想要的商标近似还要申请怎么办!

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有时会遇到一些企业,普推知产商标老杨查询后告诉有相同及近似通过率比较低,但是企业还是要这个商标,这样情况也可以申请的,先申请可以等驳回后再复审,但是这样时间和投入会比注册高些,但会比直接购便宜些。

有相同或近似通过率低并不意味百分百就申请注册不来,也有小概率可以申请注册成功,以前也见过虽然很小想试也可以试,对于一次就想急于下证的就不要这样,就换个名称或加字申请,驳回后根据引证的商标再做复审,这样也有机率拿到商标,普推老杨曾分析过几家大公司,他们的商标也是这样下来的,毕竟好记的商标名称早有人申请过,申请后驳回后现再复审然后拿下的商标,这些大公司也有钱,也没见得直接买,也都是通过策略复审拿下的。

如果选用这样的策略,需要提前分析这个商标通过复审注册下来的通过率,特别低的话也可以同时通过联系购买。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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