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【转载】透视“专利恶霸”系列之二 蜕变后的苹果有了新玩法

本节主要以苹果公司为样本，重点研究专利恶霸的成因，分析苹果如何以牺牲供应商/合作伙伴为代价来获取最佳条款、最大化毛利，重点分析苹果为了减少支付专利许可费，所采取的污名化专利权人、结构性削弱标准必要专利...

苹果拒绝专利授权三星 诉讼或蔓延至中国地区

尽管三星被裁定赔偿苹果10.5亿美元（约合人民币66.75亿元），但双方的专利案尚未算落幕--苹果正拟定一份申请禁售的28款三星产品名单，经美国法院认可后，这些产品将被禁止在当地市场销售。其中中国涉及2款手机和1款...

即买即用：HTC使用Google专利反诉苹果，泰坦之战一触即发

苹果和HTC之间的专利侵权诉讼越来越有趣了，就连Google也坐不住了直接将自己还未捂热的9项专利转让给了合作伙伴HTC。而HTC更是将速度发挥到了极致，今天就开始使用上周（9月1日）从Google购得的这9项专利对苹果发起...

本该遭拒的十大科技专利：苹果滑动解锁上榜[转]

)否决的十项技术专利，亚马逊的一步点击购物(1-Click Shopping)以及苹果公司的滑动解锁和圆角矩形榜上有名。 　以下为文章概要： 　一旦获得 USPTO 授权，一项专利不仅会立即变成一面"盾牌"，还能...

调查：如何看全球通信市场接二连三的专利诉讼案？

手机企业苹果、三星、华为、魅族，美国第四大电信运营商T-Mobile以及芯片厂商高通均参与其中，先看看到底是什么事呢？ 1、华为诉讼三星侵权 5月25日，华为在美国加州和中国深圳同时发起了对三星的知识产权诉讼，要求...

本该遭拒的十大科技专利：苹果滑动解锁上榜

美国IT网站PCWorld近日撰文，盘点了本该被美国专利与商标局(以下简称“USPTO”)否决的十项技术专利，亚马逊的一步点击购物(1-Click Shopping)以及苹果公司的滑动解锁和圆角矩形榜上有名。 以下为文章概要： ...

Google向HTC提供专利 助其起诉Apple

上周，亚洲第二大智能手机制造商HTC从Google公司购得9项专利，以此向Apple提起新一轮专利权诉讼。 根据美国专利与商标署的纪录，Google获得上述专利尚未满一年，其中有四项专利来自Motorola，三项来自Openwave ...

苹果获赔巨额专利侵权款 微软为何要庆幸？

由于微软和苹果先前已经签订了专利交叉协议，因此我们在未来的日子里能够避免听到类似的诉讼。对于这场战争来说，三星的败诉可能会影响到Android整个生态系统，不过却给微软制造了一个极好的机会，使得它的智能手机...

苹果专利战不败神话遭终结 微软发难Android再添烦恼

在专利诉讼上频频告捷的苹果，这次尝到了失败的滋味。   　日前，在德国曼海姆地方法院，摩托罗拉移动就苹果侵犯其两项专利发起诉讼并获得胜诉。经过法院裁决，只要摩托罗拉移动每年拿出一亿欧元的保证金，便可...

授予解锁本该遭拒的十大科技专利：苹果滑动解锁上榜

 美国IT网站PCWorld近日撰文，盘点了本该被美国专利与商标局(以下简称“USPTO”)反对的十项技术专利，亚马逊的一步点击购物(1-Click Shopping)以及苹果公司的滑动解锁和圆角矩形榜上有名。  以下为文章概要：  ...

CBinsight重磅报告 | 如何从谷歌亚马逊苹果微软脸书的9年专利之争，看5大巨头在AI行业的未来10年之争

说到企业专利，乔布斯传记中的这样一段记载，把当年移动专利大战中惊心动魄的一面描写得淋漓尽致： ‘谷歌，你他妈的抄袭了iPhone，完全抄袭了我们。’这是偷窃，如果有必要，就算用尽最后一口气，花光...

【转载】透视“专利恶霸”系列之一 双重标准 吃相难看

2016年12月20日，苹果向Acacis和Conversant等9家诺基亚的 “盟友”公司（因为这些公司收购了诺基亚申请的大量专利）提出反垄断和反不正当竞争诉讼，苹果指控它们与诺基亚合谋，制定了一项“旨在从苹果和其他移动设备...

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# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含： 中文文档：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1

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基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先，通过读取Excel数据并进行预处理，如归一化处理，确保数据的一致性和有效性。接着，配置网络结构，选择合适的训练算法（如SCG），设置训练参数（如最大迭代次数、目标误差等）。然后，进行模型训练，并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后，利用测试集评估模型性能，计算均方误差（MSE）和相关系数（R²），并通过图表展示预测效果。最后，将训练好的模型保存以便后续调用，并提供了一个简单的预测函数，确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群：具有一定MATLAB基础，从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对多维数据进行预测的任务，如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统，提高预测准确性。 其他说明：文中提供了完整的代码框架和详细的注释，便于理解和修改。同时，强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项，如数据量的要求、归一化的必要性等。

tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析

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