Advertisement

专利发现、编写及转化运用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本课程深入浅出地讲解专利的基本概念与撰写技巧，并探讨如何将科研成果转化为实际应用中的专利资产，助力创新成果转化。 专利挖掘、撰写与转化应用涉及将创新技术或设计转化为具有法律保护的知识产权，并通过有效的策略实现其商业价值。这一过程包括识别潜在可申请专利的技术点，编写清晰且符合规范的专利文件，以及探索如何在市场中利用这些专利来促进产品开发和企业竞争力提升。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 专利发现、编写及转化运用
    优质
    本课程深入浅出地讲解专利的基本概念与撰写技巧，并探讨如何将科研成果转化为实际应用中的专利资产，助力创新成果转化。 专利挖掘、撰写与转化应用涉及将创新技术或设计转化为具有法律保护的知识产权，并通过有效的策略实现其商业价值。这一过程包括识别潜在可申请专利的技术点，编写清晰且符合规范的专利文件，以及探索如何在市场中利用这些专利来促进产品开发和企业竞争力提升。
     
  • 专利技术交底书编写.ppt
    优质
    本PPT详细介绍了如何撰写有效的专利技术交底书，涵盖了关键要素、写作技巧及常见问题解析，旨在帮助技术人员和发明人提高专利申请的成功率。 专利技术交底书撰写的技术交底书在申请专利的过程中扮演着至关重要的角色。它不仅帮助发明人清晰地表达创新点和技术细节，还为后续的审查过程提供了基础性的材料支持。 撰写技术交底书时应遵循一定的规则：首先，明确并筛选出具有新颖性和创造性的关键发明点；其次，在这些基础上进行适当的扩展和深化阐述；最后，详细描述具体实施方式。这一步骤不仅有助于确保专利申请的质量，还能够提高审查通过的概率。 为了进一步提升技术交底书的撰写质量，可以从以下几个方面入手： 1. 精确筛选并合理排序发明点； 2. 对选定的创新点进行深入探讨和扩展解释； 3. 在具体实施方式中提供详尽的技术细节与操作步骤。这些策略能够有效增强专利申请的成功率，并为后续技术转化奠定坚实基础。
     
  • 专利撰写模板
    优质
    《专利撰写模板》是一份全面指导手册，旨在帮助发明人和工程师们系统地掌握专利撰写的技巧与规范。通过详尽解析案例、格式要求及注意事项，助力创新者有效保护知识产权。 实用新型专利写作模板能帮助你快速掌握撰写要求及格式，从而更好地通过专利申请。
     
  • 利用外部编辑器编写和运行MAXScript代码的插件
    优质
    这是一款能够帮助用户在外部编辑器中编写和运行MAXScript代码的插件，极大提升了3ds Max脚本开发的工作效率与灵活性。 使用外部编辑器来编辑执行MAXScript代码插件可以让你从外部代码编辑器中直接编辑和运行3ds Max的MaxScript和Python文件。
     
  • ROS程序的编写、编译及运行
    优质
    本课程详细讲解ROS（机器人操作系统）编程的基础知识与实践技巧，涵盖程序编写、编译和运行等核心内容，帮助学习者掌握ROS开发技能。 创建工作区目录：例如，假设工作区路径为/home/zjj/ros，在此路径下创建一个名为zhouxiaojing的工作区目录。执行命令`mkdir zhouxiaojing`。 2. 在工作区目录中创建一个叫src的子目录，用于存放源代码。使用命令`mkdir src`来完成这一操作。
     
  • 利用MFC编写的代码实现矩阵的基本运算（加、减、乘、除）及求逆功能
    优质
    本项目使用Microsoft Foundation Classes (MFC) 编写了矩阵操作程序，支持包括加法、减法、乘法、除法以及求逆等基本运算。 基于MFC的代码实现矩阵的加减乘除以及求逆运算，并在CEditView中进行实现。
     
  • 利用汇编语言进行大小写字母转换
    优质
    本项目旨在通过编写简单的汇编程序来实现字符集中的大小写字母互换。参与者将学习基础的汇编指令和内存操作技巧。 输入一串字符，将其中的大写字母转换为小写字母。
     
  • 利用Simulink模拟环境及Python编写强化学习(RL)代码.zip
    优质
    本资源包包含使用MATLAB Simulink构建模拟环境和通过Python实现强化学习算法的完整代码，适用于初学者研究与实践。 在本项目中，我们将探讨如何利用Simulink进行环境模拟，并使用Python编写强化学习（RL）代码。Simulink是MATLAB的一个扩展工具，主要用于动态系统建模、仿真和数据分析；而强化学习则是一种机器学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。 一、Simulink环境模拟 1. Simulink基础：Simulink提供图形化用户界面，用户可以通过拖拽和连接不同的模块来构建复杂的系统模型。 2. 系统建模：在Simulink中可以创建连续系统、离散系统以及混合系统等，适用于控制理论、信号处理、通信系统等多个工程领域。 3. 环境模拟：在RL的上下文中，Simulink可用于模拟代理所处环境的状态变化，例如机械臂控制或自动驾驶车辆的运行状态。 4. 仿真设置与执行：通过设定仿真的参数如步长和起止时间等来观察系统响应于不同输入的变化情况，这有助于理解环境的行为模式。 二、强化学习（RL）简介 1. 基本概念：RL是一种试错式的学习方法，在此过程中智能体根据从环境中获得的奖励信号调整其行为策略以期实现长期累积收益的最大化。 2. Q-learning算法介绍：这是一种广泛采用的RL技术，通过更新Q值表来学习最佳动作选择。可以使用Python中的`stable-baselines3`库等工具包实施此方法。 3. SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法简介：类似于Q-learning但采取在线且时序的方式进行操作，每次迭代基于当前状态和执行的动作更新策略。 4. DQN（Deep Q-Networks）介绍：该技术利用深度神经网络来近似表示Q函数，解决了传统RL方法在处理高维度状态空间问题上的局限性。 三、Python编程与强化学习结合 1. Python基础概述：作为一种广泛应用于数据科学和机器学习领域的语言，Python因其简洁的语法及丰富的库支持而广受欢迎。 2. 强化学习相关库介绍：例如`gym`提供了标准化RL环境接口；使用如TensorFlow或PyTorch等框架构建神经网络模型，并通过`stable-baselines3`和`rllib`来应用预封装好的强化学习算法。 3. Simulink与Python交互实现方法：借助MATLAB Engine for Python，可以在Python代码中直接调用Simulink创建的模型并将其应用于模拟环境中。 4. 实验设计流程说明：编写控制脚本以操作Simulink模型输入输出数据流，并根据RL策略结果决定下一步行动方向；同时收集反馈信息用于持续优化强化学习算法。 四、项目实施步骤 1. 安装与配置环境：确保安装了MATLAB及Python开发工具箱及相关库文件。 2. 构建仿真系统框架：设计并定义模拟环境中所需的状态变量、动作空间以及奖励机制等关键元素。 3. 编写RL代码实现：使用如Q-learning或DQN算法，并通过集成MATLAB Engine for Python来完成与Simulink模型的交互操作功能开发。 4. 模型连接及测试评估：利用Python脚本驱动Simulink模拟运行，收集实验数据并根据结果反馈调整强化学习策略参数直至找到最佳解决方案。 总结而言，该项目结合了Simulink环境建模能力和Python编程实现RL算法的优势，在复杂动态环境下展示出直观有效的应用成果，并为深入研究和优化提供了便利条件。
     
  • 利用LabVIEW编写的图像采集程序运行良好
    优质
    本项目成功开发了一套基于LabVIEW平台的图像采集系统，该系统能够高效稳定地完成图像数据的捕获与处理任务，为后续研究提供了可靠的技术支持。 用LabVIEW采集图像的程序运行良好，并且可以存储图像。
     
  • 专利写作的模板
    优质
    《专利写作的模板》是一本专为初学者设计的实用指南，详细介绍了撰写高质量专利申请文档的关键步骤和技巧。 这里分享一个专利撰写的模板给大家。该模板涵盖了专利的基本结构，并且适合第一次撰写专利的人参考使用。根据这些要点进行规划可以帮助初学者更好地组织自己的思路。