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專利審查規則適用及案例新解——新領域、新業態相關發明專利申請最新審查規則解析 版權信息
- ISBN：9787513080996
- 條形碼：9787513080996 ; 978-7-5130-8099-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
專利審查規則適用及案例新解——新領域、新業態相關發明專利申請最新審查規則解析 本書特色
適讀人群 ：創新主體、企業法務、專利代理師等從業人員、專利審查員。1.聚焦大數據、人工智能等前沿技術及熱點領域； 2.包含大量典型案例； 3.對*新審查規則適用進行詮釋； 4.具有較強指導意義。
專利審查規則適用及案例新解——新領域、新業態相關發明專利申請最新審查規則解析 內容簡介
對于大數據、人工智能等新領域、新業態相關發明申請，其解決方案如何構成保護的客體、如何具備創造性進而獲得一項高價值，是企業界、實務界乃至學術界都普遍關心的熱點問題。 為落實黨中央、國務院關于健全大數據、人工智能等領域知識產權保護制度的具體要求，滿足社會各界的現實需要，國家知識產權局局電學發明審查部圍繞如何加強新領域、新業態創新成果的保護開展了深入的研究，并形成了一定的研究成果。 本書圍繞上述研究成果，針對大數據、人工智能等前沿技術及其熱點應用領域，依托大量典型案例，對于近期新審查相關規定予以詮釋，對于業界普遍關心的客體審查基準以及創造性評判方式予以解析，對于發明審查實踐中尚存爭議的問題予以澄清，對相關領域的從業人員具有較強的指導意義。
專利審查規則適用及案例新解——新領域、新業態相關發明專利申請最新審查規則解析 目錄
目錄
**章 溫故知新, 看軟件保護歷史進程
**節 軟件專利保護如何從無到有
一、1985 版《指南》
二、1993 版《指南》
三、2001 版《指南》
四、2006 版《指南》
第二節 軟件專利保護如何由弱到強
一、2017 年《指南》修改公告
二、2020 年《指南》修改公告
第三節 軟件專利*新審查標準解讀
一、客體標準變化
二、創造性標準變化
三、撰寫方式變化
第二章 以案說法, 談*新審查標準適用
**節 如何把握算法與應用領域的松緊耦合
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-1-1 建立數學模型的方法和裝置
案例 2-1-2 計算并聯系統可靠度的方法
案例 2-1-3 深度神經網絡訓練方法、裝置及計算機設備
案例 2-1-4 時間序列拐點檢測方法
案例 2-1-5 基于BP 和PSO 的數據預測方法
案例 2-1-6 基于云遺傳算法的風功率預測方法
案例 2-1-7 基于AM 嵌套抽樣算法的地下水模型評價方法
案例 2-1-8 能源數據預測模型的訓練方法
第二節 何為具有確切技術含義的數據
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-2-1 一種用于訓練神經網絡的方法
案例 2-2-2 一種基于調查數據的決策方法
案例 2-2-3 一種字符串匹配方法
案例 2-2-4 一種聚類實現方法
案例 2-2-5 一種多標記分類方法
案例 2-2-6 一種人臉圖像的處理方法
案例 2-2-7 一種網格細分方法
案例 2-2-8 一種三維網格線條拉直方法
案例 2-2-9 一種三維模型局部半透明顯示操作實現方法
案例 2-2-10 一種基于訓練數據的神經網絡訓練方法
案例 2-2-11 一種基于神經網絡的非線性時變系統求解方法
案例 2-2-12 一種保留多任務訓練的模型訓練方法
第三節 如何判斷是否屬于對計算機系統內部性能的改進
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-3-1 分類模型的訓練方法
案例 2-3-2 基于重訓練的神經網絡剪枝量化方法
案例 2-3-3 壓縮感知觀測矩陣生成方法
案例 2-3-4 卷積神經網絡優化方法
案例 2-3-5 樣本類別標簽糾正方法
案例 2-3-6 神經網絡在線模型的驗證方法
案例 2-3-7 多輸入多輸出矩陣*大值池化向量化實現方法
案例 2-3-8 用于展開卷積神經網絡的張量數據的方法
案例 2-3-9 基于Spark 分布式內存計算的空間K 均值聚類方法
案例 2-3-10 深度神經網絡模型的訓練方法
案例 2-3-11 基于分布式內存計算的大數據實時處理方法
案例 2-3-12 神經網絡的前向推理方法
案例 2-3-13 用于使用外積之和來計算張量縮并的原生張量處理器的外積單元
案例 2-3-14 用于稀疏連接的人工神經網絡計算裝置
案例 2-3-15 計算裝置
第四節 何謂數據之間符合自然規律的內在關聯關系
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-4-1 符合加減刑專家常識規則的刑期自動預測方法
案例 2-4-2 店鋪人氣值的預測方法
案例 2-4-3 農村地區新態勢負荷潛力預測方法
案例 2-4-4 基于神經網絡的股票價格趨勢預測方法
案例 2-4-5 股票訂單交易方法
案例 2-4-6 基于大數據的人員價值計算方法
案例 2-4-7 水鳥調查地址選擇方法
案例 2-4-8 領導能力評估方法及裝置
案例 2-4-9 電子券使用傾向度的分析方法
案例 2-4-10 個性化教育資源的推薦方法
案例 2-4-11 一種選址模型構建和選址方法
第五節 如何判斷彼此相互支持、存在相互作用關系
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-5-1 訂單數決定裝置
案例 2-5-2 用于無人駕駛車的障礙物檢測結果評估方法
案例 2-5-3 基于區塊鏈的互助保險和互助保障運行方法
案例 2-5-4 基于改進凝聚層次聚類的景區村落地下水采樣點優選方法
第六節 如何考量用戶體驗改進帶來的技術效果
一、現有規定及困惑
二、判斷思路
三、典型案例
案例 2-6-1 應用程序下載途徑的評價方法
案例 2-6-2 在線客服的實現方法
案例 2-6-3 觸摸鍵盤動態生成方法
第三章 服務創新, 解熱點領域申請困惑
**節 知識圖譜
案例 3-1-1 藥品說明書的知識圖譜構建方法
案例 3-1-2 基于模糊理論的知識圖譜優化方法
案例 3-1-3 一種基于關系注意力的知識圖譜推理方法
案例 3-1-4 基于融合特征的知識圖譜的水電機組故障診斷方法
第二節 用戶畫像
案例 3-2-1 用戶畫像構建方法
案例 3-2-2 基于深度學習在線教育學生綜合畫像標簽管理系統
案例 3-2-3 電力行業用戶畫像構建方法
案例 3-2-4 一種用戶信用評估方法
第三節 智慧醫療
案例 3-3-1 基于深度神經網絡的MRI 腦腫瘤自動識別方法
案例 3-3-2 住院病人醫療管理質量評估方法
案例 3-3-3 基于動態優化模糊模式算法的醫療數據不確定性分析方法
案例 3-3-4 一種藥品推薦方法
第四節 智慧城市
案例 3-4-1 基于公路換乘的航班計劃優化方法
案例 3-4-2 一種計算新增城市綠地對生態效能影響的方法
案例 3-4-3 一種城市汽車碳交易系統
案例 3-4-4 土地監管抽樣方法
案例 3-4-5 一種城市空間格局合理性診斷的技術方法
第五節 數字貨幣
案例 3-5-1 基于數字貨幣實現籌資交易的方法
案例 3-5-2 一種處理數字貨幣的方法
案例 3-5-3 使用數字票據憑證在流通域內進行商品交易的方法
第六節 智慧電力
案例 3-6-1 基于成本和納什均衡的電力市場交易效率提升方法
案例 3-6-2 基于改進粒子群算法的供電套餐的優化方法
案例 3-6-3 一種基于奇異譜分析和局部敏感哈希的多步風能預測方法
案例 3-6-4 電力日前市場出清計算方法
**章 溫故知新, 看軟件保護歷史進程
**節 軟件專利保護如何從無到有
一、1985 版《指南》
二、1993 版《指南》
三、2001 版《指南》
四、2006 版《指南》
第二節 軟件專利保護如何由弱到強
一、2017 年《指南》修改公告
二、2020 年《指南》修改公告
第三節 軟件專利*新審查標準解讀
一、客體標準變化
二、創造性標準變化
三、撰寫方式變化
第二章 以案說法, 談*新審查標準適用
**節 如何把握算法與應用領域的松緊耦合
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-1-1 建立數學模型的方法和裝置
案例 2-1-2 計算并聯系統可靠度的方法
案例 2-1-3 深度神經網絡訓練方法、裝置及計算機設備
案例 2-1-4 時間序列拐點檢測方法
案例 2-1-5 基于BP 和PSO 的數據預測方法
案例 2-1-6 基于云遺傳算法的風功率預測方法
案例 2-1-7 基于AM 嵌套抽樣算法的地下水模型評價方法
案例 2-1-8 能源數據預測模型的訓練方法
第二節 何為具有確切技術含義的數據
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-2-1 一種用于訓練神經網絡的方法
案例 2-2-2 一種基于調查數據的決策方法
案例 2-2-3 一種字符串匹配方法
案例 2-2-4 一種聚類實現方法
案例 2-2-5 一種多標記分類方法
案例 2-2-6 一種人臉圖像的處理方法
案例 2-2-7 一種網格細分方法
案例 2-2-8 一種三維網格線條拉直方法
案例 2-2-9 一種三維模型局部半透明顯示操作實現方法
案例 2-2-10 一種基于訓練數據的神經網絡訓練方法
案例 2-2-11 一種基于神經網絡的非線性時變系統求解方法
案例 2-2-12 一種保留多任務訓練的模型訓練方法
第三節 如何判斷是否屬于對計算機系統內部性能的改進
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-3-1 分類模型的訓練方法
案例 2-3-2 基于重訓練的神經網絡剪枝量化方法
案例 2-3-3 壓縮感知觀測矩陣生成方法
案例 2-3-4 卷積神經網絡優化方法
案例 2-3-5 樣本類別標簽糾正方法
案例 2-3-6 神經網絡在線模型的驗證方法
案例 2-3-7 多輸入多輸出矩陣*大值池化向量化實現方法
案例 2-3-8 用于展開卷積神經網絡的張量數據的方法
案例 2-3-9 基于Spark 分布式內存計算的空間K 均值聚類方法
案例 2-3-10 深度神經網絡模型的訓練方法
案例 2-3-11 基于分布式內存計算的大數據實時處理方法
案例 2-3-12 神經網絡的前向推理方法
案例 2-3-13 用于使用外積之和來計算張量縮并的原生張量處理器的外積單元
案例 2-3-14 用于稀疏連接的人工神經網絡計算裝置
案例 2-3-15 計算裝置
第四節 何謂數據之間符合自然規律的內在關聯關系
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-4-1 符合加減刑專家常識規則的刑期自動預測方法
案例 2-4-2 店鋪人氣值的預測方法
案例 2-4-3 農村地區新態勢負荷潛力預測方法
案例 2-4-4 基于神經網絡的股票價格趨勢預測方法
案例 2-4-5 股票訂單交易方法
案例 2-4-6 基于大數據的人員價值計算方法
案例 2-4-7 水鳥調查地址選擇方法
案例 2-4-8 領導能力評估方法及裝置
案例 2-4-9 電子券使用傾向度的分析方法
案例 2-4-10 個性化教育資源的推薦方法
案例 2-4-11 一種選址模型構建和選址方法
第五節 如何判斷彼此相互支持、存在相互作用關系
一、現有規定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-5-1 訂單數決定裝置
案例 2-5-2 用于無人駕駛車的障礙物檢測結果評估方法
案例 2-5-3 基于區塊鏈的互助保險和互助保障運行方法
案例 2-5-4 基于改進凝聚層次聚類的景區村落地下水采樣點優選方法
第六節 如何考量用戶體驗改進帶來的技術效果
一、現有規定及困惑
二、判斷思路
三、典型案例
案例 2-6-1 應用程序下載途徑的評價方法
案例 2-6-2 在線客服的實現方法
案例 2-6-3 觸摸鍵盤動態生成方法
第三章 服務創新, 解熱點領域申請困惑
**節 知識圖譜
案例 3-1-1 藥品說明書的知識圖譜構建方法
案例 3-1-2 基于模糊理論的知識圖譜優化方法
案例 3-1-3 一種基于關系注意力的知識圖譜推理方法
案例 3-1-4 基于融合特征的知識圖譜的水電機組故障診斷方法
第二節 用戶畫像
案例 3-2-1 用戶畫像構建方法
案例 3-2-2 基于深度學習在線教育學生綜合畫像標簽管理系統
案例 3-2-3 電力行業用戶畫像構建方法
案例 3-2-4 一種用戶信用評估方法
第三節 智慧醫療
案例 3-3-1 基于深度神經網絡的MRI 腦腫瘤自動識別方法
案例 3-3-2 住院病人醫療管理質量評估方法
案例 3-3-3 基于動態優化模糊模式算法的醫療數據不確定性分析方法
案例 3-3-4 一種藥品推薦方法
第四節 智慧城市
案例 3-4-1 基于公路換乘的航班計劃優化方法
案例 3-4-2 一種計算新增城市綠地對生態效能影響的方法
案例 3-4-3 一種城市汽車碳交易系統
案例 3-4-4 土地監管抽樣方法
案例 3-4-5 一種城市空間格局合理性診斷的技術方法
第五節 數字貨幣
案例 3-5-1 基于數字貨幣實現籌資交易的方法
案例 3-5-2 一種處理數字貨幣的方法
案例 3-5-3 使用數字票據憑證在流通域內進行商品交易的方法
第六節 智慧電力
案例 3-6-1 基于成本和納什均衡的電力市場交易效率提升方法
案例 3-6-2 基于改進粒子群算法的供電套餐的優化方法
案例 3-6-3 一種基于奇異譜分析和局部敏感哈希的多步風能預測方法
案例 3-6-4 電力日前市場出清計算方法
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專利審查規則適用及案例新解——新領域、新業態相關發明專利申請最新審查規則解析 節選
1. 規則解析 (1) 關于《專利法》第25 條第1 款第(二) 項和《專利法》第2 條第2款的適用 對于包含算法特征或商業規則和方法特征的解決方案, 上述修訂內容明確了針對這類申請的客體相關法律條款的審查順序。具體而言, 對于抽象的算法特征或商業規則和方法特征構成的解決方案, 屬于《專利法》第25 條第1 款第(二) 項規定的智力活動的規則和方法。如果解決方案中記載了技術特征, 則需要進一步判斷是否滿足《專利法》第2 條第2 款的要求。當滿足《專利法》第2 條第2 款規定的技術三要素(即, 技術問題、技術手段、技術效果)時, 即便方案中包含算法特征或商業規則和方法特征, 那么該解決方案也可以構成技術方案。也就是說, 此次修訂表明了算法特征或商業規則和方法特征也有可能構成技術手段。 (2) 明確了改進在算法的相關申請的客體審查基準 對于改進在于算法的相關申請, 如果要構成專利保護客體, 首先需要結合技術領域, 例如, “權利要求中涉及算法的各個步驟體現出與所要解決的技術問題密切相關”, 或者該解決方案“處理的數據是技術領域中具有確切技術含義的數據”, 算法的執行能直接體現出利用自然規律解決某一技術問題的過程, 并且獲得了技術效果。如果不能直接判斷出該算法結合的領域是否為技術領域, 那么需要判斷該算法是否有具體的應用領域, 并進一步判斷在將該算法應用于該領域時是否能夠解決技術問題。算法特征與應用領域的這種“結合” 應該認為是一種“緊耦合” 的呈現方式, 即, 權利要求記載的方案中應體現出算法各步驟與要解決該應用領域的技術問題有何關聯, 而不能僅在申請文件中籠統提及本申請可以應用于例如人臉識別、故障檢測等領域, 也不能僅在權利要求的主題名稱中體現出應用場景。
專利審查規則適用及案例新解——新領域、新業態相關發明專利申請最新審查規則解析 作者簡介
主編：王京霞，專利局電學發明審查部副部長。參編人員為專利局電學發明審查部及局相關部門負責《專利審查指南》第二部分第九章修改工作成員，其專業主要涉及人工智能、大數據等領域。
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