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申请/专利权人：北京科蓝达科技有限公司
摘要：本发明提供基于大数据分析促进产才融合和科研成果转化方法及系统，通过收集与科研项目相关的多源异构数据，包括人才技能档案、科研成果记录、行业需求报告和新兴技术趋势；使用预训练的深度学习模型对收集的数据进行预处理，提取关键特征并进行数据清洗，其中所述预训练的深度学习模型是通过历史数据进行训练，以识别潜在的人才流动模式和科研成果转化的非线性关系；将清洗后的关键特征集成到学习框架中，输出人才匹配建议和科研成果转化可能性评估，以辅助成果转化决策，通过识别人才技能与科研项目需求之间的精确匹配，企业可以更有效地招募合适的人才，同时科研人员能够找到最适合他们专长的项目，从而提高工作效率和科研成果的质量。
主权项：1.一种基于大数据分析促进产才融合和科研成果转化方法，其特征在于，包括：收集与科研项目相关的多源异构数据，包括人才技能档案、科研成果记录、行业需求报告和新兴技术趋势；使用预训练的深度学习模型对收集的数据进行预处理，提取关键特征并进行数据清洗，其中所述预训练的深度学习模型是通过历史数据进行训练，以识别潜在的人才流动模式和科研成果转化的非线性关系；将清洗后的关键特征集成到学习框架中，输出人才匹配建议和科研成果转化可能性评估，以辅助成果转化决策；所述使用预训练的深度学习模型对收集的数据进行预处理，提取关键特征并进行数据清洗，其中所述预训练的深度学习模型是通过历史数据进行训练，以识别潜在的人才流动模式和科研成果转化的非线性关系包括：应用自编码器或变分自编码器对人才技能档案和科研成果记录进行降维，以捕捉潜在的非线性特征；使用图神经网络GNN分析人才和科研成果之间的连接，构建人才-项目网络图，识别复杂的网络结构特征；通过强化学习策略，模拟不同条件下的人才决策路径和科研成果扩散过程，生成模拟数据以增强模型的训练。
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百度查询： 北京科蓝达科技有限公司 基于大数据分析促进产才融合和科研成果转化方法及系统
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