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Enregistrement W1534820310

Microsoft to Sell Non-Core Tech

2006· article· en· W1534820310 sur OpenAlexaboutno aff
John Blau

Notice bibliographique

RevueResearch-Technology Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueBusinessWork (physics)Intellectual propertyQuarter (Canadian coin)Venture capitalManagementFinanceEngineeringComputer scienceEconomicsOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate Strategy With its new IP Ventures initiative, Microsoft Corp. hopes to get a bigger bang from the more than $6 billion its spends annually on research and development. Its intellectual property (IP) licensing program, launched in 2005, sells non-core technology to start-ups or incubating companies in an effort to earn money from discoveries that would otherwise collect dust. In January, the program was extended to include collaboration with governments and public-sector development organizations. April marked the launch of Wallop Inc., the first spinoff to come out of the venture's incubating efforts. Microsoft has six labs on three continents with more than 700 researchers working on projects ranging from consumer-oriented mobile phones to high-performance grid computing. But not all of the research ends in products. That's the mission of IP Ventures: to recoup some of the billions that Microsoft pours annually into RD a start-up could, for instance, turn around and work with a rival. That's a gamble Microsoft is prepared to take in return for the opportunity to bring technologies to market and generate additional revenue, according to David Harnett, senior director of IP Ventures, which is located at Microsoft's headquarters in Redmond, Washington. The company expects to release about five patented technologies every quarter through the program, he says. Last September, Seattle, Washington-based Inrix Inc. became the first start-up to take part in the effort, paying Microsoft a revenue-based royalty in exchange for exclusive use of its traffic-analysis software. With Wallop, Microsoft has formed a new company around a social-networking technology developed by researchers working at its labs in Beijing (China), Cambridge (England), Bangalore (India), Redmond, San Francisco and Mountain View (California). The software maker has installed Karl Jacob, a serial entrepreneur, as chief executive and brought in Pay Partners, a venture capital company, to help fund the 12-person startup based in San Francisco. Research as Profit Center What's interesting about IP Ventures in general and the Wallop deal in particular, according to Joe Wilcox with New York-based JupiterResearch, is that Microsoft is beginning to look at its research as a profit center. Until now, the company has not been known for spinoffs. The research behind Wallop's technologies began in 1999 when Microsoft began its research on social-networking technology, which allows users to personalize their online profiles and add Web logs (blogs), music and photos. Those early efforts led to the launch of the Wallop project in 2002 in which Microsoft researchers have been tinkering with the technology ever since. After IP Ventures was established, Wallop was quickly identified as a spinoff candidate. Wallop hopes to use Microsoft's social-network technology to take some steam away from heavy hitters such as MySpace, Friendster and Facebook. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1970,241

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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