软件可视化专利，什么是专利可视化？

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软件可视化专利，什么是专利可视化？

#IPM关键词#专利可视化/专利可视性 专利可视化是一种旨在系统性地对一个早期的创意进行拓展从而使在市场成长之前的关键时刻提交专利申请的机会得到最优化的策略，是一个知识产权从业人员在技术发展和公司成长中扮演新角色并产生更大影响的一个好机会。

专利可视化的流程主要包括会议准备、主题选择、头脑风暴、跟进会议、说明书撰写和提交申请等。

随着数字时代的到来，数字技术在专利技术领域的推广应用，专利可视化还指的是一项崭新的技术。

它采用三维视频技术表现重大发明项目，将重大发明项目可视化，进一步推动专利实施和科技成果转化为实施项目。

专利可视化服务于城市发展专利、环境保护绿化、能源再生、新能源利用、现代交通专利、未来城市规划、节能建筑、基础设施建设、安全生产专利、生命科学专利、生物医药专利、军事、工业污染监测设备、旅游设施建设、安全控制与检测等领域专利技术发明，专利技术可视化涉及的领域有房地产、石油、机械、化工、矿业、国防等行业，通过技术创新将3D技术延伸到专利发明领域以推动更多对国民经济和社会发展有重大贡献的高科技发明专利技术。

专利可视性是专利可视化的目的和结果，专利可视性的具体表现是某专利具有“能看”的特征。

而专利可视化技术能够实现专利可视性，使得他人更加全面立体地了解专利项目的全貌。

参考文献：

《专利可视化挖掘方法（一）》，载http：

//blog。sina。com。cn/s/blog_a32e4b4601018ov6。html 《专利可视化挖掘方法（二）》，载http：

//blog。sina。com。cn/s/blog_a32e4b4601018ov9。html 《专利可视化挖掘方法（三）》，载http：

//blog。sina。com。cn/s/blog_a32e4b4601018ovh。html 《专利可视化》，载https：

//baike。baidu。com/item/%E4%B8%93%E5%88%A9%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96/1699576？fr=aladdin ——柏依洋（上海大学知识产权专业2018级）整理

软件可视化专利，基于Material Studio软件CASTEP模块弹性常数的计算及可视化实现

本文简要的介绍了一下弹性常数的基本内容[1]，然后利用密度泛函理论的第一性原理计算工具CASTEP软件包对弹性常数进行了计算，最后结合ELATE开源代码[2]，将计算结果可视化呈现出来。

由于弹性常数涉及的公式表达式太多，在这里内容上主要介绍基本概念问题，如果有需要的同学，可以根据参考文献具体学习。

本文弹性常数的内容只讲杨氏模量、线性压缩系数、剪切模量、泊松比这四个内容的概念，后续的可视化也是主要呈现这四个内容。

杨氏模量是描述固体材料抵抗形变能力的物理重。

对一根细杆加一个拉力F，拉力除以杆的截面积S，称为“线应力”，杆的伸长量dL陈以原长L，称为“线应变”。

杨氏模量定义为线应力除以线应变E=(F/S)/(dL/IL)。

因此，杨氏模量，又称拉伸模量。

剪切模量是材料的重要力学量之一。

在弹性限度内，材料承受剪应力τ时会产生切应变ε。

剪切模量定义为剪应力τ和切应变ε的比值，记为G=τ/ε：

。

剪切模量的单位仍然为帕斯卡，写为Pa。

考虑剪切模量时，要注意它和杨氏模量的一个区别：

杨氏模量对应的应力和受力面具有相同的方向。

而剪切模量则不然，当选定受力面后，还要给出应力作用的方向。

应力在作用面上的方向有无穷多种可能。

因此剪切模量必须用两个下标注明。

第一个下标表示应力方向，第二个下标表示受力面的方向。

泊松比是指材料在单向受拉或受压时，横向正应变与轴向正应变的绝对值的比值，也叫横向变形系数，它是反映材料横向变形的弹性常数。

在弹性范围内，ν一般为常数，但超越弹性范围以后，v随应力的增大而增大，直到ν=0.5为止。

当晶体受到静水压力时，线压缩系数是应力沿某条给定的线产生的拉伸的比值。

除了在立方对称晶体中，线压缩系数是各向同性的，其他晶体里，线性压缩系数取决于线的方向。

弹性刚度系数矩阵表示为 对于不同的晶系弹性刚度系数矩阵略有不同 四方晶系有两个弹性刚度系数矩阵，其中4，4点群为 422、4mm和42m点群为 ELATE是一款开源代码，只要输入6阶的弹性刚度系数矩阵，就能很方便的将杨氏模量、线性压缩系数、剪切模量和泊松比可视化的显示出来。

本文将以Rb2O为例，在CASTEP执行弹性常数的计算，结合ELATE开源代码(http：

//progs。coudert。name/elate)对可视化进行呈现。

将优化好的Rb2O进行Elastic Constants计算，计算完成开源得到4个Cij文件。

接下来通过CASTEP Analysis，对。castep文件进行Elastic Constants的分析开源得到6阶的Rb2O弹性刚度系数矩阵。

ELATE会算出相应的弹性常数值 Rb2O of Young's modulus Rb2O of Linear compressiblity Rb2O of Shear modulus Rb2O of Poisson’s ratio

软件可视化专利，开源专利分析工具有哪些（上）

原创 丑丑姐姐 专利分析可视化 本文节选自WIPO Manual on Open Source Patent Analytics (2nd edition)，主要介绍了可用于专利分析的开源工具。

由于数据挖掘和可视化技术发展十分迅速，本文中所介绍的工具并不是对可用于专利分析工具的穷举，而只是作为开源专利分析工具的快速参考指南。

选择哪一种工具，主要是看专利分析的需求，以及专利分析人员所掌握的技能。

比如，如果有编程基础的话，可以使用R和Python，如果没有编程基础的话，可能就会需要花费一些时间来学习，不过对于这两种编程语言，网络上也有很多学习资源，可以帮助我们迈出编程的第一步。

本文所介绍的工具可以分为八个种类：

通用工具、数据清理工具、数据挖掘工具、数据可视化工具、网络数据可视化工具、信息图制作工具、地理数据可视化工具、文本挖掘工具。

本文主要介绍前面四种，下期文章介绍后面四种。

有一些工具同时具有多种功能，所以这种工具可能会出现在上述两个以上的种类中。

PART 1 通用工具 有很多工具都可以用来实现多种不同的功能，例如对专利数据的清理和可视化。

在本部分中主要介绍以下三种开源工具。

1.1 Open Office Apache Open Office可以作为Excel的免费替代工具来进行数据清理。

同时，Open Office中的Spreadsheet (Open Office Calc)可以作为一个数据库工具，成为Microsoft Access的替代工具。

下载并安装Apache Open Office的链接：

https：

//www。openoffice。org/ Tips：

当需要保存Apache Open Office中的spreadsheet文件时，将其保存为。csv格式，而不要将其保存为默认的。odt格式，因为。csv格式的文件更常用，而。odt格式的文件不太常用可能在一些程序中没办法打开。

1.2 Google Sheets 能够熟练使用Excel的人可能会觉得没有必要用Google Sheets。

但是Google Sheets的优势在于能够在线与他人分享，并且有很多的免费插件可供使用，这些插件可以帮我们做数据清理。

对于有编程基础的用户，Google Sheets可以与R一起使用，也可以在Python中使用Google的Sheets API。

1.3 Google Data Studio 我们可以通过Google Data Studio来分析数据，也可以使用Google Data Studio来创作图表仪表板和其他的数据可视化。

除了普通的数据分析和数据可视化之外，Google Data Studio一个值得注意的功能是可以提供对大规模数据集的访问和分析。

但这一功能需要用户有一个Google账号，并且免费账号的权限有限，如果要用到更多权限，会需要缴费。

PART 2 数据清理工具

软件可视化专利，什么是专利可视化？ 的介绍就聊到这里。

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