企业起商标名称,远离“心机”词名称商标!

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      国家知产局近日发了加强商标使用管理的通知,普推知产商标老杨看到重点关注是使用带有欺骗性等禁用的未注册商标和欺骗性使用注册商标,如使用含“富硒”“有机”“零添加”“100%”等内容的未注册商标,将注册商标与商品名称等搭配使用,导致公众产生误认,这个就是以前说的心机商标,商标局集中宣讲老师也重点讲到。

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      前一阵这样的商标问题比较多,普推老杨也写了许多相关的分析,许多企业都是积极接受改进,但是有一家企业四处投诉让相关的内容下架说是侵权,不仅是普推老杨,还有许多知产同行写的关于这个商标内容基本全都被投诉了,后面这家企业的已注册商标因存在误认也被有关无效宣告,大家只是从商标专业角度进行分析,对企业也是很支持并不在不当行为。

      在企业起商标名称时,普推知产老杨一直建议,别只含有功效词,因为大概率过不了,上面的“富硒”“有机”“零添加”“100%”不仅是带有功效,而且是欺骗带有功效,即使有这些程度的功效也是大概率会被驳回的。

【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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