欧盟国家人工智能专利时空关系的贝叶斯推断
计量经济学
2022-01-19 v1 应用统计
摘要
本文提出欧盟（EU）国家人工智能（AI）专利的两种模型，分别处理空间与时间行为。具体而言，这些模型可定量描述国家间互动或解释 AI 专利的快速增长的趋势。空间分析采用泊松回归，以共同专利数量度量国家对的合作来解释之。通过贝叶斯推断，我们估计了欧盟与世界其他国家间的互动强度，特别识别出若干国家对间显著的合作缺失。另者，非齐次泊松过程与逻辑曲线增长相结合，以精确趋势线准确建模时间行为。时域中的贝叶斯分析揭示了专利活动强度即将放缓。
引用
@article{arxiv.2201.07168,
title = {Bayesian inference of spatial and temporal relations in AI patents for EU countries},
author = {Krzysztof Rusek and Agnieszka Kleszcz and Albert Cabellos-Aparicio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.07168},
year = {2022}
}
备注
This work has been submitted to Scientometrics and is under review process