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专利局官方杂志 - 网络
（57）摘要：Model-G-Tech LCFC烹饪炉是一种创新的，环保的替代品，替代了传统的煤油和柴油炉灶，旨在解决财务和环境问题。该炉子利用二手机油和食用油作为燃料来源，大大降低了运营成本并促进负责的废物处理。炉子采用无烟设计，可最大程度地减少室内空气污染和相关的健康风险。关键组件包括燃油储层，燃油输送系统，带有次级燃烧室进行排放控制的燃烧室，由可充电电池提供动力的进气机制以及可调节的火焰设置。炉灶的高效率可确保最佳的燃油消耗，而安全功能（例如温度传感器，安全阀，压力调节器和自动关闭机制）可以增强用户安全。Model-G-Tech LCFC烹饪炉为家庭（尤其是在低收入社区中）提供了具有成本效益，可持续和健康意识的解决方案，同时为环境保护做出了积极贡献。
专利局官方期刊 - rsmdacc
(57) 摘要：公开了一种具有基于齿轮的多电机单反作用轮系统的姿态控制系统 (ACS) (102)，用于自主控制执行器故障。基于齿轮的系统包括锥齿轮组件 (202)、至少一个反作用轮 (204) 和多个电机 (206A-N)。锥齿轮组件 (202) 包括主齿轮 (402) 和多个中间齿轮 (302A-N)。多个中间齿轮 (302A-N) 对称地连接到主齿轮 (402)。至少一个反作用轮 (204) 机械地连接到主齿轮 (402)。多个电机 (206A-N) 机械地连接到多个中间齿轮 (302A-N)。 ACS(102)向连接到至少一个反作用轮(204)的第一电机(206A)发送测试信号，以确定第一电机(206A)是否处于健康状态。当确定第一电机(206A)不健康时，ACS(102)向第二电机(206B)发送测试信号。
向欧洲专利局申请人工智能专利（第三部分）
如本系列第一篇文章所述，3 EPO 判例法已开发出所谓的问题与解决方案方法，以尽可能客观地评估创造性，该方法基于所要求的解决方案相对于现有技术所取得的技术效果。这种方法已被修改为处理计算机实施的发明 (CII)，即现在所谓的 COMVIK 方法。由于 EPO 将 AI 视为在计算机上实施的数学模型的子类别，因此属于 CII 家族，因此 COMVIK 方法也适用于 AI 发明。COMVIK 方法的要点是，非技术特征（不构成发明的技术特征）即使在权利要求中被提及，也不会被考虑（即忽略）为创造性。在这种情况下，EPO 已故意决定不对什么是技术做出定义，因此需要逐案评估。
新闻稿：印度政府专利局已授予印度理工学院印多尔分校一项内存设计专利。
印度专利局已授予印多尔理工学院“PN 调谐差分 8T 静态随机存取存储器 (SRAM) 单元”专利。本发明一般涉及集成电路，更具体地说涉及超低功耗 SRAM。为了降低存储器单元阵列的功耗，电源电压缩放是最优选的方式。电源电压缩放使操作能够在亚阈值范围内进行，其中电路的功耗最小。这是通过选择低于所用金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 器件的阈值电压的电源电压来实现的。通过 VLSI 设计进行电源电压缩放会受到诸如静态噪声容限 (SNM) 的明显损失、电流波动、限制可能连接到单个位线的单元数量等限制。本发明减少了读取干扰并提高了 SRAM 单元的写入能力，从而在超低功耗操作中更有效地操作 SRAM 单元。本发明还增强了 SRAM 单元在亚阈值区域内对工艺电压温度变化的免疫力。这是通过切断反馈并限制通过真实存储节点到地的电流来实现的，从而提高了 8T SRAM 单元的写入能力和写入速度，允许设置公共写入脉冲宽度，从而提高写入速度。读取操作期间对真实存储节点没有直接干扰，从而降低了芯片间或芯片内变化导致的故障概率。这种新型 SRAM 单元将使设计人员能够构建强大的内存阵列。
1 / 3 欧洲专利局上诉委员会决定否决将人工智能“DABUS”列为发明人的专利申请...
1. 法律上诉委员会：<角色>法律上诉委员会负责评估程序性问题的决定，并可受理针对接收科和法律司决定的上诉。组成：法律委员会由三名法律成员组成，按照扩大的主席团通过的委员会工作分配方案任命。扩大主席团是由上诉委员会主席和 12 名上诉委员会成员（六名主席和六名其他成员）组成的主席团，现已扩大为包括所有主席作为成员（欧洲专利局网站、法律上诉委员会和主席团）。
专利局实践的最新发展 - 1978 年，13 J. Marshall L. Rev. 1 (1979)
使用活微生物的发明长期以来一直被视为可获得专利，范围从最初的化粪池 42 到特定化学化合物的发酵制备。43 同样，天然存在产品的合成对应物也是可获得专利的，例如肝脏中存在维生素 B-124，肾上腺中发现肾上腺素。45 另一方面，最高法院裁定“一种由不同种类细菌的互不抑制菌株组成的豆科植物接种剂”是一种不可获得专利的“自然界的杰作发现”。46
专利局官方公报
(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。