专利技术转移理论与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

熊焰，刘一君，方曦 著

图书标签:

• 专利转移
• 技术转移
• 知识产权
• 创新管理
• 产学研合作
• 科技成果转化
• 专利运营
• 技术交易
• 知识产权管理
• 创新政策

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787513053983

版次：1

商品编码：12307095

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：380

字数：425000

正文语种：中文

内容简介

　　《专利技术转移理论与实务》内容简介：本书主要有四个部分组成：第一部分为理论篇,即技术转移的基础理论与规则篇；第二部分为市场篇,即技术转移的市场体系与竞争格局篇；第三部分为战略篇，即技术转移的战略与战术篇；第四部分为实务篇，即专利技术转移交易操作实务篇。总体来讲,本书是一本以技术转移为主题的论著，其内容从理论与实践两条主线进行深入浅出的分析阐述。其中，理论部分参考了国内外技术转移理论研究的相关成果，并在其中阐述了编著作者的自身见解，内容包括技术转移的概念辨析、模式与路径、动因机理与影响因素、一般规律和作用以及操作实务等。本书以技术转移为主题，从理论与实践两条主线进行深入浅出的分析阐述，具体内容涉及技术转移的概念辨析、模式与路径、动因机理与影响因素、一般规律和作用以及操作实务等。其中理论部分参考了国内外技术转移理论研究的相关成果，并在其中阐述了编著者的自身见解。本书充分运用了实际案例、数据、图表等，并提供了一些可资借鉴的参考解决方案，是我国企业运用技术及专利资源进行战术性和策略性运营实践的实用指导手册。本书对于企业专利管理人员及相关领域工作人员，尤其对于从事专利技术转移的工程技术人员有一定的参考应用价值。同时，本书既可作为高等院校管理类、经济类等专业本科生和研究生的教材，也可作为工科学生从事专利技术转移的培训教材。

作者简介

　　熊焰，男，40岁，管理学博士，复旦大学博士后，教授，上海应用技术学院经管学院执行院长，中欧知识产权促进中心主任兼理事长，目前从事知识产权与管理等方面的教学科研工作，已经在《管理科学》《研究与发展管理》《北京工商大学学报》《科技进步与对策》等杂志上发表学术论文20篇，其中3篇论文被中国人民大学报刊资料中心全文转载，参编教材2部，主持教育部人文社会科学研究青年基金项目等省部级基金课题6项，参与完成复旦大学黄丽华教授主持的国家自然科学基金课题1项，承担宝钢、上海移动等大型企业10余项横向课题研究。具有较丰富的研究经验和较强的组织协调能力，在该领域已经积累了良好的科研工作基础。

　　刘一君，男，博士，研究生导师，有理工科教育背景、行政与管理及商科教育背景，多年的科研工作、国企、外企工作及公务员工作经历，学术基础扎实、实践经验丰富。长期从事于管理科学与工程、管理信息系统、专利技术转移等方面的教学及科研工作。参与或主持了包括国家自然科学基金的子课题、教育部人文社科基金、上海市教委科研创新基金重点课题等一些课题的科研工作，在国内外重要期刊上公开发表30多篇学术论文。

　　方曦，男，37岁，管理学博士，副教授，从事知识产权与管理等方面的教学科研工作，已经在《中国软科学》《研究与发展管理》《systemengineering》等杂志上发表学术论文10余篇，主持教育部人文社会科学研究青年基金项目等省部级基金课题2项，企业重大委托课题5项，承担徐汇区政府、广西烟草局等大型企业10余项横向课题研究。

前言/序言

　　本书以技术转移为主题，从理论与实践两条主线进行深入浅出的分析阐述，具体内容涉及技术转移的概念辨析、模式与路径、动因机理与影响因素、一般规律和作用以及操作实务等。其中理论部分参考了国内外技术转移理论研究的相关成果，并在其中阐述了编着者的自身见解。本书充分运用了实际案例、数据、图表等，并提供了一些可资借鉴的参考解决方案，是我国企业运用技术及专利资源进行战术性和策略性运营实践的实用指导手册。
　　本书对于企业专利管理人员及相关领域工作人员，尤其对于从事专利技术转移的工程技术人员有一定的参考应用价值。同时，本书既可作为高等院校管理类、经济类等专业本科生和研究生的教材，也可作为工科学生从事专利技术转移的培训教材。

《数字时代的数据驱动决策：方法、工具与伦理挑战》 图书简介 在当今快速演进的数字经济浪潮中，数据已成为驱动企业增长、优化运营效率和引领技术创新的核心战略资产。然而，仅仅拥有大量数据远不足以构成竞争优势。真正的价值在于如何有效地从这些海量、多源、异构的数据中提取洞察，并将其转化为精准、及时的决策行动。本书《数字时代的数据驱动决策：方法、工具与伦理挑战》正是一部全面、深入、实践导向的指南，旨在为企业管理者、数据科学家、分析师以及所有希望在数据驱动范式下提升决策能力的专业人士，提供一个系统化的认知框架和操作蓝图。 本书摒弃了传统的数据管理或统计学教材的晦涩理论，而是聚焦于“决策”这一核心目标，探讨如何构建一个端到端的数据驱动决策生态系统。全书结构清晰，内容涵盖了从数据采集与治理的基石，到先进的分析模型构建，再到决策落地与文化建设的完整链条。 第一部分：数据驱动决策的战略基石与治理框架 本部分奠定了数据驱动决策的战略视角和组织基础。我们首先深入剖析了“数据即资产”的真正含义，阐述了数据驱动文化在现代企业管理中的核心地位。决策不再是依赖直觉或经验的少数人行为，而是需要全员参与、流程固化的系统工程。 数据治理与质量保障： 决策的有效性直接受制于输入数据的可靠性。本章详细阐述了构建企业级数据治理体系的必要性，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据质量指标（DQI）的设定与监控。重点介绍了如何从“数据孤岛”走向“统一数据视图”，确保决策者面对的是一致、可信的数据源。我们提供了实用的数据质量评估工具箱，指导读者识别和清洗常见的数据缺陷，如缺失值、异常值和数据漂移。 数据伦理与合规性前置： 随着数据使用的深入，隐私保护和算法公平性成为决策合法性的关键要素。本章系统梳理了全球主要的数据保护法规（如GDPR、CCPA等）对企业决策流程的影响。探讨了如何在设计数据采集和模型训练流程时就植入“隐私设计”（Privacy by Design）的原则，以及如何构建可解释性（Explainability）和公平性（Fairness）评估机制，确保数据驱动的决策是负责任的、合乎社会期望的。 第二部分：从原始数据到可操作洞察的分析方法论 这是本书的核心技术部分，聚焦于如何利用先进的分析技术将海量数据转化为具有前瞻性和指导性的洞察。我们平衡了理论的严谨性与实践的操作性。 探索性数据分析（EDA）的艺术与科学： 强调EDA是理解数据内在结构、发现潜在偏见的初始环节。本书提供了超越基础统计图表的进阶可视化技术，例如高维数据投影、时间序列分解和异常模式识别的交互式方法。目的在于帮助分析师在进入复杂的建模阶段前，对数据的叙事有深刻的理解。 预测建模的迭代式构建： 本章深入探讨了从线性回归到深度学习的多种预测模型选择。关键不在于盲目追求最复杂的模型，而在于针对具体的业务问题（如客户流失预测、供应链需求预测）选择最恰当的模型复杂度。我们详细解析了模型选择的标准（如AUC、Precision/Recall、MAPE等业务导向指标），以及如何通过特征工程最大化模型性能。同时，强调了模型在生产环境中进行实时监控和再训练的必要性，以应对业务环境的变化。 因果推断与A/B测试的科学应用： 许多关键商业决策（如营销活动的ROI、新产品定价策略）需要回答“如果做了A，是否会比不这样做B更好？”的问题。本书专门辟出章节讲解如何设计严谨的对照实验（A/B/n测试），以及在无法进行完美实验时，如何运用准实验方法（如倾向得分匹配PSM、断点回归RDD）进行稳健的因果推断，从而避免“相关性陷阱”。 第三部分：决策工具、技术栈与落地实施 理论的价值最终要体现在能够落地的系统中。本部分关注如何选择合适的工具栈，并将分析结果有效集成到业务流程中。 现代数据分析技术栈选择： 针对企业规模和预算，本书对比了当前主流的数据基础设施选项，包括云原生数据仓库（如Snowflake, BigQuery）、流式数据处理引擎（如Kafka, Flink）和先进的数据湖/湖仓一体架构。重点讨论了ELT（抽取-加载-转换）范式相对于传统ETL的优势，以及如何通过容器化技术（如Docker, Kubernetes）实现分析环境的可复制性和扩展性。 数据可视化与叙事的力量： 即使是最复杂的分析结果，也必须以清晰、引人入胜的方式传达给非技术决策者。本章指导读者如何构建有效的决策仪表板（Dashboards），区分描述性、诊断性、预测性和规范性报告的不同可视化要求。强调“数据叙事”（Data Storytelling）的技巧，即如何围绕业务问题构建逻辑清晰、结论明确的叙事结构，驱动听众采取行动。 将洞察嵌入业务流程（Operationalization）： 这是区分“分析项目”和“驱动决策系统”的关键一步。本书详细介绍了如何将训练好的模型封装成API服务，实现自动化决策（如推荐系统、动态定价）。同时，探讨了“人机协作”的决策点——即如何设计用户界面，让业务人员能够方便地介入、校验和覆盖自动化建议，确保决策的最终责任和灵活性。 总结：构建面向未来的决策智能体 《数字时代的数据驱动决策：方法、工具与伦理挑战》不是一本静态的教科书，而是一个动态的实践指南。它旨在帮助组织建立一套能够自我学习、持续优化的决策智能体。通过掌握这些方法和工具，读者将能够超越简单的报告和描述，真正实现前瞻性规划、精细化运营和颠覆式创新，确保企业在数据洪流中保持清晰的航向，并以负责任的态度驾驭数据力量。本书适合那些寻求将数据潜力转化为实际业务成果的务实型领导者和技术实践者。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对于《专利技术转移理论与实务》这本书最初的期望，更多是希望它能像一本“百科全书”一样，把专利技术转移的方方面面都囊括其中。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是专利，什么是技术转移，两者的关系是什么，以及为什么专利技术转移如此重要。然后，循序渐进地深入到更复杂的层面，比如如何构建一套完整的专利技术转移体系，如何进行市场调研和需求分析，如何选择合适的转移方式（许可、转让、合资等），以及在整个过程中如何规避法律风险。我尤其期待书中能够提供一些具体的实操指南，比如如何撰写技术转移合同的关键条款，如何进行专利价值评估的方法论，以及在谈判过程中如何把握主动权。我希望这本书能够帮助我理解，从一个专利的诞生到它真正实现商业价值，中间需要经历哪些严谨的步骤和周密的考量。如果它还能对一些常见的问题，比如信息不对称、交易成本过高、知识产权保护不足等，提出有效的解决方案，那就再好不过了。

评分☆☆☆☆☆

对于《专利技术转移理论与实务》这本书，我最大的期待是它能为我提供一个清晰的“路线图”。我常常觉得，在专利技术转移这个领域，很多时候大家都是在摸索前进，缺乏系统性的方法和理论指导。我希望这本书能够帮助我理解，从一个技术成果从实验室走向市场，究竟需要经历哪些关键的节点，每个节点又有哪些需要注意的事项。我希望它能深入探讨不同类型的技术转移模式，比如独占许可、非独占许可、技术转让、联合开发等等，并分析它们各自的优劣势以及适用场景。此外，我非常关心书中是否会涉及如何进行有效的专利价值评估，以及如何规避在技术转移过程中可能出现的法律风险，比如侵权风险、合同违约风险等等。如果这本书能够提供一些具体的实践案例，并且对案例进行深入的剖析，让我能从中学习到宝贵的经验教训，那就更好了。我希望读完这本书后，能够对专利技术转移的过程有一个更全面、更深入的理解，并且能够运用这些知识来指导我未来的工作。

评分☆☆☆☆☆

《专利技术转移理论与实务》这本书，我拿到手的时候，其实是抱着一种既期待又有点忐忑的心情。期待的是，现在知识产权越来越受重视，专利技术转移更是连接了科研成果和市场应用的关键桥梁，这本书的出现，无疑填补了一些空白，也可能为我所在的行业带来新的思路。我一直对理论如何指导实践、实践又如何反哺理论的良性循环充满兴趣，所以理论与实务相结合的论述方式，正是我的菜。我希望这本书能深入浅出地讲解专利技术转移的各种模式、关键环节、风险控制，以及如何评估专利的价值，如何进行有效的谈判和合同签订。当然，我也希望它能提供一些成功的案例分析，让我能看到真实的商业运作，而不是纸上谈兵。毕竟，理论的价值最终要体现在解决实际问题上。我特别关注的是，书中会不会探讨一些新兴的技术领域，比如人工智能、生物医药等，在专利技术转移方面有哪些独特的挑战和机遇？以及，在当前全球贸易环境下，跨国专利技术转移的法律法规和实践有哪些需要特别注意的地方？如果这本书能在这几个方面有所建树，那我真的会觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

拿到《专利技术转移理论与实务》这本著作，我第一反应就是希望它能够为我在实际操作中遇到的难题提供一些有效的解决方案。我一直认为，理论的价值最终体现在解决实际问题上，而技术转移恰恰是一个充满挑战的实践领域。我特别关注书中对于技术价值评估的探讨，因为这往往是双方谈判的焦点，也是后续合作的基础。我希望书中能提供一些行之有效的方法和工具，帮助我更准确地评估一项技术的商业潜力，以及与之相匹配的合理价格。同时，我也非常期待书中能够深入分析技术转移过程中的风险控制策略，包括知识产权的保护、合同的履行、以及可能出现的纠纷如何应对。如果书中能够提供一些不同行业、不同规模的技术转移案例，并且对这些案例进行深入的剖析，从宏观到微观，从理论到实操，展现出技术转移的全貌，那将非常有启发性。我希望这本书能够成为我手中一本能够解决实际问题、指导操作的“工具书”，而不是一本摆设。

评分☆☆☆☆☆

我购买《专利技术转移理论与实务》这本书，主要是出于对技术创新转化效率的现实考量。我所在的单位，虽然有不错的科研成果，但如何将这些成果有效地转化为具有市场竞争力的产品或服务，一直是一个难题。市面上关于技术创新或专利申请的书籍不少，但专门聚焦于“转移”环节，并将其上升到“理论与实务”高度的，确实不多。我希望这本书能给我提供一套系统性的框架，让我理解技术转移的内在逻辑和运作机制。它能否解释清楚，为什么有些专利能够成功实现市场价值，而有些则“养在深闺人未识”？书中是否会深入剖析技术转移过程中的关键影响因素，例如技术的可行性、市场需求、法律法规、以及参与方的意愿和能力？我特别关注那些能够指导实践的部分，比如如何建立有效的技术供需对接平台，如何进行知识产权的价值评估和风险评估，以及如何设计灵活多样的合作模式。如果它能提供一些实用的工具和模板，或者给出不同类型技术转移的案例分析，让我能学到具体的操作技巧，那就更好了。