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데모 예약

Patsnap 주요 데이터

특허 데이터 바이오 케미컬 데이터 재무 데이터
글로벌 특허 데이터
188,414,271
  • 관할권

    170

  • 업데이트 빈도

    매일

  • 최근 업데이트

    2024-05-30

기본적인 정보

  • 특허 비블리오

  • 소환

  • 특허 초록

  • 전체 텍스트 번역

  • 전체 텍스트

  • 특허 PDF 및 이미지

  • Patsnap 특허 가치

  • 팻스냅 패밀리

  • Patsnap 표준화 담당자

  • 나익스

  • 애플리케이션 도메인 분류

  • 기술 주제 분류

법률 데이터

  • 법적 상태

  • 예상 만료 날짜

  • 파일 래퍼

  • 소송

  • 특허

  • 토큰 전송

  • 재시험

  • 무효화/항소/PTAB

  • 서약

  • 세관

  • 9월

글로벌 특허 데이터

188.4M

법률 데이터

2.7B

문헌 데이터

131.9M

최고의 알고리즘 기능

컴퓨터 비전, 기계 학습, 자연어 처리, 신경망, OCR 인식, 지식 그래프, 대규모 모델 등의 기술을 활용하여 광범위한 데이터를 처리 및 분석하여 혁신적인 의사 결정을 지원합니다.

데이터 및 알고리즘의 품질 보증

  • 빅 데이터 품질

    정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 규정 준수, 포괄성 및 비즈니스 전문성의 XNUMX가지 차원에서 품질을 보장합니다. Patsnap 자체 개발한 빅 데이터 모니터링 및 경고 시스템을 사용하여 통찰력, 제어를 얻고 안정성을 보장합니다.

  • 알고리즘 품질

    NLP와 균일하게 샘플링된 전략을 활용하여 다양한 시나리오를 포괄하는 고품질 데이터 세트를 구축합니다. Patsnap은 재현율, 정밀도, ks 값 및 ROC 곡선을 통해 성능을 측정합니다. 또한 모델 안정성은 PSI 값 및 기타 지표를 통해 모니터링됩니다. 수직적, 도메인별 데이터 세트는 특정 비즈니스 시나리오를 정확하게 반영합니다.

데이터 사용 사례

    지식재산권

  • 업계 경쟁자 모니터

  • R&D 파트너십 확인

  • R&D 방향 포지셔닝

업계 경쟁자 모니터

    적용 사례

  • 기존의 Excel 데이터 정렬은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 비효율적입니다.
  • 내부 데이터베이스에는 나열된 회사 데이터에 대한 높은 개인 정보 보호 및 규정 준수 요구 사항이 있습니다.
  • 알고리즘 팀 및 데이터 모델 구축 정보 추출 시스템 부족.
  • 팻스냅 솔루션

  • 데이터 피드 또는 API 형태로 구조화된 데이터를 제공합니다.
  • 경쟁사의 R&D 새로운 방향을 파악하고, 특허 데이터에서 고부가가치 정보를 추출하여 기술적인 새로운 트렌드를 모니터링합니다.
  • 기업 경영정보 등을 결합하여 기업 운영현황, 기술력, 산업 밸류체인 등 다차원에서 경쟁사의 동태를 분석합니다.

    제약 R&D

  • 에이아이제약

  • 경쟁 환경 분석

  • 제약 R&D 인텔리전스 획득

에이아이제약

    적용 사례

  • 오픈 소스 또는 준오픈 소스 데이터베이스의 제한된 데이터 볼륨 및 고르지 않은 데이터 품질.
  • 수직 분야에서 데이터 처리 요구 사항이 높고 데이터 추출 및 라벨링을 위한 전문 팀이 부족합니다.
  • 특수한 형식 및 필드 요구 사항으로 인해 데이터와 모델을 연결하는 데 어려움이 있습니다.
  • 팻스냅 솔루션

  • 여러 데이터 소스를 통합 및 구조화하고 내부 데이터와 매핑합니다.
  • 특허에서 항체 서열 및 표적 항원 관계를 추출하기 위한 라벨링 및 데이터 품질 검증을 위한 내부 플랫폼을 만듭니다.
  • NLP 및 딥 러닝을 활용한 고유한 데이터 추출 및 연결, 대량 시퀀스 및 구조 추출, 특허 문헌과의 상관 관계 설정을 통해 약물 구조 최적화를 지원합니다.

    투자 인텔리전스

  • 예측 연구 및 신호 찾기

  • ESG 테마 투자

  • 기본 분석
  • 주식 선택 및 포트폴리오 구축

  • 투자대상 Negative Elimination & Positive Screening

예측 연구 및 신호 찾기

    적용 사례

  • 예측 연구 및 신호 찾기에는 복잡하고 시간이 많이 걸리는 데이터 분석이 포함되며, 이는 데이터의 구조화되지 않고 잡음이 많은 특성으로 인해 압도적이고 오류가 발생하기 쉽습니다.
  • 명확성 부족은 결과의 정확성에도 영향을 미치므로 관리 및 분석에 상당한 리소스가 필요합니다.
  • 팻스냅 솔루션

  • 여러 데이터 소스를 통합 및 구조화하고 특허 데이터를 회사 수준에 매핑합니다.
  • 혁신적 관점에서 알파를 생성하고 형평성 정보를 처리하고, 특허 데이터를 대체 데이터 추가로 사용하고, 누구보다 먼저 정보 이점을 얻으십시오.
  • 지식재산권
  • 제약 R&D
  • 투자 인텔리전스
  • 업계 경쟁자 모니터

      적용 사례

    • 기존의 Excel 데이터 정렬은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 비효율적입니다.
    • 내부 데이터베이스에는 나열된 회사 데이터에 대한 높은 개인 정보 보호 및 규정 준수 요구 사항이 있습니다.
    • 알고리즘 팀 및 데이터 모델 구축 정보 추출 시스템 부족.
    • 팻스냅 솔루션

    • 데이터 피드 또는 API 형태로 구조화된 데이터를 제공합니다.
    • 경쟁사의 R&D 새로운 방향을 파악하고, 특허 데이터에서 고부가가치 정보를 추출하여 기술적인 새로운 트렌드를 모니터링합니다.
    • 기업 경영정보 등을 결합하여 기업 운영현황, 기술력, 산업 밸류체인 등 다차원에서 경쟁사의 동태를 분석합니다.
  • R&D 파트너십 확인

      적용 사례

    • 고품질 R&D 파트너를 찾는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적이어서 자원 낭비로 이어질 수 있습니다.
    • 팻스냅 솔루션

    • 여러 차원을 기반으로 잠재적인 파트너를 평가하고 산업 분포를 제공하여 기술을 통해 회사를 찾습니다.
  • R&D 방향 포지셔닝

      적용 사례

    • 기업은 혁신 방향을 선택할 때 시장 수요, R&D 기술, 생산 비용 등 여러 요소를 고려해야 하지만 주관적 판단과 축적된 경험에만 의존하는 전통적인 방법은 정확한 분석과 예측을 달성하기 어렵습니다.
    • 팻스냅 솔루션

    • 특허 데이터를 기반으로 한 R&D 방향 포지셔닝, 빅 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 기술 분야 및 기술 레이아웃을 포함한 다차원에서 특허 데이터를 심층적으로 마이닝하여 기업이 가장 적합한 R&D 방향을 신속하게 찾을 수 있도록 지원하여 R&D 효율성 및 성공률을 향상시킵니다. .