普推知产:含有功效词名称商标驳回的申请策略!

近期有企业客户商标被驳回,他的名称里面加有相关行业的功效词,此前申请注册时也分析过,也有同类含有相关功效词通过初审的,但是他这次是没有通过,以前有人咨询为何别的企业可以过,为何自己的过不了。

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某企业客户也是同样的问题,同时申请时含有宗某词,也不是特别常见的,同时申请的注册的别人的通过初审,就是他的没有通过,也有含有相关功效词的通过初审的,由于是不同审查员审核,存在许多个人主观的不确定性,为了更高的通过,还是尽量的避免在商标名称含有功效词,对于实在想要的名称,可以先申请注册一个类别,通过后再加别的类别,这样性价比会更高些,这些以绝对理由驳回的就是去做复审,大概率还是驳回,会回一句商标评审遵循个案审查原则,也不建议去做复审。

申请商标的中小企业如果想的商标名称含有所属行业特有的功效词,尽可能给您的商标专业人员说下,让他们进行详细分析下再去策略申请,这样可能整体上提高通过。

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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