PENGEMBANGAN SKEMA PATEN PADA SISTEM INFORMASI HAK KEKAYAAN INTELEKTUAL LPPM UNIVERSITAS DHYANA PURA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Menurut Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual Kementrian Hukum dan HAM, paten didefinisikan sebagai hak eksklusif penemu untuk membuat atau memberikan karyanya untuk dibuat di bidang seni untuk jangka waktu tertentu. Pada Universitas Dhyana Pura salah satu unit yaitu LPPM memiliki beberapa kegiatan yang meliputi pengelolaan Hak Kekayaan Intelektual ( HKI ). Pada Tanggal 22 April 2021 Universitas Dhyana Pura menerima Penguatan Sentra Hak Kekayaan Intelektual Kementrian Riset dan Teknologi / Bada Riset dan Inovasi Nasional Tahun 2021.Pada Sedangkan Sistem Informasi Pengenglolaan Hak Kekayaan Intelektual ( HKI ) pada LPPM hanya mencakup tentang Permohonan Hak Cipta. Selain itu diperlukan juga fasilitas pengajuan paten yang secara digitalisasi pada Universitas agar menunjang pengajuan paten yang masih minim. Selain Itu Penerimaan Insentif terkait Sentra HKI juga tidak dapat mencakup mengenai pengembangan sistem internal pada universitas Maka perlu dilakukan pengembangan skema paten pada sistem pengelolaan HKI pada LPPM universitas Dhyana Pura yang dapat menampilkan laporan terkait permohonan hak paten serta dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan pengembangan skema paten pada sistem tersebut dapat memberikan kemudahan, kecepatan dan ketepatan dalam pengolahan Data dapat terlaksana sehingga diharapkan dapat membawa kemajuan dalam pelayanan permohonan dan pengelolaan hak paten pada LPPM Universitas Dhyana Pura
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it