24、网络环境下的商标关键词广告与侵权问题解析

网络环境下的商标关键词广告与侵权问题解析

1. 元标签、关键词与赞助链接概述

网站通常包含用户无法直接看到的信息,其中一部分是故意隐藏的,还有一部分是为了协助搜索引擎工作而设置的。存储在网站“元”部分的这些信息被称为元标签(metatags),它可分为“关键词”(keywords)和网站“描述”(description)。例如,一家律师事务所的网站 HTML 代码中可能包含如下内容:

<META name='keywords' content='law, legal, lawyer, litigation'>

这样设置后,即便网站文章中未实际使用“law”“legal”“lawyer”和“litigation”这些词汇,当有人在搜索引擎中输入“lawyer”时,仍可能被导向该律所网站。

不过,如今搜索引擎开始出售赞助链接并提供搜索优化服务,其算法不断发展,以降低使用元标签(或白色文本)中隐藏信息带来的优势。与元标签相关的商标问题,在很大程度上已被赞助链接(如谷歌的 Adwords)相关法律的发展所取代。

2. 赞助链接成本与竞价机制

赞助链接的成本可能非常高昂。以 Wordstream Inc 的研究为例,部分关键词的每次点击成本(CPC)如下:
| 关键词 | 每次点击成本(美元) |
| ---- | ---- |
| 商业服务(business services) | 58.64 |
| 律师(Lawyer) | 54.86 |
| 灵媒(psychic) | 43.78 |

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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