Enhancing Artificial intelligence Policies with Fusion and Forecasting: Insights from Indian Patents Using Network Analysis

要約

タイトル – ネットワーク分析を用いたインド特許に基づくAI政策の融合と予測の強化

要約 –
– この論文では、中心性測定、クラスタ係数、融合度などを使用して、様々なAI技術の相互関連性と相互依存性に関する研究を行っている。
– 時間枠を変え、各技術の重要性を定量化することで、AI領域を形作る重要な要素や成熟度の水準に関する重要な洞察を明らかにした。
– この研究の結果は、AI領域の将来の発展や進歩に大きな影響を与える。さらに、融合の主要な技術領域を明確にするとともに、AI公共政策研究に貢献する。
– ただし、この研究の限界も認識し、さらなる研究を呼びかけている。
– これらの結果を元に、AI分野の将来的な研究を指導することで、継続的な成長と成功に貢献することを目的としている。

要約(オリジナル)

This paper presents a study of the interconnectivity and interdependence of various Artificial intelligence (AI) technologies through the use of centrality measures, clustering coefficients, and degree of fusion measures. By analyzing the technologies through different time windows and quantifying their importance, we have revealed important insights into the crucial components shaping the AI landscape and the maturity level of the domain. The results of this study have significant implications for future development and advancements in artificial intelligence and provide a clear understanding of key technology areas of fusion. Furthermore, this paper contributes to AI public policy research by offering a data-driven perspective on the current state and future direction of the field. However, it is important to acknowledge the limitations of this research and call for further studies to build on these results. With these findings, we hope to inform and guide future research in the field of AI, contributing to its continued growth and success.

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