商标初审下来第一时间没加类,被部分驳回!

      近日企业有一个商标部分驳回下来,普推知产商标看到是部分驳回了,有点可惜,本来的这个名称下来问题不大,但是由于提交的时间太晚导致部分驳回。

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       在注册商标名称,有时企业在多类上注册相同名称时,商标名称通过不是特别高,而且资金有限,还需要通过好时,普推知产商标老杨建议,是先注册一个类别,等这个类别下初审后,这个时候在其它类别上如果没有相同,立即去申请注册通过是最好的,但是时间隔长了就有许多不缺定因素,这个商标名称原先类别下初审后,没有立即去加类别申请注册商标,是过了2个多月后再申请注册商标,然后有一个正好是比这个申请早了1个月,因与这早申请的商标近似大部分被驳回,商标注册有一个多月盲查期,早一个月也是检索不到的。

      如何在多类上注册商标,如果没有什么问题可以一次就申请注册,如果觉的不是特别高,可以先注1个类别通过初审后就立即注册,以免丧失机会,现在这个类别的商标想拿到手只有购买,或者等三年后去注册做复审,时间和资金成本不知翻了多少倍。

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,为大众提供更准确和及时的气象服务。
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