會員風采

                            中外并行看算法發明保護客體問題的審查意見應對策略

                            來源: 三友   發布日期:2021.03.14 瀏覽次數(7)

                            image.png

                            隨著科技的迅猛發展,涉及神經網絡、區塊鏈及人工智能算法的專利申請也大幅度地增加。 
                            專利代理師一旦遇到關于算法發明保護客體問題的審查意見,就會非常頭疼,特別在2019年,我們遇到了很多這樣的審查意見,特別是銀行類的專利申請案件,大多都面臨著答而不過的局面。另外,筆者在同一時期也遇到了幾個內外案件,也收到了關于算法發明保護客體問題的審查意見,例如美國的專利法101款的問題。
                            筆者有幸研究處理過這些審查意見的專利案件,并且最終獲得授權。本文中,筆者將針對這些關于算法發明保護客體問題的審查意見答復,舉一中一外案例進行介紹,并提出一些在撰寫階段如何盡最大可能地避免這樣的審查意見的反思。

                            image.png

                            一些在撰寫階段如何盡最大可能地避免這樣的審查意見的反思。

                            案例一


                            中國案例


                            原申請的權利要求1如下:

                            1、一種流域農業面源污染控制的最佳管理措施優化方法,其特征在于,包括:
                            獲取種群;其中,所述種群為N條基因組成;N為目標區域內水文響應單元的個數,每條基因的信息表示目標區域內每個水文響應單元對應的最佳管理措施的編號;
                            利用所述最佳管理措施的優化動態數據庫中的參數,根據目標函數對所述種群進行評估;
                            根據評估結果將滿足所述目標函數的約束條件的基因信息遺傳到下一代種群中,對下一代種群進行迭代評估;迭代次數達到最大迭代次數時評估結束;
                            根據最終評估結果獲得最終種群,所述最終種群的每條基因信息對應的最佳管理措施構成目標區域內農業面源污染控制的最佳管理措施的最優化配置方案。

                            關于該權利要求的審查意見如下:

                            image.png

                            由于筆者接到該審查意見的答復任務時,已經是二通,一通代理師并未對權利要求修改,答復的意見也未被審查員所接接受。因此,為了最終獲得授權,筆者考慮二通進行修改,那么如何修改以及如何進行相應的意見陳述,筆者從以下幾個角度考慮:
                            (1)根據2019年12月份最后一次關于專利法保護客體問題,涉及算法的,應有具體的應用領域,因此筆者將技術特征“根據最優化配置方案,控制農業面源污染”鎖定在權利要求1中,并且著重陳述本申請解決了技術問題:現有技術存在:“由于受農田管理方式差異,空間變異性強不同景觀單元的污染負荷差異顯著對開展面源污染控制,進行監測和治理相對比較困難,同時最佳管理措施優化過程需要耗費大量時間,從而無法快速有效地開展面源污染控制”,基于該技術問題,本申請修改后權利要求1通過應用修改后權利要求1的特征,通過自然規律進行結合后,形成了本申請修改后權利要求1的技術手段,從而達到了:“實現了基于空間布局優化控制農業面源污染,同時減少了最佳管理措施優化過程耗費的大量時間,從而快速有效地開展面源污染控制,進而改善環境”的有益技術效果。另外,為了審查員便于理解,筆者還就審查指南中舉的例子,結合本申請的情況,在論述時進行了舉例說明。該點陳述重點描述了將相應算法特征應用到了控制農業面源污染,進而改善環境的領域,因此筆者認為該點陳述對后續的授權起到了關鍵性的作用。
                            (2)另外,其算法各個步驟中處理的數據是流域農業面源污染控制領域中具有確切技術含義的數據,記載的算法特征與所記載的技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系??紤]到了該點,筆者在權利要求1中加入了關于流域農業面源污染控制領域中具有確切技術含義的數據,例如:種群及染色體數據,不同空間尺度內污染源的時空分布特征,地表徑流、土壤侵蝕、污染物質流失情況數據等相關特征。
                            (3)筆者還陳述了在解決了技術問題的基礎上,案件中所涉及的成本問題。
                            最終,答復二通時,修改后的權利要求1如下:

                            image.png

                            image.png

                            案例二


                            美國案例


                            原申請的權利要求1如下:

                            1. A method for processing seismic data,comprising:
                            stacking seismic trace gathers in a predetermined range among S seismic trace gathers after a Normal Move Out (NMO) correction processing to obtain a model trace, S being an integer;
                            calculating a correlation coefficient of each seismic trace gather with the model trace, and selecting a K-th seismic trace gather with a maximum correlation coefficient;
                            calculating an optimum point of each seismic trace gather from the K-th seismic trace gather to two sides orderly; and
                            performing a residual NMO correction of the seismic trace gathers according to the optimum points.
                            對應的中文權利要求1如下:
                            1.一種地震數據處理方法,其特征在于,所述方法包括:
                            對動校正處理后的S個地震道集中預設范圍內的地震道集進行疊加得到模型道,S為整數;
                            計算各個地震道集與所述模型道的相關系數,并選出相關系數最大的第K地震道集;
                            從第K地震道集向兩側依次計算出各個地震道集的最優點;以及
                            根據所述最優點對地震道集進行剩余動校正。
                            美國審查意見如下:

                            image.png

                            基于上述中國案例的答辯思路,根據本申請原說明書第[0002]、[0003]以及[0141]段的內容,筆者也是在權利要求1中加入了所屬領域的實際應用有關的步驟,其中,加入的特征包括記載在背景技術中的特征,修改后權利要求1如下:

                            1.A method for obtainin processing seismic data, comprising:
                            propagating seismic waves through a surface;
                            recording reflection or refraction waves returned to the surface from a location below the surface at a plurality of locations, wherein the reflection or refraction waves comprise a seismic trace gather;
                            stacking seismic trace gathers in apredetermined range among S seismic trace gathers after a Normal Move Out (NMO)correction processing to obtain a model trace, S being an integer;
                            calculating a correlation coefficient ofeach seismic trace gather with the model trace, and selecting a K-th seismictrace gather with a maximum correlation coefficient;
                            calculating an optimum point of each seismic trace gather from the K-th seismic trace gather to two sides orderly ; and  by:
                            sliding a time window in apredetermined time range, calculating a correlation coefficient of a (K-1)-th seismic  trace gather with the K-th seismic trace gather, selecting the time window as an optimal point when the correlation coefficient is the maximum, and taking a time shifting amount corresponding to the optimal point as a residual NMO correction amount of the (K-1)-th seismic trace gather, wherein K>1 and K is an integer;
                            sliding the time window inthe predetermined time range, calculating a correlation coefficient of an M-th seismic trace gather with an (M+1) seismic trace gather, selecting the time window as an optimal point when the correlation coefficient is the maximum, and taking a time shifting amount corresponding to the optimal point as a residual NMO correction amount of the M-th seismic trace gather, wherein K-2≥M≥1 and M is an integer;
                            sliding the time window inthe predetermined time range, calculating a correlation coefficient of a(K+1)-th seismic trace gather with the K-th seismic trace gather, selecting the time window as an optimal point when the correlation coefficient is the maximum, and taking a time shifting amount corresponding to the optimal point as a residual  NMO correction amount of the (K+1)-th seismic trace gather; and
                            sliding the time window in the predetermined time range, calculating a correlation coefficient of an(N+1)-th seismic trace gather with an N-th seismic trace gather, selecting the time window as an optimum point when the correlation coefficient is the maximum, and taking a time shifting amount corresponding to the optimum point as a residual NMO correction amount of the (N+1)-th seismic trace gather,wherein S-1≥N≥K+1 and N is an integer, and the time shifting amount corresponding to the optimum point is a difference value between seismic reflection time of a seismic trace gather in the time window and seismic reflection time of a seismic trace gather with an offset of 0;
                            performing a residual NMO correction of the seismic trace gathers according to the optimum points to create corrected seismic trace gathers; and
                            determining depth, lithology, or fluid properties of strata below the surface with the corrected seismic trace gathers.                                    
                            對應的中文權利要求1如下:
                            1.一種地震數據的獲得方法,其特征在于,所述方法包括:
                            通過表面傳播地震波;
                            記錄反射或折射波在多個位置從表面以下的位置返回到表面,其中反射或折射波包括地震道集;
                            對動校正處理后的S個地震道集中預設范圍內的地震道集進行疊加得到模型道,S為整數;
                            計算各個地震道集與所述模型道的相關系數,并選出相關系數最大的第K地震道集;
                            從第K地震道集向兩側依次計算出各個地震道集的最優點;以及
                            根據所述最優點對地震道集進行剩余動校正;
                            第K地震道集向兩側依次計算出各個地震道集的最優點的步驟,具體包括:
                            在預設時間范圍內滑動時窗,計算第K-1地震道集與所述第K地震道集的相關系數,并選取相關系數最大時的時窗作為最優點,將最優點對應的時移量作為第K-1地震道集的剩余動校正量,K>1且K為整數;
                            在所述預設時間范圍內滑動時窗,計算第M地震道集與第M+1地震道集的相關系數,并選取相關系數最大時的時窗作為最優點,將最優點對應的時移量作為第M地震道集的剩余動校正量,K-2≥M≥1且M為整數;
                            在所述預設時間范圍內滑動時窗,計算第K+1地震道集與所述第K地震道集的相關系數,并選取相關系數最大時的時窗作為最優點,將最優點對應的時移量作為第K+1地震道集的剩余動校正量;以及
                            在所述預設時間范圍內滑動時窗,計算第N+1地震道集與第N地震道集的相關系數,并選取相關系數最大時的時窗作為最優點,將最優點對應的時移量作為第N+1地震道集的剩余動校正量,S-1≥N≥K+1且N為整數,所述最優點對應的時移量為時窗內的一個地震道集的地震反射時間與偏移距為0的地震道集的地震反射時間的差值;
                            用校正的地震痕跡集確定地表以下地層的深度、巖性或流體性質。
                            綜上,通過上述一中一外的案例介紹,專利代理師在撰寫專利申請時應該注意的問題包括:

                            1)不要讓算法漂浮在半空中,要體現到具體的應用領域。
                            2)算法中涉及處理的數據應是所屬技術領域中密切相關的數據。

                            3)即便是專利代理師還是覺得上述兩點不能在撰寫時被很好應用,或是有其他戰略想法考慮,那么至少也要在說明書中留有余地,說明算法最后得到的數據是用于在所屬領域中做什么的,例如利用得到的優化地震數據進行石油開采鉆井等描述。






                            北京市專利代理師協會 | 官方網站

                            北京市專利代理師協會
                            Beijing Patent Attorneys Association

                            地址:北京·海淀區·海淀南路甲21號 中關村知識產權大廈A座三層316室
                            郵箱:bp@bjpaa.org
                            京ICP備13042943號-1    京公網安備 11010802031996號

                            聯系電話 010-86469416
                            今日IP 今日IP 知產之家 知產之家

                            Copyright ? 2020-2025 BJPAA.org 北京市專利代理師協會 版權所有

                            青草视频在线观看_强壮公的侵犯让我次次高潮_老头老太牲交_中国老熟女人hd_国产亚洲欧洲日韩在线三区_ⅵdeodesetv性欧美