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akhan半导体专利的收购机会
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起草美国人工智能专利权利要求书 - ...
● 美国专利号 6,474,159 ● 权利要求公开了一种惯性跟踪系统，用于跟踪物体相对于移动参考系的运动。 ● 自动计算物体在三维空间中的位置、方向和速度的传感器 ● 符合专利条件，因为权利要求针对以非传统方式使用惯性传感器的系统和方法，以减少在移动参考系上测量移动物体的相对位置和方向的误差。 ● 权利要求应用或使用数据，而不仅仅是生成数据
人工智能专利能否克服§112......
如果 AI 软件专利将黑箱概念声称为“机器学习”或“神经网络”，而没有在说明书中详细说明其实施的具体细节，或者如果它们用 POSITA 的知识代替实际披露，则它们可能会违反 §112 的要求。由于 AI 专利可能允许发明者对模糊的自我、计算机训练的相关性和预测合成获得法律保护，因此 AI 专利权利要求的范围可能会受到质疑。请参阅 Sameer Gokhale，“AI 和书面说明：AI 专利权利要求何时越界？”，Oblon（最后访问于 2024 年 1 月 22 日）。随着越来越多的 AI 专利被诉讼，必然会有更多有关此类专利及其所声称的 AI 技术的 §112 争议。因此，正如 Alice §101 挑战随着 AI 专利的增长而增加一样，§112 挑战也可能如此。虽然有人声称，第 112 条的最近复苏是“授权法的一次重大转变”，但这仍有待观察——尤其是在 AI 专利权利要求的背景下。参见 Gene Quinn 的“最高法院在安进裁决中开启授权法新时代”，IPWatchdog，
在第四次工业革命中抢购专利
论文应作为pdf或Word文件提交给swps@sussex.ac.uk。首页应包括：标题，摘要，关键字和作者的名称和分支机构。副编辑将考虑该论文出版，后者可能会要求两名裁判提供审查。我们的目标是在提交后三周内发送裁判报告。可以要求作者提交该论文的修订版，并回复裁判的评论，向swps@sussex.ac.uk。编辑们就本系列中包含该论文的最终决定做出了最终决定。提交时，作者应指示论文是否已经进行了同行评审（在其他系列，期刊或书籍中），在这种情况下，编辑人员可以决定跳过审核过程。一旦将纸包含在SWP中，作者就会维护版权。
2025年2月8日，第8号法院关于（i）药用使用范围和（ii）专利联系Kenji Tosaki Nozomi Kato
但是，系统的特定设计和实际实施因国家而异。日本系统的关键特征是它不受法律管辖，因此没有期望在批准过程中获得法院判决。相反，它实际上是根据卫生，劳动和福利部董事（“ MHLW”）发出的行政通知（“两个董事的通知”）1。MHLW在“药物专利信息报告表”中根据名牌药物制造商或专利权人提供的信息审查了涵盖品牌药物的相关专利，该专利通常不公开。如果MHLW认为后续药物会侵犯专利，则不会颁发以下药物的营销授权。
人工智能和机器学习的专利保护
在依赖发明人了解潜在的现有技术时，尤其是对于使用人工智能的发明，您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法，这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然，这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题，您应该彻底调查这些方法是否真的相同，或者这些方法之间是否存在差异，这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回：攻击表面案例和显而易见性驳回：反驳表面案例。
为可持续发展提供专利：绿色技术和知识产权
获得专利的绿色技术也可能被证明要比像发展中国家那样巨大需要的绿色技术限制了对急需的技术的访问。也存在专利灌木丛的风险，这是一个密集的重叠的知识产权网络，公司必须闯入它，以便实际将新技术商业化。7这些灌木丛可以使新公司和创新者难以开发和商业化新技术，而无需遇到与现有专利有关的法律问题。，例如，特斯拉和松下拥有与锂离子电池技术相关的几项专利，这可能使新进入者开发和销售新电池技术的挑战，而无需侵犯那些现有专利或考虑增加成本增加，因为需要从现有专利持有人那里获得许可证。
专利许可和反垄断的“新麦迪逊方法”
非常重要的是，标准涵盖了允许我们的设备互操作的技术组。蓝牙和 WIFI 是标准，汽车中的 OBD II 和智能手机上的 LTE 也是标准。由于标准化，所有设备的传输和数据处理方法都是相同的，因此设备制造商是谁并不重要。Apple 或三星的手机将能够访问相同的 WIFI 连接，福特或法拉利的检查引擎灯可以在同一家当地维修店读取。使用标准化技术对消费者、创新者和制造商都有广泛的好处，而实现这些好处的关键是专利制度。许多重要的高科技标准都是由来自许多公司的专家在标准制定组织 (SSO) 的支持下制定的。
专利 2021-22, 2022-23(47)
混合 RDA-BWO（红鹿算法-黑寡妇优化）用于无线传感器网络的节能。在 H-WSN 中，集成了 FCM（模糊 C 均值）聚类、基于 RDA 的 CH（簇头）选择、数据收集和聚合机制、基于 BWO 的 10 MSLP、热点消除和 MSTP（移动接收器遍历路径）等策略。HWSN 使用 FCM 算法进行聚类。所提出的 HWSN 在 NS2 平台上实现。模拟结果在吞吐量、网络寿命、网络剩余能量、死节点数、稳定期和活动节点数等不同指标上均优于基线 15 种协议，证明了所提出的 RDA-BWO 方法的优越性。10 基于机器学习和图像处理的生产线上产品质量检测系统