擅用“大白兔”标识,商标侵权赔偿16万元!

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      近日几家在奶茶粉上擅用“大白兔”标识,被诉商标侵权,上海知识产权法院审理认为,该行为易导致消费者混淆,构成对光明公司商标权的侵害,法院终审驳回上诉维持原判,鲜果某公司赔偿16万元,阳某公司对其中8万元承担连带责任。

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  “大白兔”是中国驰名商标,特别在食品相关的类别享有跨类保护,普推知产商标老杨查询,“大白兔”商标的持有方早在80年代就在多个类别注册了同名商标,不说驰名商标的跨类保护,人家早注册了明显侵权,由于“大白兔”注册商标具有较高知名度,会对商品来源造成混淆,虽然两者大白兔图形有些区别,奶茶粉和糖有些区别,大但都是零食,含有糖类成分,生产都是食品公司,销售渠道基本是一样,普推老杨还看到此前安微芜湖案例“奶白兔”侵权“大白兔”判赔100000余元。

      企业在申请商标名称或图形及使用时,最好还是避开知名及驰名商标,因为这个不仅是商标近似的问题,还会涉及商标侵权,会承担较大的经济赔偿。

【从高压输电线的架空地线中汲取电能】一个25千瓦受控电源从735千伏线路的架空地线中汲取电能的SimPowerSystems模型(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个基于SimPowerSystems的Simulink仿真模型,用于模拟从735千伏高压输电线的架空地线中汲取25千瓦电能的受控电源系统。该模型聚焦于高压输电线路中架空地线的能量回收技术,通过仿真手段实现对电能采集过程的建模与控制策略验证,体现了电力系统中新型能源获取方式的技术可行性与工程应用潜力。文中还提及该资源属于一系列电力系统仿真研究的一部分,涵盖微电网、储能优化、碳流追踪、鲁棒调度等多个前沿方向,配套提供Matlab/Simulink代码及网盘资料链接,便于科研人员复现与拓展研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识、熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事电力工程、能源回收或智能电网相关研究的科研人员及研究生;有一定编程与建模仿真经验的高年级本科生或工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究高压输电线路中架空地线的能量回收机制与建模方法;②掌握基于Simulink的电力系统仿真技术,特别是受控电源与电网交互的动态特性分析;③为开展能源 harvesting、分布式供能、电力电子变换器控制等相关课题提供参考模型与技术支撑; 阅读建议:建议结合提供的仿真模型文件进行实操演练,重点理解系统结构设计、参数设置与控制逻辑实现;同时可延伸学习文档中提到的其他电力系统优化与仿真案例,以拓宽研究视野和技术积累。
### DeepSeek、ChatGPT 和 Llama3 的擅长领域与应用场景 #### DeepSeek 的优势领域与应用场景 DeepSeek 以其高效推理和多任务处理能力著称,特别适合企业级复杂场景[^1]。其轻量化设计使其在垂直领域表现突出,例如即时搜索和深度信息挖掘等场景优化用户体验。此外,DeepSeek 开源模型被广泛应用于定制化开发,如游戏科学公司将其用于《黑神话:悟空》的 AI 交互系统中[^1]。因此,DeepSeek 在以下领域表现出色: - **即时搜索**:针对快速响应需求的搜索场景。 - **深度信息挖掘**:需要从大量数据中提取关键信息的任务。 - **企业级应用**:支持复杂的多任务处理和高性能计算需求。 #### ChatGPT 的优势领域与应用场景 虽然未直接提及 ChatGPT 的具体引用,但根据其特性,ChatGPT 擅长生成高质量的自然语言文本,适用于广泛的对话和内容生成任务。以下是 ChatGPT 的主要优势领域: - **对话系统**:提供流畅的多轮对话体验,适用于客服、虚拟助手等场景。 - **内容创作**:生成文章、故事、剧本等内容,满足创意写作需求。 - **教育辅助**:为学生和教师提供学习资源和教学支持。 #### Llama3 的优势领域与应用场景 Llama 系列模型以英文通用场景为核心,因其开源性和学术友好性而受到广泛欢迎[^2]。Llama3 特别适合以下领域: - **学术研究**:由于其开源性质,研究人员可以自由探索和改进模型。 - **多语言支持**:尽管以英文为主,但仍具备一定的多语言处理能力。 - **通用任务**:适用于文本分类、情感分析、问答等基础 NLP 任务。 ```python # 示例代码:加载并使用 Llama3 模型 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b") input_text = "Explain the difference between deep learning and machine learning." inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=100) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ```
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