企业遇到以绝对理由驳回的商标不建议复审!

前几天某企业给普推知产商标老杨发来商标驳回材料,让分析做驳回复审的通过率如何,详细分析后存在许多其它问题,除了以绝对理由驳回的原因,绝对理由主要指的是商标法规定的不得做为商标使用,还有其它的原因。 

这家企业商标名称的显著部分是两个字,驳回引证的商标还有某大学的简称,只不过两个字是颠倒过来的,普推老杨检索了下,人家大学还在正常使用,也有续展,所有这个绝对理由驳回再加与某大学商标高度近似,去做复审通过率几乎接近零,基本上以绝对理由驳回的都不是建议去做复审,除非对这个商标要求特别高,或者分析出来有其它重大证据, 那就可去试试,如果只是近似经分析后有的还是可以值得做驳回复审的。

许多商标名称在申请前多做好检索分析查重,对于特别明显有违商标法和有高度近似的还是注意避开,可以重新改名或加字词去申请注册商标,这样通过会好些。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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