Bayesian inference of spatial and temporal relations in AI patents for EU countries

In the paper, we propose two models of Artificial Intelligence (AI) patents in European Union (EU) countries addressing spatial and temporal behaviour. In particular, the models can quantitatively describe the interaction between countries or explain the rapidly growing trends in AI patents. For spatial analysis Poisson regression is used to explain collaboration between a pair of countries measured by the number of common patents. Through Bayesian inference, we estimated the strengths of interactions between countries in the EU and the rest of the world. In particular, a significant lack of cooperation has been identified for some pairs of countries. Alternatively, an inhomogeneous Poisson process combined with the logistic curve growth accurately models the temporal behaviour by an accurate trend line. Bayesian analysis in the time domain revealed an upcoming slowdown in patenting intensity.The research was supported in part by PL-Grid Infrastructure, POWER 2014–2020 program and the Polish Ministry of Science and Higher Education with the subvention funds of the Faculty of Computer Science, Electronics and Telecommunications of AGH University.Peer ReviewedPostprint (published version

Mobile sailing robot for automatic estimation of fish density and monitoring water quality

Introduction: The paper presents the methodology and the algorithm developed to analyze sonar images focused on fish detection in small water bodies and measurement of their parameters: volume, depth and the GPS location. The final results are stored in a table and can be exported to any numerical environment for further analysis.Material and method: The measurement method for estimating the number of fish using the automatic robot is based on a sequential calculation of the number of occurrences of fish on the set trajectory. The data analysis from the sonar concerned automatic recognition of fish using the methods of image analysis and processing.Results: Image analysis algorithm, a mobile robot together with its control in the 2.4 GHz band and full cryptographic communication with the data archiving station was developed as part of this study. For the three model fish ponds where verification of fish catches was carried out (548, 171 and 226 individuals), the measurement error for the described method was not exceeded 8%.Summary: Created robot together with the developed software has features for remote work also in the variety of harsh weather and environmental conditions, is fully automated and can be remotely controlled using Internet. Designed system enables fish spatial location (GPS coordinates and the depth). The purpose of the robot is a non-invasive measurement of the number of fish in water reservoirs and a measurement of the quality of drinking water consumed by humans, especially in situations where local sources of pollution could have a significant impact on the quality of water collected for water treatment for people and when getting to these places is difficult. The systematically used robot equipped with the appropriate sensors, can be part of early warning system against the pollution of water used by humans (drinking water, natural swimming pools) which can be dangerous for their health

"Cladonia uncialis" as a valuable raw material of biosynthetic compounds against clinical strains of bacteria and fungi

Cladonia uncialis is a lichen species with confirmed antibacterial activity and whose genome has been recently sequenced, enabling first attempts in its functional characterization. In this work, we investigated activity of the C. uncialis acetone extract (CUE) and usnic acid (UA) enantiomers against ten clinical microbial strains causing skin infections. The results showed that CUE, containing (–)-UA and squamatic acid, assayed at the same concentrations as UA, was noticeably more active than (–)-UA alone, in its pure form. The studied CUE displayed an activity that was comparable to that of (+)-UA observed for Staphylococcus epidermidis and Enterococcus faecium (18–24 mm zone of growth inhibition), but did not display any activity against fungal strains. The CUE demonstrated low cytotoxicity against HaCaT cells, in comparison to UA enantiomers, which is important for its therapeutic use. Results of the antioxidant assay (DPPH) indicated low antioxidant activity (IC50>200 µg/mL) of CUE, while the total phenolic content was 70.36 mg Gallic Acid Equivalent/g of the dry extrac

Effect of long-term proton pump inhibitor therapy on complete blood count parameters and selected trace elements : a pilot study

Introduction: Proton pump inhibitors (PPIs) are widely prescribed for several gastrointestinal conditions, often as long-term therapy. The effects of long-term PPI use have not been fully elucidated. Objectives: We aimed to determine the association between long-term PPI use and complete blood count parameters, particularly red blood cell (RBC) count, white blood cell (WBC) count, and hemoglobin concentrations, as well as serum levels of selected micronutrients such as selenium (Se), iron (Fe), copper (Cu), and zinc (Zn). Patients and methods: We enrolled 37 patients on long-term PPI therapy (mean [SD] age, 57.1 [15.4] years) and 30 healthy controls (mean [SD] age, 39.3 [11.8] years). In each group, complete blood count, and serum Fe levels were performed, and serum Cu, Zn, and Se levels were measured using atomic absorption spectrometry. Results: Red blood cell and WBC counts were lower in the PPI group compared with controls (mean [SD], 4.24 [0.55]×106/μl vs 4.7 [0.4]×106/μl; P <0.001 and 6.13 [1.44]×103/μl vs 7.3 [1.28]×103/μl; P <0.001, respectively). Hemoglobin and serum Fe concentrations were also lower in the PPI group (mean [SD], 12.5 [1.8] g/dl vs 14.3 [0.8] g/dl; P <0.001 and 16.3 [5.4] μmol/l vs 23.4 [2.7] μmol/l; P <0.001, respectively). Serum Zn and Cu concentrations were higher in PPI users than in controls. Conclusions: Long-term PPI therapy may reduce RBC and WBC counts as well as hemoglobin levels, leading to iron deficiency. It may also affect concentrations of some micronutrients, although the underlying mechanism of this association is not fully clear

Główne składowe innowacyjności w krajach Unii Europejskiej

Innovation is one of the main determinants of economic development. Innovative activity is very complex, thus difficult to measure. The complexity of the phenomenon poses a great challenge for researchers to understand its determinants. The article focuses on the problem of innovation-related geographical disparities among European Union countries. Moreover, it analyses the principal components of innovation determined on the basis of the European Innovation Scoreboard (EIS) dimensions. The aim of the paper is to identify the principal components of the innovation index which differentiate countries by analysing the structure of the correlation between its components. All calculations were based on indicators included in the EIS 2020 Database, containing data from the years 2012–2019. A comparative analysis of the studied countries’ innovation performance was carried out, based on the principal component analysis (PCA) method, with the purpose of finding the uncorrelated principal components of innovation which differentiate the studied countries. The results were achieved by reducing a 10-dimensional data set to a 2-dimensional one, for a simpler interpretation. The first principal component (PC1) consisted of the human resources, attractive research systems, and finance and support dimensions (understood as academia and finance). The second principal component (PC2), involving the employment impacts and linkages dimensions, was interpreted as business-related. PC1 and PC2 jointly explained 68% of the observed variance, and similar results were obtained for the 27 detailed indicators outlined in the EIS. We can therefore assume that we have an accurate representation of the information contained in the EIS data, which allows for an alternative assessment and ranking of innovation performance. The proposed simplified index, described in a 2-dimensional space, based on PC1 and PC2, makes it possible to group countries in a new way, according to their level of innovation, which offers a wide range of application, e.g. PC1 captures geographic disparities in innovation corresponding to the division between the old and new EU member states.Innowacyjność należy do głównych wyznaczników rozwoju gospodarczego. Działalność innowacyjna jest bardzo złożona, a przez to trudna do zmierzenia. Dużym wyzwaniem dla badaczy jest także poznanie uwarunkowań tego zjawiska. W artykule skupiono się na problemie zróżnicowania terytorialnego innowacyjności wśród krajów Unii Europejskiej, a także a Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych, Instytut Geografii i Nauk o Środowisku, Polska / Jan Kochanowski University of Kielce, Faculty of Natural Sciences, Institute of Geography and Environmental Sciences, Poland. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0450-5247. E-mail: [email protected]. © Główny Urząd Statystyczny A. KLESZCZ Principal components of innovation performance in European Union countries 25 na analizie głównych składowych innowacyjności wyznaczonych przy wykorzystaniu wskaźników uwzględnianych w Europejskim Rankingu Innowacyjności (European Innovation Scoreboard – EIS). Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja głównych składowych innowacyjności różnicujących kraje na podstawie analizy struktury korelacji. Obliczenia oparto na wskaźnikach zawartych w bazie EIS 2020, obejmujących 2012–2019. Przeprowadzono analizę porównawczą krajów pod kątem wydajności innowacyjnej przy użyciu metody analizy głównych składowych (PCA), aby znaleźć nieskorelowane główne składowe innowacji różnicujące kraje. Wyniki uzyskano dzięki zredukowaniu 10-wymiarowego zestawu danych do zestawu 2-wymiarowego, łatwiejszego do interpretacji. Pozwoliło to wyróżnić pierwszą główną składową (PC1) zawierającą zasoby ludzkie, atrakcyjne systemy badawcze, finanse i wsparcie rozumiane jako środowisko akademickie i finanse. Druga główna składowa (PC2), obejmująca wpływ na zatrudnienie i sieć powiązań, jest interpretowana jako związana z biznesem. Składowe PC1 i PC2 wyjaśniły łącznie 68% wariancji; podobne wyniki uzyskano dla zestawu 27 szczegółowych wskaźników uwzględnianych w EIS. Można zatem uznać, że daje to dokładną reprezentację danych EIS, która zapewnia alternatywną ocenę i ranking wyników w zakresie innowacji. Zaproponowany uproszczony indeks innowacyjności, opisany w przestrzeni dwuwymiarowej, opierający się na PC1 i PC2, umożliwia nowy sposób grupowania krajów i może mieć szerokie zastosowanie, np. PC1 przedstawia geograficzne zróżnicowanie innowacji odpowiadające podziałowi na kraje członkowskie starej i nowej Unii

Inwestycje w badania i rozwój czołowych firm sektora ICT z krajów Unii Europejskiej

Multiple studies have shown that Information and Communication Technology (ICT) has boosted the growth of the global economy and improved the quality of life. At present, a significant proportion of innovations and new patents are held by companies operating in the ICT sector. This study has two primary aims. The first of them is an analytical comparison of industrial investments in research and development (R&D) in ICT-related companies in various countries from the European Union. The second is to examine the relationship between these investments and each country's digital performance illustrated by the Digital Economy and Society Index (DESI). The main contribution of this paper is a proposal of a means to determining the quantitative relationship between R&D and DESI as well as the identification of the most important DESI component. The author focuses on the largest R&D investors from a list of 1,000 companies, created on the basis of data published by the Economics of Industrial Research and Innovation (IRI), covering the years 2013-2019. Both variables (DESI and R&D) have a clear joint group structure found by Ward's hierarchical clustering. Furthermore, an exponential law was identified predicting an increase of 18% in R&D expenditure when a 1 percentage point growth in DESI is observed. Among all the components of DESI, the applied random forest model proves human capital is the most important factor attracting R&D investments. Moreover, a separate analysis of R&D relating to the analysed companies showed a growing trend in R&D investments with its predicted value reaching over 46 billion euro in 2021.Badania wskazują, że technologie informacyjno-komunikacyjne (ICT) istotnie wpływają na rozwój światowych gospodarek i poprawiają jakość życia społeczeństwa. Obecnie znaczna część innowacji oraz zgłoszonych patentów dotyczy sektora ICT. Pierwszym celem artykułu jest analiza inwestycji przemysłowych w badania i rozwój (B+R) firm należących do sektora ICT, które mają siedzibę w Unii Europejskiej. Drugi cel polega na zbadaniu związku tych inwestycji z poziomem cyfryzacji przy wykorzystaniu złożonego Indeksu Gospodarki Cyfrowej i Społeczeństwa Cyfrowego (DESI). Główny wkład badania omawianego w artykule to propozycja ustalenia ilościowej zależności pomiędzy B+R oraz DESI, a także identyfikacja najistotniejszego składnika DESI. Analizy oparto na rankingu tysiąca największych inwestorów B+R, opracowanym na podstawie danych z Economics of Industrial Research and Innovation (IRI) za lata 2013–2019. Zastosowano hierarchiczne grupowanie Warda. W wyniku analiz stwierdzono, że obie badane zmienne mają wyraźną strukturę grupową. Ponadto zaobserwowano istnienie zależności wykładniczej przewidującej wzrost wydatków na B+R o 18%, kiedy DESI wzrośnie o 1 p.proc. Model lasów losowych posłużył do wskazania kapitału ludzkiego jako najważniejszego czynnika wpływającego na wydatki na B+R poszczególnych firm. Przeprowadzone badanie pozwala zauważyć rosnący trend w inwestycje B+R w sektorze ICT o przewidywalnej wartości ponad 46 mld euro w roku 2021

Konkurencyjność krajów Unii Europejskiej ze względu na poziom cyfryzacji

Cyfryzacja wiąże się ze wzrostem wykorzystywania technologii informacyjno-komunikacyjnych (ang. information and communication technologies, ICT) we wszystkich dziedzinach gospodarki i obszarach funkcjonowania społeczeństwa. Technologie tego rodzaju wpływają na poziom konkurencyjności gospodarek. Celem artykułu jest porównanie konkurencyjności krajów Unii Europejskiej w obszarze technologii informacyjno-komunikacyjnych na podstawie wskaźników opracowanych przez międzynarodowe instytucje. W analizie porównawczej posłużono się danymi Komisji Europejskiej, Eurostatu oraz Światowego Forum Ekonomicznego. Do porównania poziomu cyfryzacji gospodarek wykorzystano wskaźniki syntetyczne: filar 9 globalnego wskaźnika konkurencyjności (GCI Filar 9), europejski wskaźnik gospodarki cyfrowej i społeczeństwa cyfrowego (DESI) oraz wskaźnik gotowości sieciowej (NRI). Wskaźnikiem poziomu dobrobytu społecznego krajów była rzeczywista konsumpcja indywidualna (AIC). W przypadku pojedynczych wskaźników analizowano ich zmiany w czasie (dla NRI lata 2014–2016, dla GCI Filar 9 lata 2015–2017, dla DESI lata 2016–2018), natomiast klasyfikację wielocechową krajów ze względu na trzy zmienne (NRI, DESI i GCI Filar 9) wykonano dla 2016 r. Posłużono się metodą hierarchiczną Warda i niehierarchiczną analizą skupień k-średnich. Model regresji wielorakiej pozwolił wykryć współzależności między poziomem dobrobytu mierzonym według wskaźnika AIC a poziomem cyfryzacji. Najlepszym predyktorem okazał się NRI. Wyniki analizy wskazują, że pod względem rozwoju ICT wciąż występują różnice między krajami starej i nowej Unii

Has EU Accession Boosted Patent Performance in the EU-13? A Critical Evaluation Using Causal Impact Analysis with Bayesian Structural Time-Series Models

This paper provides new insights into the causal effects of the enlargement of the European Union (EU) on patent performance. The study focuses on the new EU member states (EU-13) and accession is considered as an intervention whose causal effect is estimated by the causal impact method using a Bayesian structural time-series model (proposed by Google). The empirical results based on data collected from the OECD database from 1985–2017 point towards a conclusion that joining the EU has had a significant impact on patent performance in Romania, Estonia, Poland, the Czech Republic, Croatia and Lithuania, although in the latter two countries, the impact was negative. For the rest of the EU-13 countries, there is no significant effect on patent performance. Whether the EU accession effect is significant or not, the EU-13 are far behind the EU-15 (countries which entered the EU before 2004) in terms of patent performance. The majority of patents (98.66%) are assigned to the EU-15, with just 1.34% of assignees belonging to the EU-13

Has EU Accession Boosted Patent Performance in the EU-13? A Critical Evaluation Using Causal Impact Analysis with Bayesian Structural Time-Series Models

This paper provides new insights into the causal effects of the enlargement of the European Union (EU) on patent performance. The study focuses on the new EU member states (EU-13) and accession is considered as an intervention whose causal effect is estimated by the causal impact method using a Bayesian structural time-series model (proposed by Google). The empirical results based on data collected from the OECD database from 1985&ndash;2017 point towards a conclusion that joining the EU has had a significant impact on patent performance in Romania, Estonia, Poland, the Czech Republic, Croatia and Lithuania, although in the latter two countries, the impact was negative. For the rest of the EU-13 countries, there is no significant effect on patent performance. Whether the EU accession effect is significant or not, the EU-13 are far behind the EU-15 (countries which entered the EU before 2004) in terms of patent performance. The majority of patents (98.66%) are assigned to the EU-15, with just 1.34% of assignees belonging to the EU-13