1、标准必要专利许可的全面解析

标准必要专利许可的全面解析

1. 标准必要专利体系概述

标准必要专利(SEP)体系在当今科技发展中扮演着至关重要的角色。它是全球技术合作的典范,推动了人类历史上最快的技术持续增长。尽管存在一些通过诉讼或竞争监管机构干预产生的冲突,但这些只是例外情况,并非常态。就像一座冰山,人们往往只看到了水面上可见的冲突部分,而忽略了水下庞大的、正常运作的体系。

1.1 标准的分类

标准可以根据不同的维度进行分类,具体如下:
|分类依据|具体类型|说明|
| ---- | ---- | ---- |
|来源|事实标准|在市场中自然形成,被广泛接受的标准|
|来源|协作标准|由多个组织或企业共同合作制定的标准|
|来源|政府标准|由政府机构制定和推行的标准|
|开放性|开放标准|可以被广泛获取和使用的标准|
|开放性|封闭标准|具有一定限制条件,使用受到约束的标准|

1.2 标准制定组织(SDO)

SDO 在标准制定过程中起着关键作用,其主要信息如下:
- 类型 :包括国际组织、行业协会等不同类型。
- 成员资格 :通常向相关企业、机构开放,成员可以参与标准的制定过程。
- 标准制定流程 :一般包括提出提案、技术评估、投票表决等环节。

1.3 标准必要专利(SEP)

SEP 是指实施某项标准时必不可少的专利。在 SDO 的知识产权政策中,SEP 有明确的规定:
- 披露

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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