商标局电邮回信,近期将发送相关通知书!

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       前一阵子普推知产商标老杨为企业申请注册商标,有一个商标好长时间没有结果出来,基本上五六个月了,平常商标申请基本上是3到4个月就可以出结果,这个没想到时间这么长,于是向商标局进行咨询,没想到收到邮件后不久就下公告了。

      虽然现在大部分商标申请三四个月左右看到结果,要么初审要么驳回,但是《商标法》规定的是九个月内审查完毕,虽然五六个月了但是还在规定的时间范围内,可能由于一些特殊情况,普推老杨咨询了商标局,第一时间也给回复,和客户心也都放下来了,遇到这样的情况,比如超过五六个月还没有结果,要么等,要么让为企业申请商标专业商标人员进行咨询,基本上有结果出来,大家也都安心。

        以前普推老杨也曾遇到某企业朋友咨询,说某年申请商标后一年后还没有结果,不知道是驳回还是通过,当时通过第三方检索,没看到下商标受理书,又在官网检索下也没有下受理书,这个基本是大概率没有交官费的原因。

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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