今天，樂知網小編 給大家分享 因專利許可費爭議，小米將專利經營機構 Sisvel公司告上法庭，園林景觀實用新型專利有哪些，景觀實用新型專利申請流程 。

因專利許可費爭議，小米將專利經營機構 Sisvel公司告上法庭

近日，記者從小米公司（下稱小米）獲悉，該公司已將專利經營機構 Sisvel 公司起訴至北京知識產權法院，請求法院確定 Sisvel 公司持有的無線傳輸技術專利包中全部中國標準必要專利的許可費率。

近年來，中國企業在開拓海外市場的過程中，接連被卷入 Sisvel 公司發起的專利許可糾紛中，除了小米外，還有中興、海爾、海信等若干中國企業。

Sisvel 公司常以涉嫌侵犯其持有專利權為由，申請海關扣押；在展會期間申請臨時禁令，以及在各國相繼發起專利侵權訴訟等，以此來向被許可方施壓。

對于 Sisvel 公司，我國消費電子領域以及家電領域的公司可能比較熟悉，作為一家來自意大利的專利經營機構，其專利池和聯合許可項目涵蓋了無線通信、數字視頻和顯示技術、音頻和視頻（DE）編碼、寬帶和本地化領域等。

目前，Sisvel 公司的業務遍及全球，在意大利、美國、日本、德國等國家和地區都設有分公司。

今年 4 月，Sisvel 公司先后在英國、荷蘭和意大利等國針對小米提起臨時禁令程序和專利侵權程序，聲稱小米侵犯其專利權，并請求英國高等法院對其多種無線傳輸技術專利包的全球許可費率作出裁決。

針對這一系列專利訴訟，小米制定應對策略并向法院提交答辯意見。

今年 8 月 1 日，荷蘭海牙地區法院以 Sisvel 公司在這一救濟程序中的利益并不足夠緊迫，且可能嚴重損害小米的利益等為由，依法駁回了 Sisvel 公司的禁令請求。

該案是近年來該法院審理的為數不多的涉及標準必要專利（SEP）的臨時禁令的訴訟案件，對中國企業應對國外專利運營機構的禁令之訴，保衛自身合法使用標準必要專利的權利，具有借鑒意義。

園林景觀實用新型專利有哪些，景觀實用新型專利申請流程

一、園林景觀實用新型專利是什么？ 中國的園林藝術，擁有悠久的歷史文化，也取得了高度的成就，縱觀我們生活的城市，人們運用高科技的蓋章地形，通過種植樹木花草、營造建筑和布置園路等來創作出優美的自然環境，在發展的期間，誕生出了眾多園林方面的設計，為了保護園林方面實用新型專利的使用權，所以申請了實用新型專利，可以有效保護專利權利人的自身權利。

二、園林景觀實用新型專利有哪些？ 與園林和景觀相關的實用新型專利特別多，以下小編就整理一部分已注冊的專利供大家參考：

2019203741***一種園林欄桿立柱園林 2019204557***一種用于楊樹幼苗的育種培育架園林育苗 2019204973***一種園林水生植物浮島式栽培裝置園林水生植物 2019204908***一種園林用高安全系數的馬鞍式花盆園林 2019206638***一種方便安放和養護花卉的園林景觀墻園林、花卉 2019208701***一種園林工程景觀用觀賞燈園林 2019210122***一種園林用景觀燈園林 2019204705***一種景區園林設計用池塘結構園林 2019203828***一種園林景觀用水池凈化裝置 2019210548***一種園林用防蚊燈 2019205179***一種園林綠化施工景觀樹固定裝置 2019204368***一種園林施工用放線裝置 2018221958***一種園林綠化用綠植箱 2019205195***一種園林路面施工用多工能鐵鍬

國內高校企業布局自然語言處理，僅百度提交一項專利

自然語言處理（NLP），是指用計算機對自然語言的形、音、義等信息進行處理，即對字、詞、句、篇章的輸入、輸出、識別、分析、理解、生成等進行操作和加工。

實現人機之間的信息交流，是人工智能界、計算機科學和語言學界所共同關注的重要問題。

最近幾年，科技巨頭和創業公司相繼投入資源和成本進行商業化探索。

不過，除了語音和機器翻譯領域之外，自然語言處理在很多方面的進展并不大。

例如識別一個句子當中的動詞、名詞、形容詞，做這些非常簡單、非常基礎的任務。

但是句子識別目前的正確率只有57%。

從2009年到2017年間，其正確率提高了不到1%。

盡管自然語言處理已經成為人工智能的熱門細分行業，但技術本身尚有足夠的成長空間，當前仍處于早期階段。

基于此，國家知識產權局專利分析普及推廣項目人工智能關鍵技術課題組從專用技術和通用技術出發，圍繞專利技術發展路線和重要申請人，對自然語言處理產業進行深度剖析，以供行業參考。

詞性標注，專利申請增速緩慢 詞性標注，是給自然語言中每一個詞都賦予其詞性標記。

正確的詞性標注是自然語言處理的一個基本步驟，錯誤的詞性判斷可能會導致整個句子的理解錯誤。

從技術發展路線來看，在1980年前鮮有關于詞性標注的專利申請，在1980年至1990年間，出現了基于規則的詞性標注方法，這是人們提出較早的一種詞性標注方法。

基于規則的基本思想是建立標注規則集，并盡可能的使該標注規則集精確，而后使用該規則標注集對待標注語料進行標注，從而得到正確的標注結果。

基于規則的詞性標注的缺點是針對性太強，很難進一步升級，也很難根據實際數據進行調整，在實際的使用場合表現不夠好。

1990年后，基于統計的詞性標注技術得到發展，隱馬爾科夫、條件隨機場等模型應用到了詞性標注中，全部知識是通過語料庫的參數訓練自動得到，可以獲得很好的一致性和很高的覆蓋率。

基于統計的詞性標注方法因此被廣泛應用。

但基于統計的方法也同樣存在缺點和局限性，例如在建立模型參數時，需要大量訓練語料，而訓練語料的選擇會影響到精度。

由于基于規則和基于統計的方法在處理某些問題時都不能做到盡如人意，于是有人提出了基于規則和統計結合的詞性標注方法，主要是將詞典與統計模型結合，這樣相結合的詞性標注方法在很大程度上彌補了單一方法對標注結果的影響，最大程度發揮了基于規則的方法和基于統計的方法的優點，實際上兩種方法相結合其實就是理性主義方法和經驗主義方法相結合。

近年來，基于人工智能的方法也應用在詞性標注中。

相對于前面三種方法，該方法具有適應性強、精度高的優點，來自中國的申請人在這方面的研究較多，技術爆發力較強，取得了一系列研究成果。

詞語級語義，布局各有側重 語義分析的目標是通過建立有效的模型和系統，實現在各個語言單位（包括詞匯、句子和篇章等）的自動語義分析，從而實現理解整個文本表達的真實語義。

詞匯級語義分析關注的是如何獲取或區別詞語的語義。

詞語級語義分析有多種方式，從發展路線來看，基于詞典的語義分析中，詞典語義、語法結構、雙語詞典和Yarowsky算法已經不再產生新的重要相關專利申請。

基于實例和統計模型鮮有重要專利申請；由于關鍵詞提取技術的發展，基于義詞詞典的相關技術在2017年仍有相關的重點專利產生，是將來的發展重點之一。

與此同時，基于無監督學習，由于不需要專門的語料庫，且具有較強的可擴展性，在大數據、算法和芯片技術的推動下，將成為未來的主要發展方向。

從在華重要申請人來看，專利申請量超過3件的重要申請人共有6位，排名第一位的是齊魯工業大學，后面依次為昆明理工大學、百度、騰訊、富士通和IBM。

國外來華申請人方面，IBM在1999年開始提交了基于雙詞典的消歧專利申請，隨后分別于2011年、2014產生基于上下文首字母縮略詞以及基于詞袋的專利申請；富士通于2012年提交首件基于雙語言的消歧技術的專利申請，隨后分別于2012年、2016年提交基于組合概率和針對縮減詞的專利申請。

昆明理工大學在2008年提交一件基于信息改進的貝葉斯方法的消歧技術的專利申請；騰訊的相關專利申請側重于利用詞語的熱度、基于文本的內容，以及基于基本詞詞典和短語詞典領域，同時提交一件與詞典構建方面有關的專利申請；百度在2012年提交第一件相關專利申請，研究方向包括多粒度詞典的構建、利用用戶的選擇、基于歧義詞消解的搜索，并在2018年提交了一件基于無監督神經網絡的詞語級語義分析專利申請。

早期，清華大學、北京大學、中國科學院聲學所、哈爾濱工業大學、日電（中國）、谷歌等科研院所和企業均在國內進相關專利申請。

隨著技術的發展以及創新主體的重視，南京郵電大學、華東師范大學、富士康、上海交通大學也進行相關領域研究。

2014年以后，蘇州大學、南京大學、中山大學等高校也加入到詞語級的消歧研發之中。

值得注意的是，雖然中國申請人在各個時期均有參與詞語級的消歧研究之中，但除昆明理工大學外，大部分早期實力較強的中國申請人并沒有持續地提交相關專利申請。

在引領詞語級消歧技術發展的無監督消歧中，僅有百度提交了一件相關專利申請。

機器翻譯，IBM專利實力突出 在20世紀40年代至50年代，機器翻譯相關技術處于理論研究階段，計算機的發明和信息論的研究為機器翻譯奠定了理論基礎，這段時期并沒有相關專利申請提出。

20世紀60年代開始，進入基于規則的機器翻譯系統時代。

相關專利開始零星地出現，其中IBM作為計算機領域開拓者在這一時期扮演了非常重要的角色，并積累了大量規則機器翻譯系統方面的基礎專利。

除此之外，大學、政府研究機構是這一時期的重要組成，類似Systran系統的機器翻譯產品誕生于大學實驗室，并通過政府項目合作而存活并發展。



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