A. 演算法可以申請專利嗎有什麼要求
演算法可以申請專利嗎?有什麼要求?演算法是否可以申請專利這個取決於專利的本身,怎麼說呢?因為這個演算法一般都是歸結到智力活動規則和方法上面所以,如果按照專利法規定的是不能申請此類專利的,一般都不會給授權,但是假如能夠應用到相關的技術領域,例如軟體方法實施,而且具體可以實現操作的方法就可以。演算法可以申請專利嗎?有什麼要求?如果能夠解決實際技術問題並能帶來有益技術效果的話,你可以寫成一種用於...的方法,用自然語言把該演算法的各個步驟說清楚就可以了,你也可以再寫一個裝置權利要求,用各個單元來對應方法中的各個步驟就可以了。比如通信中的某種加密演算法,當然是可以申請專利的。廣義上講,演算法是某一系列運算步驟,它表達解決某一類計算問題的一般方法,對這類方法的任何一個輸入,它可以按步驟一步一步計算,最終產生一個輸出。但是對於所有的計算問題,都離不開要 計算的對象或者要處理的信息,而如何高效的把它們組織起來,所以演算法是離不開數據結構的。關於演算法方面的專利很多,例如seo中網路的相關演算法,有關技術的方面的演算法申請專利,外國同樣也有申請演算法專利的例子;申請專利其實有一個簡單的前提,那就是專利申請一般都是需要具備技術支持,可行的方法,不空想,能夠實現的新方法。關於演算法可以申請專利嗎?有什麼要求?這一問題我們就給大家解答到這里了,如果有更多關於專利申請的問題,大家可以繼續關注八戒知識產權,或電話聯系我們。
B. 專利採用演算法的話,一定要加以改進嗎
專利法律狀態是指專利申請在錄入專利文獻資料庫時所處法律狀態,專利並不是一經申請就能得到,還要經過系列的審查程序,在審查過程中也許申請人主動放棄了專利申請、也許被專利局駁回了專利申請,法律狀態發生了變化。法律狀態可以大致分為三種: 第一種是不穩定狀態,如發明專利申請的「公開」、「實質審查」,即處於等待審查或審查正在進行之中的情況; 第二種是相對穩定狀態,即審查之後的「授權」狀態,有些專利可能維持到「屆滿」,有些可能因未能按時繳納年費而「終止」;第三種是穩定狀態,如公開後的「撤回「、審查過程中的」視為撤回「、」駁回「、授權後的」放棄「、」視為放棄「及被「撤銷」或「無效」;到此結案,不會再有變化。
C. 軟體 演算法 可以申請專利嗎
不能。
現能申請專利的軟體只有兩種情況:
1、你的軟體可以解決問題生產工藝上的某些技術問題,可以申請發明專利。
2、你的軟體有硬體作為載體,即可做發明也可做實用。
但如果是純演算法,專利法的定義是智力活動,專利是不保護的,可以考慮申請軟體著作權。
(3)演算法專利擴展閱讀:
軟體專利和軟體著作權的區別
軟體著作權是在軟體創作完成後產生的,也可以進行軟體著作權登記,以起到類似公證的效力。就是說,不登記理論上你也擁有該軟體的著作權。
著作權可以使你在別人對你的軟體盜版時,採取保護措施,制止別人的盜版。
但是,你的競爭對手往往並不是賣盜版的小商小販,他們可能也是軟體開發人員,如果他們研究了你的軟體,理解了你的思路,按照你的思路重新編寫軟體,就完全可以不侵犯你的著作權。
例如,採用不同的編程語言編寫,就完全可以迴避你的著作權。但是,無疑,他們偷竊了軟體中最寶貴的東西,就是軟體的構思。總之,軟體著作權無力保護軟體中最核心的東西。
D. 什麼是專利演算法這個該怎麼算
就是別人經過無數次實驗編寫出的一個效率很高的執行方法,然後申請專利,就想一個程序有很多種方法實現,但是那種效率最高了,不知道,所以你需要用數學的方法對程序的復雜性進行計算!
E. 如何給一個演算法申請專利,專利的寫法和論文主要區別在哪裡
1.專利法: 第二十五條 對下列各項,不授予專利權:
(一)科學發現;
(二)智力活動的規則和方法;
(三)疾病的診斷和治療方法;
(四)動物和植物品種;
(五)用原子核變換方法獲得的物質;
(六)對平面印刷品的圖案、色彩或者二者的結合作出的主要起標識作用的設計。
對前款第(四)項所列產品的生產方法,可以依照本法規定授予專利權;
演算法應該屬於智力活動的規則和方法,這個是不能授予專利權的。
2.如果是軟體編程方面的,你可以去試試軟體著作權。
3.演算法本體是不能申請專利的,不過放到實體中,說不定可以,比如 硬體A接收到信號,然後傳送到硬體B中,硬體B進行演算,得到一個值,送入硬體C中。。。等等,你可以自己查查有關你們領域的一些專利,看看。
F. 演算法可以申請發明專利嗎
演算法一般都會被歸到智力活動規則和方法吧。不符合法25條。一般不能授權。但是如果你這個演算法能應用到具體技術領域,比如控制某個設備如何工作,並達到一定技術效果。那可以申請專利。
G. 演算法能不能申請專利
專利(patent),從字面上是指專有的權利和利益。「專利」一詞來源於拉丁語Litterae patentes,意為公開的信件或公共文獻,是中世紀的君主用來頒布某種特權的證明,後來指英國國王親自簽署的獨占權利證書。
在現代,專利一般是由政府機關或者代表若干國家的區域性組織根據申請而頒發的一種文件,這種文件記載了發明創造的內容,並且在一定時期內產生這樣一種法律狀態,即獲得專利的發明創造在一般情況下他人只有經專利權人許可才能予以實施。在我國,專利分為發明、實用新型和外觀設計三種類型。
H. 數據結構和演算法可以申請專利嗎
要看技術方案可不可以和硬體結合,如果是單純的演算法,那就是智力活動;如果是通過計算機運行,解決了一定的技術問題,那麼是可以申請專利的。不過軟體專利的撰寫有其特殊性,對應有方法步驟以及裝置的模塊或單元
I. 人工智慧演算法弄出來的新發明,專利到底算誰的
專利是屬於申請專利的那個人的了,下面我們來看看都有哪些人工智慧演算法:
一、粒子群演算法
粒子群演算法,也稱粒子群優化演算法(Particle Swarm Optimization),縮寫為 PSO,是近年來發展起來的一種新的進化演算法。
粒子群優化(ParticalSwarmOptimization-PSO)演算法是近年來發展起來的一種新的進化演算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO演算法屬於進化演算法的一種,和遺傳演算法相似,它也是從隨機解出發,通過迭代尋找最優解,它也是通過適應度來評價解的品質.但是它比遺傳演算法規則更為簡單,它沒有遺傳演算法的交叉(Crossover)和變異(Mutation)操作.它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優。
二、遺傳演算法
遺傳演算法是計算數學中用於解決最佳化的,是進化演算法的一種。進化演算法最初是借鑒了進化生物學中的一些現象而發展起來的,這些現象包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。遺傳演算法通常實現方式為一種模擬。對於一個最優化問題,一定數量的候選解(稱為個體)的抽象表示(稱為染色體)的種群向更好的解進化。傳統上,解用表示(即0和1的串),但也可以用其他表示方法。進化從完全隨機個體的種群開始,之後一代一代發生。在每一代中,整個種群的適應度被評價,從當前種群中隨機地選擇多個個體(基於它們的適應度),通過自然選擇和突變產生新的生命種群,該種群在演算法的下一次迭代中成為當前種群。
J. 一個關於【申請專利】的問題——「演算法」是否可以申請專利
演算法可以申請專利的,可以算作新型技術。
《中華人民共和國專利法》
第二十二條 授予專利權的發明和實用新型,應當具備新穎性、創造性和實用性。
新穎性,是指該發明或者實用新型不屬於現有技術;也沒有任何單位或者個人就同樣的發明或者實用新型在申請日以前向國務院專利行政部門提出過申請,並記載在申請日以後公布的專利申請文件或者公告的專利文件中。
創造性,是指與現有技術相比,該發明具有突出的實質性特點和顯著的進步,該實用新型具有實質性特點和進步。
實用性,是指該發明或者實用新型能夠製造或者使用,並且能夠產生積極效果。 本法所稱現有技術,是指申請日以前在國內外為公眾所知的技術。
(10)演算法專利擴展閱讀
演算法專利應用案例:
在前不久的2018世界人工智慧大會上,經過3個多月激烈比拼的世界人工智慧創新大賽最高榮譽獎最終落定,分別是獲卓越獎的「亞馬遜AWS雲上AI創新」項目,獲應用獎的「中國工商銀行智慧未來銀行」項目,獲創新獎的「依圖智能人像大平台」項目,以及獲先鋒獎的「密集連接卷積神經網路」項目。
其中,研發搭建「依圖智能人像大平台」的依圖科技是一家純人工智慧公司。
據介紹,首次設立的世界人工智慧創新大賽最高榮譽獎,用於表彰引領技術創新變革、創造未來美好生活的全球人工智慧創新項目。
參與的項目許多來自微軟、網路、亞馬遜、騰訊、科大訊飛、小米等全球高科技企業和國內外學術科研機構,創新獎則是用來獎勵在人工智慧領域達到全球領先水平的創新技術和新型應用的項目。依圖科技首席執行官朱瓏認為,依圖的人臉識別技術能拿到這個創新獎,核心競爭力是其自主研發的人臉識別演算法。
人臉識別即計算機視覺處理作為人工智慧的關鍵組成,目前正處在超乎想像的快速發展階段,在安防、金融、醫療等領域已有較為成熟的應用。「我們的演算法效率幾乎以每年100倍的速度在提高。現在從幾億量級的面孔中識別出一個人,並不是什麼難事。」
朱瓏說,依圖人像大平台核心的超高精度人臉識別演算法採用大規模深度神經網路,精心設計的三元損失函數,以及定製化的訓練策略,大幅度地提升了人臉識別系統的性能,誤報率降低到億分之一以下。
也正是依靠如此精度的人臉識別演算法,依圖科技成為了全球唯一獲得過兩項人臉識別世界冠軍的中國企業。
人工智慧面向應用,需要「落地」。據介紹,今年以來,北京鐵路警方運用依圖人工智慧領域的前沿技術,在某一站點24小時內就查獲4名公安部網上在逃人員,其中包括一名潛逃19年的人員。到今年7月,北京鐵路警方利用依圖人工智慧技術,已查獲各類違法犯罪人員近2000人,其中網上在逃人員100多名。