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パットスナップ注目データ

特許データ 生化学データ 財務データ
世界の特許データ
188,414,271
  • 管轄

    170

  • 更新頻度

    毎日

  • 最新のアップデート

    2024-05-30

基本データ

  • 特許文献

  • 引用

  • 特許要約

  • 全文翻訳

  • 全文

  • 特許PDFと画像

  • パットスナップの特許価値

  • パットスナップファミリー

  • Patsnap 標準化担当者

  • NAICS

  • アプリケーションドメインの分類

  • テクノロジートピックの分類

法的データ

  • 法的地位

  • 推定有効期限日

  • ファイルラッパー

  • 訴訟

  • ライセンス

  • Transfer

  • 反対尋問

  • 無効/控訴/PTAB

  • プレッジ

  • 税関手続き

  • 9月

世界の特許データ

188.4M

法的データ

2.7B

文献データ

131.9M

最先端のアルゴリズム機能

コンピューター ビジョン、機械学習、自然言語処理、ニューラル ネットワーク、OCR 認識、ナレッジ グラフ、大規模モデルなどのテクノロジーを活用して、幅広いデータを処理および分析し、革新的な意思決定を支援します。

データとアルゴリズムの品質保証

  • ビッグデータの品質

    精度、完全性、一貫性、適時性、コンプライアンス、包括性、ビジネス専門知識の XNUMX つの側面から品質を確保します。Patsnap が自社開発したビッグデータ監視および警告システムを使用して、洞察を取得し、制御し、安定性を保証します。

  • アルゴリズムの品質

    NLP と均一にサンプリングされた戦略を利用して、さまざまなシナリオをカバーする高品質のデータセットを構築します。 Patsnap は、再現率、適合率、ks 値、ROC 曲線を通じてパフォーマンスを測定します。 さらに、モデルの安定性は PSI 値やその他の指標を通じて監視されます。 垂直方向のドメイン固有のデータセットは、特定のビジネス シナリオを正確に反映します。

データの使用例

    知的財産

  • 業界の競合他社のモニター

  • 研究開発パートナーシップの識別

  • 研究開発の方向性の位置付け

業界の競合他社のモニター

    Use Case

  • 従来の Excel データの並べ替えは時間と労力がかかり、非効率的です。
  • 内部データベースには、上場企業データに対する高いプライバシーとコンプライアンスの要件があります。
  • アルゴリズムチームとデータモデル構築情報抽出システムの不足。
  • パットスナップ ソリューション

  • 構造化データをデータフィードまたは API の形式で提供します。
  • 特許データから価値の高い情報を抽出することで、競合他社の研究開発の新しい方向性を特定し、技術的な新しい傾向を監視します。
  • 企業の経営情報などと合わせて、企業の経営状況、技術力、業界のバリューチェーンなど多面的に競合他社のダイナミクスを分析します。

    医薬品の研究開発

  • AI製薬

  • 競争力のある風景分析

  • 医薬品の研究開発に関するインテリジェンスの取得

AI製薬

    Use Case

  • オープンソースまたはセミオープンソースのデータベースでは、データ量が限られており、データ品質が不均一です。
  • データ処理の要件が高く、垂直分野でのデータ抽出とラベル付けを行う専門チームが不足しています。
  • 特殊な形式とフィールド要件によるデータとモデルの接続の困難。
  • パットスナップ ソリューション

  • 複数のデータソースを統合および構造化し、内部データとマッピングします。
  • 特許から抗体配列と標的抗原関係を抽出するためのデータ品質をラベル付けおよび検証するための内部プラットフォームを作成します。
  • NLP と深層学習を利用した独自のデータ抽出とリンク、大量の配列と構造の抽出、特許文献との相関関係の確立により、薬物構造の最適化をサポートします。

    投資情報

  • 予測研究と信号発見

  • ESGテーマ投資

  • ファンダメンタル分析
  • 銘柄選択とポートフォリオ構築

  • 投資対象 ネガティブ排除&ポジティブスクリーニング

予測研究と信号発見

    Use Case

  • 予測調査と信号発見には、複雑で時間のかかるデータ分析が含まれますが、データは構造化されておらずノイズが多いため、膨大な作業が発生し、エラーが発生しやすくなります。
  • 明確さの欠如は結果の精度にも影響を与える可能性があり、管理と分析に多大なリソースが必要になります。
  • パットスナップ ソリューション

  • 複数のデータソースを統合および構造化し、特許データを企業レベルにマッピングします。
  • アルファを生成し、イノベーションの観点から株式情報を処理し、代替データのアドオンとして特許データを使用し、誰よりも早く情報の優位性を獲得します。
  • 知的財産
  • 医薬品の研究開発
  • 投資情報
  • 業界の競合他社のモニター

      Use Case

    • 従来の Excel データの並べ替えは時間と労力がかかり、非効率的です。
    • 内部データベースには、上場企業データに対する高いプライバシーとコンプライアンスの要件があります。
    • アルゴリズムチームとデータモデル構築情報抽出システムの不足。
    • パットスナップ ソリューション

    • 構造化データをデータフィードまたは API の形式で提供します。
    • 特許データから価値の高い情報を抽出することで、競合他社の研究開発の新しい方向性を特定し、技術的な新しい傾向を監視します。
    • 企業の経営情報などと合わせて、企業の経営状況、技術力、業界のバリューチェーンなど多面的に競合他社のダイナミクスを分析します。
  • 研究開発パートナーシップの識別

      Use Case

    • 高品質の研究開発パートナーを見つけるのは時間がかかり非効率的であり、リソースの無駄につながる可能性があります。
    • パットスナップ ソリューション

    • 複数の側面に基づいて潜在的なパートナーを評価し、テクノロジーを通じて企業を見つけるための業界ディストリビューションを提供します。
  • 研究開発の方向性の位置付け

      Use Case

    • 企業はイノベーションの方向性を選択する際、市場の需要、研究開発技術、生産コストなどの複数の要素を考慮する必要がありますが、主観的な判断と蓄積された経験のみに依存する従来の方法では、正確な分析と予測を達成することが困難です。
    • パットスナップ ソリューション

    • 特許データに基づいた研究開発方向の位置付け。ビッグデータ分析と機械学習アルゴリズムを使用して、技術分野や技術レイアウトを含む多次元から特許データを深くマイニングし、企業が最適な研究開発方向を迅速に見つけられるようにし、研究開発の効率と成功率を向上させます。 。