专利布局相关知识

专利布局策略:关键要素与实战案例解析

1. 专利布局的参与对象

市场部门

专利管理部门

公司决策部门

研发部门

2. 专利布局的主要因素

数量与类型:发明、实用新型、外观设计

地域因素:国内和国际布局

时间因素:技术成熟度和技术发展趋势

技术状况:核心技术、外围技术、竞争对手、上下游产业

资源:资金、人力等

3. 专利布局的原则

(1)最大限度保护主要产品和技术;

(2)利用专利组合合理延长保护期限;

(3)重点国家和地区的国际专利布局;

(4)产品优先,方法和设备等为辅助;

(5)根据竞争对手情况和数据发展趋势调整专利布局。

4. 专利布局的基本类型

(1)路障式专利布局:某一技术目标之必需的一种或几种技术解决方案申请专利。

案例:德立华与小米,智能快充专利,小米产品电商平台下架

(2)城墙式专利布局:实现某一技术目标之所有规避设计方案全部申请专利。

围绕某一技术主题有多种不同的技术解决方案,每种方案都能达到类似的功能和效果。

案例:朗科优盘,自拍杆专利

(3)地毯式专利布局:实现某一技术目标之所有可能的技术解决方案全部申请专利。

案例:格芯与台积电,芯片生产工艺专利纠纷,和解,交叉许可

(4)丛林式专利布局:与基础专利结合

A:核心技术 - 竞争对手

B:核心技术 - 自身持有

案例1:杜邦公司:芳纶;上纺集团:芳砜纶

案例2:邱则有。叶建荣。

5. 其他相关概念

1)专利战略:专利战略是企业面对激烈变化、严峻挑战的环境,主动地利用专利制度提供的法律保护及其种种方便条件有效地保护自己,并充分利用专利情报信息,研究分析竞争对手状况,推进专利技术开发、控制独占市场;为取得专利竞争优势,为求得长期生存和不断发展而进行总体性谋划。

2)专利群:可能的技术方案都分别申请专利。

3)专利包:单个实体,例如个人或公司拥有的专利集合,相关或不相关均可,包括专利申请。

4)专利池:由专利权人组成的专利许可交易平台。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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