Firestar Software has filed a patent claim against
Red Hat for infringing on a patent Firestar filed in 2000 covering O/R mapping. The amount of the lawsuit was not disclosed. The
complaint centers around
Hibernate 3, and the patent claims that JBoss was given prior notice that marketing, distribution, and support services violates Firestars patent, and that Firestar "has suffered and will continue to suffer substantial damages." Firestar produces the
ObjectSpark, an transactional object mapping engine which appears to
not have had a new release since May 2003, according to the Firestars press release page.
在
US Patent office patent # 6,101,502 可以看到这项专利的详细内容.
大概研究了一下这里的内容, 其实它直接引用的其他专利早就涉及,涵盖了ORM的概念和一些方法,特别是:
Integrating relational databases in an object oriented environment 和
Dependent object class and subclass mapping to relational data store 这两个专利(分别由Oracle和IBM持有), 核心的ORM思想大同小异. 不知道是不是美国专利的判断原则, 只要有点改进就能重新申请专利, 如果真是这样的话, 应该也不难找出证据说明包括Hibernate在内的目前这些ORM与Firestar现在诉求的专利受保护内容的差异.
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说明文档1 队伍简介初赛名次第42名复赛名次第22名队伍名把球给我两名队员全部来自中国科学院大学2 算法思路首先手工标记第一阶段2015年和2017的图像里的建筑物,将大图像划分成小图像,训练多个模型,识别出图像中的建筑物,不对测试集(第二阶段的图像)进行任何标注,直接在图像上预测,分别识别出2015和2017的建筑物,再将所得的两张建筑物图像相减,对结果文件进行边缘平滑和散点去除即可得出最后的结果。切割成160*160、224*224、256*256大小的小图片训练模型基于第一阶段的训练数据,分别训练了deeplabv2、resnet_fcn两个模型,分别在3种大小的图像上训练得到了5个模型(由于resnet最小图像限制为197,只用了224和256两种大小的图像),设定输出概率大于0.5判定为建筑物,小于0.5则为非建筑物未在测试数据上进行建筑物标注,线下建筑物识别准确率82%左右,经过标注,建筑物识别准确率能达到90%。复赛初始提交,泛化成绩0.742。经过数据标注和再训练,最终成绩0.829。数据增强用于模型训练阶段,数据后处理是对
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