●第一章加強新領域、新業態創新成果的保護1
第一節加強專利保護的必要性 1
一、保護現狀1
二、專利申請的特點和審查難點8
第二節如何成為專利保護客體 14
一、《專利法》第25條的立法本意14
二、《專利法》第2條第2款的立法本意15
三、《專利法》第25條與《專利法》第2條第2款的適用17
四、正確理解“利用自然規律”18
五、對於提升計算機內部性能的認識19
第三節如何能夠具備創造性 20
一、理解發明20
案例1:整體理解權利要求中的各特征21
二、檢索思路24
案例2:把握技術視角24
三、創造性審查方式28
第二章新領域、新業態相關申請客體判斷案例解析33
第一節互聯網領域典型案例及解析 33
案例1:制定博弈策略未遵循自然規律33
案例2:利用自然規律不排除對人自然屬性的利用37
案例3:智能電網危害分析利用自然規律40
案例4:電網投資效應分析未利用自然規律45
第二節大數據領域典型案例及解析 51
案例5:不構成保護客體的大數據聚類方法51
案例6:規則性特征不影響方案整體構成技術方案55
案例7:大數據預測手段是否符合自然規律58
案例8:數據處理模型並非一定構成技術手段66
案例9:大數據應用能否構成技術方案68
第三節電子商務領域典型案例及解析 71
案例10:數學建模方法並不必然構成技術手段71
案例11:智能制造領域技術手段的體現73
案例12:統計學規律的利用並不必然構成技術手段80
案例13:評估預測未利用符合自然規律的技術手段83
第四節人工智能領域典型案例及解析 88
示例:用數控工藝制造活塞的方法89
案例14:抽像數學模型屬於智力活動的規則和方法90
案例15:對算法本身的改進仍屬於抽像的算法93
案例16:僅主題名稱體現應用領域時如何判斷96
案例17:算法在傳統技術領域的應用101
案例18:神經網絡模型結合具體應用構成技術方案105
案例19:仿真模型是否能構成技術手段111
案例20:沒有明確應用領域不構成技術方案114
第五節區塊鏈領域典型案例及解析 119
案例21:區塊鏈算法本身的改進122
案例22:區塊鏈在交易驗證中的應用127
案例23:區塊鏈在保險領域的應用130
第六節指南解讀及難點辨析 133
一、機器學習是否能提升計算機內部性能133
案例24:機器學習中涉及的算法134
案例25:包含技術特征的機器學習方法與繫統139
案例26:模型訓練方法直接作用於計算機繫統145
二、如何理解“大數據”處理與“外部技術數據”處理147
案例27:通用數據處理方法不同於通用算法本身148
案例28:大數據處理技術是否能構成技術方案151
案例29:數據“屬性”與整體方案技術性的關繫157
第三章新領域、新業態相關申請創造性評判案例解析162
第一節整體理解發明 162
案例1:用於電子地安排車輛訂單的繫統163
案例2:共享空間成員顯示169
案例3:用於導航數據庫的格式描述173
第二節應用場景不同會否給方案帶來創造性 177
案例4:密件移交監控與審計方法177
案例5:黑白名單風險控制方法185
案例6:基於區塊鏈的互助保險和互助保障運行方法189
第三節商業規則不同會否給方案帶來創造性 191
案例7:左右記賬處理方法191
案例8:贏取遊戲機會的方法196
第四節用戶體驗改進在創造性評判中的考量 199
案例9:事件的動態觀點演變的可視化方法199
案例10:換膚方法201
案例11:物流信息推送方法204
第五節區別僅涉及算法規則時如何評判創造性 209
案例12:基於混沌映射與數列變換的圖像加密算法210
案例13:無人駕駛車障礙物檢測評估方法213
案例14:基於的事件實時監測方法217
第六節區別涉及疾病診斷和治療時如何評判創造性 222
案例15:計算機輔助診斷繫統222