利用融合与预测增强人工智能政策：基于印度专利网络分析的洞察
人工智能
2023-04-24 v1
摘要
本文通过使用中心性度量、聚类系数和融合度度量，研究了各种人工智能（AI）技术之间的互联性与相互依赖性。通过不同时间窗口分析这些技术并量化其重要性，我们揭示了塑造 AI 格局的关键组成部分以及该领域的成熟程度的重要洞察。本研究的结果对人工智能未来的发展与进步具有重要意义，并清晰阐明了融合的关键技术领域。此外，本文通过提供关于该领域现状与未来方向的数据驱动视角，为 AI 公共政策研究作出贡献。然而，承认本研究的局限性并呼吁进一步研究以拓展这些成果十分重要。基于这些发现，我们希望为 AI 领域的未来研究提供信息与指导，促进其持续成长与成功。
引用
@article{arxiv.2304.10596,
title = {Enhancing Artificial intelligence Policies with Fusion and Forecasting: Insights from Indian Patents Using Network Analysis},
author = {Akhil Kuniyil and Avinash Kshitij and Kasturi Mandal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.10596},
year = {2023}
}