关于软件技术专利,大家如何看待?

孟迎霞 2003-01-02 02:20:48
很多大的软件公司(例如微软),都有一些软件专利技术,不知有没人想到也给自己的软件技术申请专利?
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一. 3G标准篇 1 1. 什么是第三代移动通信系统 1 2. IMT-2000标准组织简要介绍 1 3. 3GPP协议版本的发展路线 2 4. 3GPP各个版本的主要特点是什么 2 5. 3GPP R99和R4版本的主要区别 3 6. 3GPP R4版本为什么使用BICC协议而不是SIP-T? 4 7. 在R4中使用的扩展的H.248与H.248有什么不同? 5 8. 3GPP R99和R4核心网电路域差异 5 9. 承载与控制分离的结构有什么好处? 8 10. 3GPP R4相对于R99的优势 9 11. R4版本基本体系结构 12 12. 3GPP R5版本为什么要引入IMS域 14 13. 国际上3G专利的形势和进展 16 14. 中国IMT-2000频谱分配 17 15. 3G频段Operating Band有哪些? 17 16. CDMA2000标准演进 18 17. IS-95A/B演进到CDMA20001x有什么变化? 18 18. 如何从CDMA2000 1X到CDMA2000 1x EV的平滑演进 19 19. IS-95的技术特点是什么? 20 20. CDMA20001X有什么技术特点? 20 21. CDMA2000 1x EV-DO有什么技术特点? 21 22. CDMA20001x EV-DO如何进行网络部署? 22 23. CDMA2000 1X EV-DV有什么特点? 23 二. 3G原理篇 25 24. 什么是CDMA技术 25 25. CDMA技术的起源 26 26. CDMA的软容量是指什么 26 27. CDMA短码和长码 27 28. 为什么功率控制在CDMA系统中非常重要 27 29. 为什么CDMA手机能保持低的发射功率 28 30. 什么是CDMA软切换?它与硬切换有什么分别 28 31. 什么是CDMA的"更软切换" 29 32. CDMA系统的UIM卡介绍 29 33. IMSI(MIN)介绍 31 34. MDN号码的介绍 32 35. TLDN号码的介绍 32 36. CDMA为什么要加密和鉴权 33 37. 什么是机卡一体,机卡分离 34 38. 为什么EIR在国内没有开通 34 39. CDMA系统如何保护A_key安全性 34 40. 天线增益、水平/垂直波束宽度、单/双极化的概念? 36 41. 接收机底噪、接收机增益、接收灵敏度、移动台的热噪声功率 36 42. GOS、RSSI、Eb/No、Eb/Io的概念 37 43. db、dBi、dBm分别是什么单位,有何区别? 37 44. 基站侧信号处理,比如交织、复用后同原来相比什么区别 38 45. I、Q信号是如何产生的,I、Q信号复用的作用 38 46. 3G系统采用了什么语音编码技术? 39 47. 3G系统采用了什么信道编码技术? 39 48. 什么是HARQ技术 40 49. CPCH是否能够提高上行速率容量,该信道相关功能 40 50. WCDMA承载分组数据的传输信道有哪些 41 51. WCDMA系统中物理信道的功率分配方式 41 52. AAL2/AAL5等ATM连接的区别 43 53. 单模光纤和多模光纤简要介绍 43 54. 什么是无线资源管理,主要的技术有哪些? 44 55. WCDMA终端是如何实现与系统的同步的? 45 56. WCDMA系统是如何完成寻呼过程的? 46 57. WCDMA系统在切换时需要测量哪些参数? 47 58. 什么是TD-SCDMA系统中的接力切换技术? 47 59. WCDMA无线接入网络都有哪些接口? 47 60. WCDMA终端有哪些工作模式? 48 61. 为什么CDMA需要对整个网络同步 49 62. WCDMA的同步方式,以及与cdma2000在同步上的区别 50 63. 相对与同步切换,异步切换会对切换掉话率有多少影响 51 64. 3G中都采用了哪些分集技术? 51 65. 基站发射分集的实现方式以及带来的增益、投资成本 52 66. 什么是高速下行分组接入技术(HSDPA)? 54 67. 智能天线波束宽度是多大? 多径条件下如何跟踪用户? 55 68. GGSN和SGSN是否和GPRS中的设备相同? 55 69. 3G电路域和分组域网络鉴权和认证基本要求 55 70. 2G系统和3G系统中对用户的鉴权有哪些区别? 56 71. 相对2G系统,3G在信息安全措施上有哪些改进? 56 72. 七号信令传输如何变为MPLS,也就是如何用IP承载? 57 73. R4如何和PSTN网络互通? 57 74. 路由器支持哪些安全协议,启用后对路由器的性能影响? 57 75. 移动网络中信令寻址方式有哪些?各有什么优缺点? 58 76. 什么是APN? 59 77. 什么是SIGTRAN? 59 78. 什么是TFO、TrFO,各有什么优点? 60 79. R4的承载方式有哪些及其各自优缺点? 60 80. 3G用户是如何访问外部数据网的? 61 81. MIP技术简单介绍,及技术实现方案 61 82. 频间硬切换实现的机制,以及对RNC性能的影响 62 83. RNC IuCS和IuPS能否通过同一物理链路到MSC再到SGSN 63 84. 分组域设备IP地址如何规划 63 85. Ga接口和GTP’协议是什么? 64 86. QoS保证 64 三. 业务市场篇 66 87. 3G业务概述 66 88. 什么是3G业务网络?它主要包含哪些网元? 67 89. WCDMA业务平台(或者说业务网关)具有哪些功能 67 90. 介绍一下3G业务平台的界面规范? 68 91. 业务管理平台对用户门户有哪些功能要求? 69 92. 会议电视和可视电话的区别?可视电话的工作过程? 70 93. MultiCALL与多方通话关系如何? 71 94. 综合预付费业务的主要功能和实现方式? 71 95. 预付费漫游怎样实现机制如何? 72 96. 移动智能网和固网智能网的主要区别? 72 97. 主要的3G智能网协议有那些? 72 98. 3G智能网相比2G智能网而言,新增了什么业务能力? 73 99. CAMEL在R4和R5阶段有何区别? 74 100. 移动定位业务(LCS业务)采用哪三种移动定位技术? 75 101. 初期定位业务主要有哪些?这些业务对定位精度有什么要求? 76 102. 通过Cell-ID方式的定位过程中HLR如何找到了MS 78 103. 针对3G的商用定位业务是否与2G有不同? 78 104. 运营商开展定位业务的盈利模式是什么? 78 105. 移动流媒体业务有哪些类型的应用? 79 106. 影响移动流媒体应用的因素有哪些? 79 107. 移动流媒体业务有哪几种传输方式? 80 108. 移动流媒体业务使用哪些特有的应用和控制协议? 80 109. 电路域视频业务的业务流程。 81 110. 电路和分组多媒体业务应用实例介绍 83 111. WAPGW可以提供哪些业务类型? 83 112. 什么是交互式短信业务? 85 113. 什么是即时通信? 85 114. 综合VPN业务的主要功能? 86 115. 不同类型的业务对时延的要求有哪些不同 86 116. 业务组合、业务捆绑、业务融合的含义是什么? 87 117. 什么是工作流机制?工作流机制在业务管理中如何应用? 88 118. 什么是BREW? 89 119. 什么是MMS 89 120. MMS与SMS、EMS的区别 90 121. MMS业务应用 91 122. MMS 网络基本结构 92 123. MMS业务标准,业务开展,现状 94 124. 什么是GSM1X? 95 125. PTT业务简介 96 126. IM&PS相关业务简介 96 127. 位置业务介绍 97 128. 3G网络建设成本是否会很高,是否有相应的解决方案? 99 129. 新进入移动领域的运营商如何迅速提供有竞争力的业务? 100 130. 3G发展的主要问题与经验 100 131. 国内3G政策环境 101 132. 3G环境下移动通信新趋势 103 133. 3G市场层面指导意见? 105 四、3G终端篇 107 134. 3G终端的特点? 107 135. 3G终端有哪些关键技术? 108 136. 目前3G终端的进展如何,有何特征? 108 137. 移动终端的操作系统都有哪些种类? 109 138. 什么是移动终端应用开发平台? 111 139. 如何比较JAVA和BREW的安全性? 112 140. 3G终端产品上有哪些主流的第三方浏览器产品? 113 141. 什么是终端的OTA参数预配置(OTA-Provisioning)如何实现? 113 五.网络优化篇 114 142. 站点面积和小区半径之间的计算关系 114 143. 接入半径和覆盖半径的区别,典型值是多少? 115 144. WCDMA与GSM的无线网络规划有何不同? 115 145. WCDMA与DCS1800覆盖差异 116 146. 什么是无线网络估算? 117 147. 什么是无线网络预规划? 117 148. WCDMA无线网络仿真有哪些模式? 118 149. 无线网络优化的具体流程是什么? 118 150. 如何看待无线网络规划和网络优化的关系? 120 151. 如何理解导频污染,产生导频污染的原因? 121 152. 如何调整对不同速率连接的功率分配 121 153. 软切换时怎样减小额外损耗的功率 122 154. 什么是无线网络的软阻塞、硬阻塞? 122 155. 无线网络的负载控制技术介绍 122 156. 功率配置与软切换指针与容量的关系 123 157. WCDMA系统中有哪些覆盖增强技术? 123 158. 在3G网络中与用户有关的编号有哪些? 124 六.规划建设篇 125 159. 从网络规划角度考虑建网思路 125 160. 在商用网络建设的时候是否采用收、发分集技术 125 161. 在建网时功放功率的大小取值多少合适 126 162. Iu接口传输承载是否可以使用ATM骨干网? 127 163. Iub和Iur接口流量的计算方法 128 164. 各种天馈分布系统的比较,适用的环境 129 165. 2G对3G会不会有干扰?3G对2G会不会有干扰? 130 166. 市区室内覆盖解决方案主要有哪些 130 167. 核心网如何从R99向R4平滑演进 131 168. 如何支持R4系统向R5的演进?接口变化 132 169. 集团公司3G网络建设原则? 132 七.业务支撑篇 134 170. CG灵活计费的方式有哪些?(时长、流量……) 134 171. 3G业务的计费有何特点? 134 172. 3G计费与2G计费的差异何在? 136 173. TMSC/GMSC是否有计费功能,长途呼叫采用什么方式接入 136 174. 关于计费信息中QoS映像方式 137 175. 电路域业务和分组域业务中的一些计费原则 137 176. 3G条件下,计费信息在安全性上有些什么要求 137 177. 全国和省级3G网管中心的设置原则及其连接方式 137 178. 3G网元管理在网管体系中的作用? 138 179. 什么是IRP? 138 180. 3G网络管理的内容和特点?与2G和固网网管相比有何不同? 139 八.现状及我省3G规划篇 141 181. 目前我省话务网网络现状? 141 182. 目前我省信令网网络现状? 143 183. 目前我省GPRS网络现状? 145 184. 我省3G核心网电路域总体规划原则 146 185. 我省3G MSC-Server设置原则 147 186. 我省3G MGW单元规划原则 148 187. 我省3G HLR设置方案 148 188. 我省3G GMSC设置方案 149 189. 我省3G RNC设置方案 149 190. 长途汇接局设置方案 150 191. 我省3G 核心网分组域总体规划原则 150 192. 我省3G SGSN设备设置方案 151 193. 我省3G GGSN设备设置方案 151 194. 我省3G CG设备设置方案 152 195. 我省3G DNS设备设置方案 152 196. 核心网分组域业务质量规划 153 197. IMS域业务引入的规划 154 198. 信令网路由原则 155 199. 话务网路由方式 156 200. 分组域APN 的解析 159 201. 分组域路由选择原则 160 九.中国移动3G码号资源规划 161 202. 3G网络的网号和位置区规划 161 203. 移动用户的 ISDN 号码(MSISDN) 162 204. 国际移动用户识别码(IMSI) 163 205. 临时移动用户识别码(TMSI/P-TMSI) 164 206. 移动用户漫游号码(MSRN) 165 207. 切换号码(HON) 165 208. 国际移动台识别码(IMEI) 165 209. 国际移动台识别软件版本号(IMEISV) 166 210. HLR 号码 166 211. (G)MSC server/VLR 号码 166 212. SGSN号码 167 213. GGSN号码 168 214. 位置区标识(LAI) 168 215. 路由区标识(RAI) 169 216. 全球小区识别码(CGI) 170 217. 小区识别(C-ID) 170 218. RNC 识别码(RNC-ID) 170
美国专利商标局一直在拒绝越来越多的计算机相关技术领域的专利申请,因为它缺乏 35 USC 101 项下的法定主题。尽管宪法、专利法对可专利主题进行了广泛的定义和最高法院,专利局审查团过去曾多次将附加要求嫁接到“101”决定上,包括心理步骤查询、机器实施要求、有形结果要求,以及最近的要求该发明属于技术领域。 为了澄清专利局在计算机相关领域的法定主题问题上的官方立场,专利上诉和干扰委员会的一个扩大小组最近取消了单独的技术艺术调查的概念,专利局随后发布了审查可专利主题的专利申请的临时指南,特别关注与计算机相关的发明。 这个问题并不像专利局的活动所暗示的那么复杂。 相反,本文将证明专利局正试图用大象枪杀死一只蚂蚁。 我将首先解释为什么计算机相关发明的可专利主题问题应该被视为蚂蚁,或者可能是蚁丘。 其次,我将解释为什么专利局的审查指南用相当不必要的大象枪来处理软件专利问题。 审查团,甚至一些评论员,经常使用 ¿ 101 拒绝作为一种方式,以避免处理其他应通过其他方式处理的政策或实际问题。 看待这些主题驳回的一种更有趣和更合适的方式是作为查询的代理,这些查询应该更适合在其他法定专利性要求下进行。 虽然《指南》明确将考评团新增的各项考试从考试分析中剔除,但仍存在不必要的层层查询,必然会导致无依据的拒签。 通过针对法定标的物进行这些测试,专利局确实是在发射大象枪来杀死一只蚂蚁。 保护与计算机相关的发明的唯一方法是解除专利局的武装,并从可专利主题的确定中删除任何与计算机相关的发明特定查询。
学术研究 2019 年 12 期 425 探究大数据时代的数据挖掘与数据资产运营 廖嘉炜 徐炫东 池燕清 杜舒明 宋 强 广州供电局有限公司信息中心,广东 广州 510000 摘要:大数据时代背景下,数据也是一种资产,要求企业实现对数据的专业化挖掘,并从中获得价值,借鉴各行业的发展经验展开数 据资产运营工作,将成为未来企业数据管理的重要发展方向。基于此,本文以数据挖掘与资产运营为研究对象,根据其优势分析怎样通过 数据分析得到回报,并提出关于建立数据资产管理平台的建议。 关键词:大数据时代;数据挖掘;数据资产运营 大数据时代这一概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出的,该企 业称数据已经渗透到各个行业, 并成为企业重要的生产与发展因素。 人类使用海量数据的同时,也会从中挖掘对自己有利的内容,以此 提升生产效率。将信息技术应用于数据挖掘和资产运营管理,实现 软件与计算机的结合,提高企业对数据的提取能力和洞察力,使数 据为企业创造更高的价值。 1 大数据时代为数据挖掘与资产运营提供的优势 中国互联网协会 2019 年 7 月 11 日发布《中国互联网发展报告 2019(精华版)》显示,2018 年中国大数据产业规模推测达到 5405 亿 元,较 2017 年 4700 亿元同比增长 15%,2019 年有望达到 6216 亿元, 并且未来几年中国大数据产业将保持在 10%至 15%的发展增速。分析 大数据时代给数据挖掘和数据资产运营带来的优势,主要体现在以下 几方面: (1) 数据已向多行业渗透, 并成为行业重要的生产要素。 2017 年,有超过 45 亿人在使用手机,3000 万互联网传感器节点在各个行 业领域内分布,使社会交通、金融、工业等部门通过海量数据的挖掘 和使用不断创造价值。特别是金融行业和政府机构,这些数据密集型 企业与机关更需要对数据进行资产运营。 (2)海量数据可以以多种形 式创造价值。 IBM 商业价值研究院经过研究发现了多种数据利用方式, 通过组织设计与管理得出结论。这五种方式如下:利用大数据进行复 杂性分析,提高决策能力;让数据更加透明,解放更多价值;大数据 可以改进金融产品和行业服务现状。生产商深入分析数据后,了解消 费者对产品的评价,以此提升服务质量,从而达到客户满意度;为客 户提供个性化服务;高效管理资金和货物,丰富产品种类,提升产品 价值。 (3)数据的运用提升企业竞争实力。 2 如何通过数据分析得到回报 大数据时代下,大多数企业都会凭借数据分析技术进行财务活 动的决策,并通过分析技术为经营活动提供价值参考。已经成功转 型的企业也会在其他领域尝试着使用数据分析技术。 《数字中国建设 发展报告(2018 年) 》报告指出:截止到 2018 年底,我国网民规模 达到 8.29 亿,互联网普及率达 59.6%,较去年提升 3.8 个百分点; 国内信息技术发明专利授权数同比增长 10.8%;数字经济规模达到 31.3 万亿,占 GDP 比重达 34.8%。如何利用数据分析技术实现数据 的深度挖掘,并达到资产合理化运营,以下建议可供参考: (1)数 据分析可以缩短创造价值的时间。企业在挖掘数据的同时,也要根 据实际运营情况优化数据分析技术,确保数据的完整性,并推动企 业的成功转型。 (2)数据分析实现了企业的转型。IBM 商业价值研 究院提出了关于克服数据分析带来的阻力问题,推动企业战略发展 和文化建设,致力于企业从数据研究中获得回报。 (3)数据分析更 重视分析的步骤。数据分析的每一步,企业管理者都会通过自己的 努力,充分利用现有的资源,而不是变革全局。合理应用数据分析 技术,有利于帮助企业寻找最有效的渠道战略,提升客户体验,创 新生产与经营流程,使企业从中提升经济效益与社会效益,扩大企 业的品牌影响力。 3 大数据时代的数据挖掘与数据资产运营展望 3.1 投入足够的资源进行数据分析与挖掘 数据可以为企业创造更多效益,并为企业提供有价值的资产, 建议企业在大数据时代下,在资产负载表中的传统资产方面,让数 据资产和传统资产被同等看待。实际上,数据已经在业务职能领域 内渗透,各生产要素离不开数据资产的挖掘和运营管理。如果将数 据看成是一种资产,那么企业就要安排专业的人来运营资产,确保 数据在保值的基础上增值。现如今,有 63%左右的已转型企业拥有 了独立的数据分析团队, 这些企业已经拥有了较高的数据分析能力, 团队可以让企业的数据资产运营能力提升。为了不断提升数据资产 运营效率,建议企业对数据分析与数据挖掘投入更多资源,结合企 业的实际业务,优化业务决策,实现对数据资产的精细化管理。 数据分析可以让企业从以下几方面得到收获: (1)客户方面。 数据分析可以增强客户体验,优化销售代表和客户之间的比例,为 企业制定营销活动
2018˜Œ¨¸ ˙˜——¶¨ ˛–¤ 人工智能(artificial intelligence)是由人创造的具有自然生物智能特征的系 统,具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物 智能的形成机制不同, 前者是根据人的需求被设计和创造出来的,后者则是自然 界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能,后者 特指人类这一生物体所具有的智能,限定在人体内。但人工智能可以学习和获得 人和其他生物的智能,其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著 区别于和超越人类智能。 当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能,仍 属于弱人工智能的范畴, 离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认 知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定, 理性客观看待人工智能的长 处和短板。 得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善, 第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同,在这一波人工智能热潮中,人 工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域, 包括社交媒体、 搜索引擎、 工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等,展现出巨 大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速,在一些领域已经积累了一定的发展基础,进 入国际领先者的行列。 与发达国家相比,中国人工智能整体发展水平缺少重大原 创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基 础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的 研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列,但研究论文的质量、影响力 和专利质量还有待提高。在人工智能领域,中国高等院校、研究机构和企业的研 究实力、资金投入以及杰出人才培养上,与美国、欧洲相比也存在较大的差距。 得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升, 中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快,在产业化应用上已有部分 企业居于世界前列。 中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布 局。 《中国人工智能发展报告 2018》的统计显示,截至 2018 年 6 月,全球人工 智能企业数达到 4925 家,其中美国 2028 家居第一,中国 1011 家居第二,约为 美国的一半。在全球人工智能企业最多的 20 个城市中,美国占了 9 个,中国有 4 个城市入围。北京以 395 家居全球第一,此外还有上海、深圳、杭州的人工智 能企业数也进入全球 20 强城市之列。从技术布局看,我国企业较多布局于语音 和视觉相关的技术,在自然语言处理和基础硬件上占比偏少;从行业布局看,中 国企业主要集中在应用层,集中于终端产品,在 AI 垂直领域(AI+)的比例偏 低。 正是认识到人工智能发展的巨大潜在红利,各国纷纷出台产业政策,对人工 智能的研发和产业进行布局, 使国家在未来的竞争中居于优势地位。 目前, 美国、 欧盟、英国、德国、法国、日本都出台了相应的发展规划。中国也立足于自身国 情和优势,出台了《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》 (2016) 、 《新一代人 工智能发展规划》 (2017) 、 《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 (2018-2020 年) 》 (2018)等一系列文件。 人工智能对就业以及社会公平的影响是全球性的公共政策议题。 从历史上看, 在过去的实物经济中,历次技术变革基本遵循了"技术进步—生产力提升—需求 的扩展和复杂化—生产的专业化分工—更多就业机会"这样一个逻辑线条。人工 智能的发展将极大地推动知识经济的形成。 理解人工智能对就业和社会公平的影 响,需要研究知识经济的特征。进入知识经济时代,资源结构、成本结构、市场 结构、经济结构、贸易结构、就业结构和分配结构将发生很大变化,信息、数据 和知识在经济中越来越占据主要地位, 在这些领域具有优势的企业将比传统企业 更快获得市场地位,这有可能导致社会分配结构的恶化。但另一方面,人工智能 释放的生产力和专业化分工的细化, 也提供了新的就业机会以及公平再分配的可 能性,关键在于是否能够平稳地实现就业形态的转变以及再分配政策的设计。 人工智能的兴起恰逢中国经济社会结构的快速调整, 这意味着未来十年中国 人工智能发展迎来了一个黄金窗口期。在这一时期,中国经济中服务业发展滞后 但正处于快速扩张阶段, 就业蓄水池容量较大,而且数量型的人口红利正开始衰 退, 这将在很大程度上缓冲因为人工智能应用带来的就业冲击以及由此引发的一 系列问题。不仅如此,人工智能的快速应用将有助于解决中国在一些行业(特别 是中高端服务业) 中存在的一些供给瓶颈,这将有助于进一步释放中国社会的发 展活力。 中国应该积极拥抱人工智能, 充分利用好人工智能对生产力的解放

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