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TEE相关专利信息(下篇,图表分析

去年安智客统计过,TEE可信执行环境相关专利检索情况: TEE相关专利信息(上篇,涵盖TEE各个方面) TEE相关专利信息 (中篇,涵盖TEE各个方面) 今天我们从专利各个侧面进行分析一些有意思的情况。 最近七年来TEE相关专利数量申请情况如下: ? 从上图可以看出,随着TEE技术的兴起到2015-2016年的火热,专利申请数据也呈现出一定的相关性。 2015年相关专利达到顶峰,2016-2017年持续减少。 说明TEE技术专利集中度较高。 ? 从上图可以看出微软、Intel等公司较早的布局TEE相关专利,但是随着2016年以来,反而是国内的公司开始领先。 诺基亚和NXP这两个公司在TEE最近几年都没有TEE相关专利

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分析一个号称拥有“专利”的SQL

最近有空在翻看这本书的时候,发现了这样一个号称带有“专利”的sql 优化方法,看下面的两个截图: 既然这么神奇,老虎刘就实际测试了一下,结果却是“出人意料”(因为可疑所以验证)。 (两表都收集了统计信息) 两表的数据分布可能与书中表的数据分布不太一致,但应该能反映出其中的主要问题。 因为两表的数据分布决定了这个SQL的效率。 我们还要考虑如果两表join之后,没有匹配的记录的情况(或者是因为数据分布原因,两表需要扫描大量数据之后才能匹配的情况),如果是这种情况,使用hint的方法,很有可能需要比没有hint的方法更多的consistent 总之,优化无定式,需要根据数据分布情况,结合人脑优化器,来判断SQL到底使用哪一种执行计划更优。

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    台积电专利数据大曝光:拥有15505项“半导体装置”领域专利

    身为亚军的台积电营收表现也很亮眼,而且专利价值也成果丰硕,专利数量超过了17698项,其中高达35%的比例为高价值专利,总计达6,726项发明专利。 此外,随着金融科技近年趋势大起,金融机构的专利实力也不容小觑,三家入围台湾地区营收前十大企业中的金融业者拥有184 项专利发明,其中专利数量由国泰人寿夺冠,并在“适用于管理、商业的数据处理系统或方法”投入了最多资源 ,取得117 项专利发明;国泰金则将资源投入研发高品质专利,仅有的“资讯整合系统以及整合资讯的方法”专利也被评断为A 等级的高价值专利。 富邦人寿相较于其他两家,则将部分资源布局在“数据识别”的专利技术,是台湾地区首家获得“生存调查视讯服务系统”专利的寿险业者,并坐拥35 项专利发明,其母公司富邦金控虽然不在前十大营收企业榜单中,但也积极挹注资源驱动创新 ,其在“适用于管理、商业的数据处理系统或方法”类别的高价值专利比例更是以8% 超越IBM 集团的5%。

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    【机器学习】基于LDA主题模型的人脸识别专利分析

    介绍 作为一名数据科学家,文本数据提出了一个独特的挑战:虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归,但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。 怎样才能有人对一系列随机的、毫无意义的字母进行建模或分析? 在这个案例中,我想分析成千上万的专利摘要,涉及一个新兴技术:人脸识别。 自1990年以来,我从世界各地提取了近3500份专利摘要。 除了专利申请日期和专利的来源国外,我对构成文本语料库的摘要感兴趣。日期和国家并不用于主题建模过程,而是用于我对主题模型结果进行的趋势分析。 一旦我们有了数据,我们就要导入我们的包。 从文字上看还不完全清楚,但看一下这个主题的专利,就可以看出,它与安装的具有面部识别能力的安全摄像头有关。 比较国家 让我们再做一个分析:2009年美国和中国的比较。 ? 通过对美国和中国面部识别专利的对比分析,可以得出有趣的结论,说明这两个国家的技术发展是如何不同的,以及为什么。 结论 主题模型是一种用于大量文本数据的NLP方法。

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    专利讲座笔记

    专利学习 内容: 专利基础知识 标书撰写 来自嘉权专利商标事务所的相关讲座 专利基本知识 知识产权,包括工业产权、著作权与其他,专利是工业产权下属的概念。 专利具体来说是分为三个类型:发明、实用新型、外观设计。 发明也分为产品发明和方法发明,一般毕业所注册的专利都是方法发明这一类,包括制造方法和控制方法或使用方法。 毕业要求的1分为公开发明专利,成果必须署名中山的数学,且必须为国家发明专利的第一发明人。 不能获得专利的情况: 科学发现,比如发现一种自然现象 智力活动的规则和方法,比如一种游戏规则(三国杀)。 五类可以申请专利的计算机软件: 将计算机程序输入到一个公知的计算机来控制该计算机的内部操作,从而实现计算机内部性能的改进 用计算机程序来控制某一工业过程 用计算机程序来控制某一测量或者测试过程 使用一个计算机程序来实现外部数据处理 文件 主要是说明书(范围限定)和说明书附图 专利挖掘途径: 找出完成任务的组成部分:比如网站的前端、后台、服务器 分析各组成部分的技术要素:比如前端界面的多个功能模块 找出各技术要素的创新点:比如具体的权限功能模块

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    如何发表专利

    专利发表的目的来说,大体有两种: 产品中使用的『杀手级』技术的自我保护。如多点触控。 为完善自身的专利组合而专门发表的专利。 要获得第一类的专利,除非你做个突破性的产品,并在里面其主导作用,否则没戏。这一类暂且放下不提。第二类专利又分两种情况: 进攻性专利。如高通围绕CMDA布局的专利组合,微软围绕手持设备的专利组合。 为毛谷哥花大价钱买摩托却仅仅保留其专利组合,其它的又都给扔了?和流氓打架,自己先得有耍流氓的本钱。 我该如何发表专利? 扯多了。回到正题 —— 如何发表专利。 公司会指定一名专利律师来和你合作写专利。真正的专利你写不了,那是律师们的文字游戏。你把你的文档,想法事无巨细地告诉他们,他们执笔。 是的,申请一个专利的完整过程,你都可以再读一次本科了。 发表专利有什么好处? 首先每个公司对那些能通过内审的专利会有一笔丰厚的报酬,大概会在整个专利申请费用的5%-20%。

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    420万中国失效专利数据

    失效专利的第一个效用:任何单位或个人可以无偿地使用之,由此获得经济效益。专利权作为工业产权之一,是专利局授予发明人、设计人对其发明创造亨有的专有权。 专利权是一种财产权,具有排他性,任何单位或个人未经专利权人的许可不得实施其专利。失效专利则丧失了这种权利,即失去了专利法对其的保护,任何单位或个人都可以无偿地使用。 失效专利的第二个效用:任何单位或个人可以无偿地对失效专利进行改进,并得以实施。 在专利许可证的贸易中,有一种方式:原发明的专利权人与改进该发明的专利权人之间需要达成协议,因为改进者是在原发明基础上进行的改进,改进者在实施中(包括自己实施与技术转让),须向原发明者支付一定的专利技术使用费 若是A的发明成为失效专利,在B改进后并实施过程中,则无须向A支付专利技术使用费。 第一个效用与第二个效用的相同点,是:任何人都可以无偿地使用失效专利

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    通俗易懂专利分类、专利申请流程

    目录 释义 原则 新颖性 创造性 实用性 非显而易见性 适度揭露性 专利种类 发明专利 实用新型专利 外观设计专利 专利检索平台 申请原则 形式法定原则 单一性原则 先申请原则 申请流程 受理阶段 初步审查阶段 这里必须指出的是,专利法并不要求其发明或者实用新型在申请专利之前已经经过生产实践,而是分析和推断在工农业及其他行业的生产中可以实现。 专利种类 在我国专利法中规定有:发明专利、实用新型专利和外观设计专利;在香港专利法中规定有:标准专利(相当于大陆的发明专利)、短期专利(相当于大陆的实用新型专利)、 外观设计专利;在部分发达国家中分类: 发明专利和外观设计专利专利检索平台 中国国家知识产权局专利检索 百度专利检索 其他 申请原则 形式法定原则 申请专利的各种手续,都应当以书面形式或者国家知识产权局专利局规定的其他形式办理。

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    全球专利分析,微软第一领跑,腾讯入围前十

    阿里巴巴以74项专利排在12位;小米以44项专利排在第30位。 策划&撰写:温暖 日前,EconSight对全球多家科技公司的专利进行了分析,根据其公布的数据显示,在2018年,微软以697项世界级专利位列全球第一,谷歌母公司Alphabet以536项专利排在第二位 在中国公司方面,腾讯以77项专利排在第十位,阿里巴巴以74项专利排在12位;小米以44项专利排在第30位。 ? 机器学习基于贝叶斯分析数据挖掘和预测分析的基础概念,机器学习算法以及其应用旨在找出大规模数据集中的模式,同时通过数据学习来解决复杂的、基于约束的问题。 以上提到的观点和数据都是源自于EconSight的常务董事Kai Gramke最近一次名为《人工智能成为科技进步的关键技术和驱动》的演讲。

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    Python从事工商、专利、商标大数据遇到的坑!

    最近在从事数据聚合技术研发工作,刚开始我主要是聚合工商的企业数据源、专利网的数据源、裁判文书网的数据源,刚开始遇到不少的坑,各种验证码、各种封IP等限制。 做大数据,首先应该评估一下数据量有多大,比如当时我爬的天某查应该是千万级上亿级的数据,我们需要做一个大数据架构来支撑这个亿级的数量存储和爬取工作,免得到时数据大了都动不了,反而就是这个灾难,下面是整体架构图 数据清洗:我们一程序实现数据库复制和判断去重的,把原始库的数据复制一份到标准库后,立刻把原始库的意见清洗过的数据删除掉,为什么需要删除掉原始库已经清洗过的数据呢? random())  # 蘑菇代理5秒 else: time.sleep(1 + random()) except Exception as e: print('代理ip服务异常:{}'.format(e)) 分析一个网站的技术难度 我当时开发企业工商数据爬虫系统和商标爬虫系统以、专利网爬虫系统、还有全国土地交易爬虫的时候就是我就是用AI模型训练,因为像天某查、企某查、商标网这种的验证码他们采用的是动态特别复杂,简单的Python图像识别无法解决得了

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    简明解释专利战争

    今天说个有意思的话题,为什么中兴华为每年大量的申请专利。其实是为了和跨国公司的专利形成交叉权利范围,突围外国人的专利围墙,逼着把他们的专利也授权给我们用。 这里举个简单化的例子说明原理哈,A公司已经有一项专利:具备杯体,杯盖的特征的杯子,那么别人都不能生产有杯体,杯盖的杯子。 他于是就研究A公司的专利和市场需求,发现杯体是双层壁的杯体,杯盖的杯子会很好卖,于是贱贱的申请这种杯子的专利,这种特小范围的权利要求是很容易通过专利局申请的。 但是因为具备杯体,杯盖的特征的杯子是A公司的专利,所以实际上B公司的这种杯子没有得到A公司的授权是无法生产的。 但是等到A公司市场调研后发现这种杯子用户会很喜欢,甚至可以成为公司的下一个增长业务点,也想生产这种杯子时就被B公司的专利的范围拦住了,经过一番利益权衡,本着双赢的原则,A公司和B公司就交叉授权,大家都能生产这种杯子了

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    工业机器人专利格局深度分析,中国该怎么走?

    可是,你知道工业机器人技术全球专利布局的格局是怎么样的吗?中国在机器人专利技术上掌握如何?哪些国家是中国在该领域的有力竞争者? 本文旨在通过研究机器人领域的全球专利布局现状、在华专利申请现状以及主要竞争对手现状,从知识产权的角度揭示我国工业机器人技术发展的机遇与挑战。 一、工业机器人领域全球专利申请概况 截至到2014年底,工业机器人技术领域的全球专利申请量已超过6万件,去掉重复的同族专利[1]后为3.5万余项。 最早的专利申请出现在1958年,直到1985年后,专利申请数量才开始出现大幅度增长,主要原因是中国在1985年制定《专利法》后,工业机器人领域主要竞争对手十分注重中国市场,纷纷在中国进行专利布局。 工业机器人技术领域全球专利申请趋势图(注:蓝色为全球专利申请量 绿色为在华专利申请量) 从技术发展历程来看,工业机器人技术共经历三大阶段: 第一阶段(1958年-1969年)可编程示教再现型机器人:工业机器人领域的第一件专利是美国人乔治德沃尔在

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