引言生物技术领域在近几十年来取得了显着的进步,彻底改变了我们对遗传学的理解,并为创新和商业化提供了前所未有的机会。基因工程尤其是一种有力的工具来操纵和修改遗传材料,从而导致基因修饰的生物(GMO),新型疗法和开创性发现的发展。然而,这种快速的进步也带来了与专利法相交的复杂的道德困境和挑战,这是一个法律框架,旨在通过授予发明者的创造权来鼓励创新。本介绍提供了对生物技术创新中专利法演变的深入探索,强调了基于这项批判性研究的背景,研究问题,研究问题和研究目标。1背景生物技术,被广泛定义为生物原理和技术开发产品和过程的应用,已改变了包括医学,农业和环境科学在内的各个部门。遗传工程是生物技术的一部分,允许科学家操纵和修改DNA,从而能够具有所需特征的生物,生产生物制药的产生以及创新疗法的发展。响应这些进步,专利法在激励对生物技术研究和发展的投资方面发挥了关键作用。专利传统上与有形发明有关,已扩展到涵盖生物,基因和基因工程方法的方法。这种演变始于1980年的Landmark美国最高法院诉Chakrabarty诉Chakrabarty案,该裁决宣布人类设计的生物体可以获得专利。该裁决为转基因生物的专利性树立了先例,并标志着对生物技术专利法的更全面方法的启动。但是,生物技术和专利定律的融合并非没有争议。道德考虑已成为话语的关键组成部分。围绕生命形式的商品化,遗传歧视以及转基因生物的环境影响的问题引发了公众的关注,并促使决策者,生物伦理学家和法律专家重新评估了在生物技术中的专利意义。研究问题本研究的核心研究问题在于生物技术创新与专利定律之间的复杂相互作用,以及导致的道德紧张局势。随着基因工程技术的不断发展,在促进知识产权和解决道德问题之间取得平衡的需求变得越来越紧迫。这种平衡对于确保生物技术进步的益处在保护潜在的虐待和道德困境的同时,至关重要。研究问题有效地解决了研究问题,本研究将研究以下研究问题:
本研讨会文章讨论了人工智能(“AI”)发明所产生的专利流程和政策所引发的问题。本文首先研究了允许对 AI 生成的发明进行专利的规范性可取性。虽然目前尚不清楚是否需要专利保护来激励 AI 生成的发明的创造,但更有力的证据表明,AI 生成的发明应该具有专利资格,以鼓励 AI 生成的发明的商业化和技术转让。接下来,本文探讨了 AI 发明的出现将如何改变专利性标准,以及从规范上讲,是否应该建立一个区别对待 AI 生成的发明和人类生成的发明的差异化专利制度。本文最后考虑了允许对 AI 生成的发明进行专利的更大影响,包括专利审查程序的变化、专利所有权和专利丛林集中度的可能增加以及潜在的无限发明。
(57) 摘要:提供了一种包括人工智能(AI)引擎(1509)的系统(1500)和基于AI的方法,用于在快速访问表情符号界面上动态预测和建议表情符号。AI引擎(1509)检测用户应用程序(1510)的图形用户界面上的输入字段中的输入消息。AI引擎(1509)处理输入消息以识别输入消息的元素,例如字符元素、图像元素、图案等。AI引擎(1509)针对输入消息的每个元素分析并确定与输入消息相关联的上下文和因素,例如表情符号位置、一种或多种语言、意图、用户和全局偏好等。AI引擎(1509)基于上下文和一个或多个因素实时动态生成表情符号的预测。AI引擎(1509)根据动态生成的预测在表情符号界面上呈现一个或多个分组表情符号集。
序列数据也已成为无处不在的全球创新工具,当今的任何发展级别的利益相关者或创新者都无法忽略它。即使位于发展中国家或最不发达国家(LDC),或在土著人民或当地社区(IPLC)中,今天与GRS合作的GR利益相关者和创新者也需要处理序列数据搜索和管理工具,即我们在其他技术领域中使用库以及文字处理器的研究和文字处理器的方式。他们对利用这些图书馆目录,文字处理器和搜索工具的熟悉程度越多,即使这些库科学创新的进步就越多,即使这些创新可能一开始就不熟悉或略微令人生畏。序列数据正在以指数级的速度增长,并且通过国际核苷酸的公共数据库将其可访问性民主化
SN 年份 详情 1. 2024 Imtiyaz Ahmad、Vibhav Prakash Singh、Manoj Madhava Gore,“使用基于离散小波的中心对称局部二值模式和统计特征检测糖尿病视网膜病变”,医学影像信息学杂志,第 1-28 页,2024 年 9 月,(SCIE-2.6),https://doi.org/10.1007/s10278-024-01243-2 2. 2024 Sumit Kumar、A Goswami、Vibhav Prakash Singh、Ruchir Gupta,“一种用于边缘计算资源分配的博弈论方法更快收敛的技术”,IEEE 服务计算学报,2024 年 10 月,第 1-11 页,(SCI-5.5) https://doi.org/10.1109/TSC.2024.3470313 3. 2024 Ankur Prakash 和 Vibhav Prakash Singh,“使用纹理和形状特征进行基于内容的肺气肿 CT 图像检索”,SN Computer Science,Springer,第 5(7) 卷,第 950 页,2024 年 10 月,(Scopus Indexed),https://doi.org/10.1007/s42979-024-03313-2 3. 2024 Ashima Tyagi、Vibhav Prakash Singh、Manoj Madhava Gore,“使用 MFC 的选定统计矩从 EEG 信号中检测精神分裂症
(57)摘要:在紧急情况下实施的用于通信的计算机系统。它包括受害者数据捕获单位,该单位从发生紧急情况的紧急环境中捕获紧急实例数据。调解员通信设备在紧急环境中远程放置,并与一个或多个受害者数据捕获单位接收5个紧急实例数据。调解器通信设备组成了一个调解器输出单元,该单元适合渲染紧急实例数据。调解员输入单元接收验证输入,调解员处理单元接收和处理验证输入,并将紧急实例数据进一步传达给紧急服务提供商设备。紧急服务提供商设备包括一个紧急输出单元,该单元显示10个紧急实例数据。验证输入与紧急情况的接受有关,并将其进一步升级给紧急服务提供商。