商标申请_专利代理人资格考试真题_检索

宏资版权 0 条评论 2022-05-12 01:30

商标申请_专利代理人资格考试真题_检索

专利之星检索系统国家知识产权局(CNIPA)已宣布修订专利审查指南,自2020年2月1日起生效。经修订的指南在《专利审查指南》第二部分第九章中增加了第6节,其中包括审查要求数学限制和商业方法的发明专利申请的规定。本修正案针对与人工智能、"互联网+"、大数据和区块链相关的专利申请审查的特殊性作出。

修订后的指南规定,应当对整个索赔进行审查,审查员不应分离出针对业务或算法方法的特征。相反,应将权利要求书中列举的所有限制作为一个整体,并应考虑所涉及的技术手段、需要解决的技术问题和获得的技术效果。

6.1.1根据专利法第25(1)(b)条进行的审查

如果权利要求涉及抽象算法或纯商业规则和方法,中国版权保护中心官网查询系统,并且不包含任何技术特征,则该权利要求属于专利法第25(1)(b)1条规定的知识活动规则,并且该权利要求所要求的方法不应被授予专利。例如,根据专利法第25(1)(b)条,不应授予基于抽象算法且不包含任何技术特征的数学模型建立方法。同样,作为消费者支出函数的回扣方法不包含任何技术特征,不应根据专利法第25(1)(b)条授予。

6.1.2根据专利法第2(2)条进行的审查

如果权利要求通过了第6.1.1条规定的审查,则该权利要求还必须根据专利法第2(2)条进行审查。同样,索赔必须作为一个整体考虑。如果权利要求陈述了使用自然法解决技术问题的技术手段,并且取得了符合自然法的技术效果,则该权利要求所限定的解决方案属于专利法第2条第2款,且具有标的物资格。

6.1.3新颖性和创造性审查

应对权利要求的所有限制进行新颖性和创造性审查,即使是针对算法或商业方法的限制。

6.2示例

修订后的指南还提供了多个示例,以更好地理解指南应如何应用。

建立数学模型的方法

建立数学模型的方法通过增加训练样本的数量来提高建模的准确性。示例权利要求包括,训练初始特征提取模型;根据特征提取模型对特征值进行处理,外观专利要求,得到每个训练样本的提取值;将提取的特征值与标签相结合,得到训练样本;训练初始分类模型,得到目标分类模型。

根据指南,处理后的训练样本的特征值、提取的特征值、标签值、目标分类模型和目标特征提取模型均为抽象和一般数据。模型的训练过程是一系列抽象的数学方法步骤。最后的结果也是一个抽象的一般分类数学模型。该解决方案是一种抽象的建模方法。因此,根据专利法第25(1)(b)条的规定,该权利要求不属于合格标的物。

卷积神经网络(CNN)的训练方法

对CNN进行训练以识别不同大小的图像。该指南解释了在权利要求的每个步骤中处理的数据是图像数据,专利与检索分析,并且每个步骤处理图像数据,该图像数据反映了神经网络训练算法和图像信息。这个解决方案解决的是如何克服CNN只能识别固定大小图像的技术问题。经过训练的CNN模型的技术效果是它可以识别任何大小的图像。因此,本发明专利申请的解决方案属于区块链节点建立通信连接前第2条第(2)款

区块链节点间通信方法和设备

规定的技术方案,它可以根据通信请求中携带的CA证书和预先配置的CA信任列表来确定是否建立通信连接。这降低了节点泄漏私有数据的可能性,西南版权登记大厅,提高了区块链中存储数据的安全性。

该应用程序要解决的问题是如何防止区块链节点在区块链网络中泄露用户隐私数据。属于提高区块链数据安全性的技术问题。通过在通信请求中携带CA证书并预配置CA信任列表,该方法确定是否建立连接,慈溪专利代理,限制节点可以与其建立连接的节点,并采用遵循自然规律的技术方法,获得节点间安全通信的技术效果,降低节点泄露私密数据的可能性。因此,本发明专利申请的方案属于专利法第2条第(2)款规定的技术方案,具有标的物资格。

基于消费支出的返利方法

发明专利申请提出了基于消费金额的返利方法。计算机执行一组回扣规则,为消费者提供未来消费的优惠券,从而增加消费者的消费意愿,并为商家增加利润。

此解决方案涉及一种基于支出生成回扣的方法。此方法由计算机执行。处理的数据是用户的支出数据。要解决的问题是如何促进用户消费。这不构成技术问题。要求保护的方法是计算机执行人工返利规则,但计算机上的限制仅限于根据指定规则根据用户的消费金额确定返利金额。因此,没有使用任何技术手段。这种解决方案所取得的效果只是促进用户消费。这不是一种技术效果。因此,发明专利申请不属于专利法第2条第(2)款规定的技术方案,不具备标的物资格。

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