專(zhuān)利審查規(guī)則適用及案例新解：新領(lǐng)域、新業(yè)態(tài)相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)最新審查規(guī)則解析

目錄
第一章 溫故知新, 看軟件保護(hù)歷史進(jìn)程
第一節(jié) 軟件專(zhuān)利保護(hù)如何從無(wú)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(jié) 軟件專(zhuān)利保護(hù)如何由弱到強(qiáng)
一、2017 年《指南》修改公告
二、2020 年《指南》修改公告
第三節(jié) 軟件專(zhuān)利最新審查標(biāo)準(zhǔn)解讀
一、客體標(biāo)準(zhǔn)變化
二、創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)變化
三、撰寫(xiě)方式變化
第二章 以案說(shuō)法, 談最新審查標(biāo)準(zhǔn)適用
第一節(jié) 如何把握算法與應(yīng)用領(lǐng)域的松緊耦合
一、現(xiàn)有規(guī)定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-1-1 建立數(shù)學(xué)模型的方法和裝置
案例 2-1-2 計(jì)算并聯(lián)系統(tǒng)可靠度的方法
案例 2-1-3 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備
案例 2-1-4 時(shí)間序列拐點(diǎn)檢測(cè)方法
案例 2-1-5 基于BP 和PSO 的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法
案例 2-1-6 基于云遺傳算法的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法
案例 2-1-7 基于A(yíng)M 嵌套抽樣算法的地下水模型評(píng)價(jià)方法
案例 2-1-8 能源數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法
第二節(jié) 何為具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)
一、現(xiàn)有規(guī)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(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
案例 2-2-2 一種基于調(diào)查數(shù)據(jù)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(lèi)實(shí)現(xiàn)方法
案例 2-2-5 一種多標(biāo)記分類(lèi)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(wǎng)格細(xì)分方法
案例 2-2-8 一種三維網(wǎng)格線(xiàn)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(shí)現(xiàn)方法
案例 2-2-10 一種基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法
案例 2-2-11 一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性時(shí)變系統(tǒng)求解方法
案例 2-2-12 一種保留多任務(wù)訓(xùn)練的模型訓(xùn)練方法
第三節(jié) 如何判斷是否屬于對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)部性能的改進(jìn)
一、現(xiàn)有規(guī)定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-3-1 分類(lèi)模型的訓(xùn)練方法
案例 2-3-2 基于重訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝量化方法
案例 2-3-3 壓縮感知觀(guān)測(cè)矩陣生成方法
案例 2-3-4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法
案例 2-3-5 樣本類(lèi)別標(biāo)簽糾正方法
案例 2-3-6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線(xiàn)模型的驗(yàn)證方法
案例 2-3-7 多輸入多輸出矩陣最大值池化向量化實(shí)現(xiàn)方法
案例 2-3-8 用于展開(kāi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的張量數(shù)據(jù)的方法
案例 2-3-9 基于Spark 分布式內(nèi)存計(jì)算的空間K 均值聚類(lèi)方法
案例 2-3-10 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法
案例 2-3-11 基于分布式內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理方法
案例 2-3-12 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向推理方法
案例 2-3-13 用于使用外積之和來(lái)計(jì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算裝置
案例 2-3-15 計(jì)算裝置
第四節(jié) 何謂數(shù)據(jù)之間符合自然規(guī)律的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系
一、現(xiàn)有規(guī)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(zhuān)家常識(shí)規(guī)則的刑期自動(dòng)預(yù)測(cè)方法
案例 2-4-2 店鋪人氣值的預(yù)測(cè)方法
案例 2-4-3 農(nóng)村地區(qū)新態(tài)勢(shì)負(fù)荷潛力預(yù)測(cè)方法
案例 2-4-4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法
案例 2-4-5 股票訂單交易方法
案例 2-4-6 基于大數(shù)據(jù)的人員價(jià)值計(jì)算方法
案例 2-4-7 水鳥(niǎo)調(diào)查地址選擇方法
案例 2-4-8 領(lǐng)導(dǎo)能力評(píng)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(gè)性化教育資源的推薦方法
案例 2-4-11 一種選址模型構(gòu)建和選址方法
第五節(jié) 如何判斷彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系
一、現(xiàn)有規(guī)定及困惑
二、整體判斷思路
三、典型案例
案例 2-5-1 訂單數(shù)決定裝置
案例 2-5-2 用于無(wú)人駕駛車(chē)的障礙物檢測(cè)結(jié)果評(píng)估方法
案例 2-5-3 基于區(qū)塊鏈的互助保險(xiǎn)和互助保障運(yùn)行方法
案例 2-5-4 基于改進(jìn)凝聚層次聚類(lèi)的景區(qū)村落地下水采樣點(diǎn)優(yōu)選方法
第六節(jié) 如何考量用戶(hù)體驗(yàn)改進(jìn)帶來(lái)的技術(shù)效果
一、現(xiàn)有規(guī)定及困惑
二、判斷思路
三、典型案例
案例 2-6-1 應(yīng)用程序下載途徑的評(píng)價(jià)方法
案例 2-6-2 在線(xiàn)客服的實(shí)現(xiàn)方法
案例 2-6-3 觸摸鍵盤(pán)動(dòng)態(tài)生成方法
第三章 服務(wù)創(chuàng)新, 解熱點(diǎn)領(lǐng)域申請(qǐng)困惑
第一節(jié) 知識(shí)圖譜
案例 3-1-1 藥品說(shuō)明書(shū)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法
案例 3-1-2 基于模糊理論的知識(shí)圖譜優(yōu)化方法
案例 3-1-3 一種基于關(guān)系注意力的知識(shí)圖譜推理方法
案例 3-1-4 基于融合特征的知識(shí)圖譜的水電機(jī)組故障診斷方法
第二節(jié) 用戶(hù)畫(huà)像
案例 3-2-1 用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建方法
案例 3-2-2 基于深度學(xué)習(xí)在線(xiàn)教育學(xué)生綜合畫(huà)像標(biāo)簽管理系統(tǒng)
案例 3-2-3 電力行業(yè)用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建方法
案例 3-2-4 一種用戶(hù)信用評(píng)估方法
第三節(jié) 智慧醫(yī)療
案例 3-3-1 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRI 腦腫瘤自動(dòng)識(shí)別方法
案例 3-3-2 住院病人醫(yī)療管理質(zhì)量評(píng)估方法
案例 3-3-3 基于動(dòng)態(tài)優(yōu)化模糊模式算法的醫(yī)療數(shù)據(jù)不確定性分析方法
案例 3-3-4 一種藥品推薦方法
第四節(jié) 智慧城市
案例 3-4-1 基于公路換乘的航班計(jì)劃優(yōu)化方法
案例 3-4-2 一種計(jì)算新增城市綠地對(duì)生態(tài)效能影響的方法
案例 3-4-3 一種城市汽車(chē)碳交易系統(tǒng)
案例 3-4-4 土地監(jiān)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(shù)方法
第五節(jié) 數(shù)字貨幣
案例 3-5-1 基于數(shù)字貨幣實(shí)現(xiàn)籌資交易的方法
案例 3-5-2 一種處理數(shù)字貨幣的方法
案例 3-5-3 使用數(shù)字票據(jù)憑證在流通域內(nèi)進(jìn)行商品交易的方法
第六節(jié) 智慧電力
案例 3-6-1 基于成本和納什均衡的電力市場(chǎng)交易效率提升方法
案例 3-6-2 基于改進(jìn)粒子群算法的供電套餐的優(yōu)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(fēng)能預(yù)測(cè)方法
案例 3-6-4 電力日前市場(chǎng)出清計(jì)算方法