外观设计互联网检索实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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白光清 著

图书标签:

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• 互联网
• 检索
• 实务
• 知识产权
• 设计专利
• 数据库
• 信息检索
• 专利检索
• 工业设计

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787513050494

版次：1

商品编码：12237246

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：316

字数：330000

正文语种：中文

产品特色

1.构建了针对侵权诉讼、实用性强的外观设计检索体系

2.提供了全面的外观设计检索资源以及检索经验

3.典型案例具有重要的启发意义

内容简介

《外观设计互联网检索实务》内容简介：随着知识产权侵权案件中外观设计专利的侵权纠纷案件占比呈大幅度上升，针对外观设计专利权利人以及被诉侵权人面临诉讼时，关于外观设计专利如何制定高效的检索策略，如何查找出切实可用的相关证据，本书从专利和非专利证据的检索这两个方面出发，同时对现有可用的互联网检索资源进行梳理，结合外观设计专利独有的特点，构建一个全面、实用、高效的外观设计检索体系，并提供充足的检索实例进行论证说明。

作者简介

白光清，男，国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心主任。

王晓峰，男，国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心外观部主任，博士，研究方向为知识产权审查及实务。

目录

第一部分概述

第一章概述

第二章外观设计与发明、实用新型专利检索特点的比较

第三章外观设计专利侵权的特点

第二部分外观设计专利文献检索

第一章外观设计专利检索资源

第二章外观设计专利的检索要素

第三章外观设计专利检索的基本步骤

第四章不同领域的外观设计专利检索策略——以家具和照明领域为例

第三部分外观设计非专利信息检索

第一章互联网外观设计非专利信息检索资源

第二章外观设计非专利信息的检索要素

第三章互联网证据使用需要注意的问题

第四章外观设计非专利信息检索的基本步骤

第四部分检索实务分析

第一章侵权方以宣告无效的方式对权利人的对抗

第二章对竞争对手外观设计权利状况的检索

第三章对竞争对手专利布局状况的检索

第四章其他涉及外观设计检索的情形

附录

附录A 中国外观设计检索系统

附录B 日本特许厅外观设计检索系统

附录C 韩国外观设计检索系统

附录D OHIM外观设计检索系统

附录E WIPO外观设计检索系统

附录F 座椅各国细分类一览表

附录G 座椅的设计风格

附录H 灯具各国细分类一览表

前言/序言

工业设计是对工业产品基于工学、美学、经济学等多维度的综合设计，最终体现为产品外观的状态和样式。工业设计是处于制造业中最具增值潜力的环节，是企业增强核心竞争力，促进产业结构升级的重要抓手。近年来，我国频繁出台了多项产业政策用来促进和引导产业转型升级。2014年3月，国务院发布《关于推进文化创意和设计服务与相关产业融合发展的若干意见》，是我国首次将设计行业发展上升到国家层面。2015年5月，国务院印发的《中国制造2025》中也明确提出了“提高创新设计能力”“强化知识产权运用”等相关产业的发展要求。工业设计创新逐步成为促进我国经济发展方式转变、助推“中国制造”走向“中国创造”的重要手段。在保护和激励经济社会发展的知识产权制度中，外观设计专利制度是有力保护和促进工业设计产业发展的重要环节。企业在如何更好通过外观设计制度保护设计创新方面，也普遍提出了迫切的需求。

当前我国外观设计专利采用初步审查制度，初步审查程序主要限于审查是否属于保护客体、形式缺陷以及其他明显的实质性缺陷。一般情况不会对外观设计是否满足专利法规定的第二十三条的授权标准进行实质检索。换句话说，初审制度下的外观设计专利权是处于较不稳定的状态，随时有可能被提起无效处于失效状态。因此，社会公众如何查找相关证据就成为非常重要的问题。

在知识产权侵权案件中，由于外观设计其表现直观、易被模仿的特性，外观设计侵权案件居高不下，并且近年来相关纠纷案件呈明显的上升趋势。在面临侵权诉讼案件时，针对外观设计专利如何查找的相关证据，也成为摆在权利人和被诉侵权人面前的重要问题。此外，在企业进行新产品研发时的避免重复开发、企业知识产权布局的必要专利规避等工作中，针对产品外观的检索也成为必不可少的过程。

由此可见，外观设计检索工作已成为了专利审查以及相关社会公众为获得外观设计更好保护的重要组成部分和关键环节，是今后外观设计专利保护制度发展和完善的核心内容。

当前我国外观设计检索仍处于发展阶段，市面上专利数据库大多数是主要基于发明和实用新型专利，无论在检索入口设计或者文献数据的完善性方面，都缺少直接针对外观设计专利或非专利文献检索的数据库，尤其缺乏非专利文献数据库。所以，外观设计检索目前的现状是：可利用的检索资源零散、不集中，外观设计的针对性不强。另外，涉及外观设计检索的一些重要策略、工作流程、具体操作还不够明确、不够完善、不够系统，在一定程度上均影响了外观设计检索的效率。

本书正是从上述现实问题的角度出发，在互联网中可利用的现有资源条件的基础上，结合专利文献检索的宏观理论和多年的外观设计检索实践，有针对性地从外观设计的检索特点和要点出发，力求构建一个更加全面、实用、高效的外观设计专利检索理论体系，形成一套科学、实用、便捷的外观设计专利互联网检索的方法，为相关从业人员或社会公众提供有价值的检索参考。

好的，这是一份不包含《外观设计互联网检索实务》内容的图书简介，侧重于其他领域的专业知识： --- 《现代人工智能算法与应用：从理论基础到前沿实践》 内容提要 本书旨在为读者提供一套全面而深入的关于现代人工智能算法的理论框架和实践应用指南。它不仅涵盖了人工智能领域的核心概念和经典算法，更着重探讨了近年来在深度学习、强化学习以及大规模模型构建方面取得的突破性进展。本书力求平衡理论深度与工程实践性，使读者能够理解算法背后的数学原理，同时掌握在实际项目中部署和优化这些技术的技能。 第一部分：人工智能基础与经典模型 本部分首先为读者奠定坚实的数学和计算基础。内容从概率论、线性代数在机器学习中的应用讲起，逐步引入了机器学习的基本范式，包括监督学习、无监督学习和半监督学习。 统计学习理论基础： 详细阐述了偏差-方差权衡、正则化方法（如L1、L2）以及模型过拟合与欠拟合的判断与解决策略。 经典算法解析： 深入剖析了决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等传统核心算法的内部工作机制、优缺点及其适用场景。重点讨论了集成学习方法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM），并对比了它们在不同数据集上的性能表现。 无监督学习的深度探索： 详细介绍了聚类算法，包括K-Means、DBSCAN以及层次聚类。在降维方面，本书不仅讲解了主成分分析（PCA），还深入探讨了非线性降维技术如t-SNE和UMAP，特别强调了它们在复杂数据可视化中的作用。 第二部分：深度学习的构建模块 深度学习是当前人工智能领域最活跃的分支。本部分将系统地介绍构建和训练神经网络所需的关键技术和架构。 神经网络基础结构： 从感知机开始，逐步构建多层前馈网络（MLP）。详细讲解了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）的选择、损失函数的设计，以及核心的优化器——反向传播算法（Backpropagation）的数学推导与实际应用。 优化器与训练技巧： 区别于基础的随机梯度下降（SGD），本书花费大量篇幅探讨了动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器。此外，还系统性地介绍了学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）和批归一化（Batch Normalization）技术，用以加速收敛并稳定训练过程。 卷积神经网络（CNN）的精髓： 深入解析了CNN的构造原理，包括卷积层、池化层和全连接层的角色。本书详细对比了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet到Inception等系列的发展脉络，并重点分析了残差连接（Residual Connection）如何解决了深层网络训练中的梯度消失问题。 第三部分：前沿架构与特定领域应用 本部分聚焦于处理序列数据、生成复杂内容的先进模型，以及实现自主决策的强化学习范式。 循环神经网络（RNN）及其演进： 详细描述了RNN处理时间序列数据的能力，并着重解决了标准RNN的长期依赖问题。LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）的结构、门控机制和梯度流分析是本章的重点。 自然语言处理（NLP）的革命——Transformer： 本书对Transformer架构进行了详尽的分解，特别强调了自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程。在此基础上，系统介绍了BERT、GPT系列等预训练语言模型的结构、预训练任务（如掩码语言模型）及其在下游任务中的微调策略。 强化学习（RL）： 这一部分将决策制定过程置于核心。从马尔可夫决策过程（MDP）的定义出发，深入讲解了基于值函数的方法（如Q-Learning和Sarsa）以及策略梯度方法（如REINFORCE）。对于连续动作空间，本书详尽介绍了Actor-Critic家族算法，特别是DDPG和PPO的实现细节和收敛性讨论。 第四部分：大规模模型部署与伦理考量 理论模型的实现离不开高效的工程化和对社会影响的审慎思考。 模型部署与加速： 讨论了将训练好的模型转化为高效推理系统的过程。内容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技术，以及利用TensorRT、ONNX Runtime等框架进行推理加速的方法。书中还探讨了分布式训练策略（如数据并行与模型并行）。 AI伦理、可解释性与鲁棒性： 随着AI能力增强，伦理问题日益突出。本章讨论了模型公平性（Fairness）、隐私保护（如联邦学习的初步介绍）以及模型可解释性技术（如LIME和SHAP值）的应用，帮助读者构建负责任的AI系统。此外，也探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理和防御措施，确保系统鲁棒性。 目标读者 本书适合具有一定微积分和线性代数基础的计算机科学专业学生、数据科学家、软件工程师，以及希望系统学习和掌握现代人工智能核心技术和前沿发展趋势的研究人员。通过本书的学习，读者将具备独立设计、实现和优化复杂AI模型的能力。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书，我看了大概一半，感觉很有启发。我本来以为“互联网检索”就只是搜搜关键词，找找图片，没想到里面讲了很多关于“外观设计”的细致方法。比如，它提到了如何根据设计元素、几何形状、甚至一些抽象的概念来构建检索式，这对我理解和模仿别人的设计非常有帮助。之前我总是凭感觉去搜，效率很低，而且很多时候搜出来的东西和我想的八竿子打不着。现在看了这本书，我才知道原来可以从“曲线的动感”、“圆角的柔和”、“几何体的堆叠”这些角度去切入，然后结合一些技术术语，这样搜出来的高质量结果会多很多。而且，书中还举了很多实际案例，展示了如何一步步分析一个设计，拆解成可检索的要素，再进行检索，最后再根据检索结果进行再创造。这个过程的描述非常详细，即使是新手也能看懂。它不仅仅是教你“怎么搜”，更是在教你“怎么看”和“怎么思考”。我特别喜欢它里面提到的“设计基因”的概念，觉得这个比喻很贴切，也让我对如何找到设计的灵感有了新的视角。总之，这本书让我对互联网检索在外设设计领域的应用有了全新的认识，也让我觉得自己的设计功力有了提升的空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，完全超出了我最初的预期。我原本以为这是一本关于如何使用搜索引擎找图片或者找文献的入门书籍，但没想到它在“外观设计”这个垂直领域里，提供了如此详尽和深入的检索实务指导。作者的逻辑非常严谨，从设计的“基因”到“形态”、“色彩”、“材质”等具体元素，再到如何通过这些元素构建复杂的检索式，都有着非常清晰的脉络。我印象最深的是，它提到了如何通过分析“设计趋势”、“技术发展”和“市场需求”来指导检索方向，这是一种非常宏观且具有前瞻性的检索思路。书中还详细介绍了各种搜索引擎的功能和局限性，以及如何结合使用不同的工具来达到最佳的检索效果。更重要的是，它强调了在检索过程中保护“知识产权”的重要性，并提供了一些实用的方法来避免侵权风险。我感觉这本书就像一本“设计情报学”的指南，教我如何在这个信息海洋中，精准地捕捞到最有价值的设计“矿石”。读完这本书，我感觉自己的检索能力得到了质的飞跃，也对如何在这个充满竞争的设计领域保持领先有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉像是打开了新世界的大门。作为一名内容创作者，我经常需要寻找独特的视觉素材，以前我总是依赖一些知名的图库网站，结果可想而知，看到的图片同质化严重，很难做出让人眼前一亮的作品。这本书却给了我完全不同的思路。它详细介绍了如何利用搜索引擎进行更深层次的“挖掘”，特别是针对“外观设计”的检索技巧，简直是神器。我之前从来没有想过，可以通过分析现有设计作品的“风格流派”、“历史渊源”、“功能性特征”甚至是“目标用户群体”来构建检索条件。书中举例的那些检索策略，比如“结合时代背景+特定材质+色彩倾向”，或者“模仿XX大师的XX风格+XX领域”，让我意识到原来互联网上隐藏着海量未被充分利用的设计资源。它不仅仅是告诉你搜索技巧，更重要的是教你如何“提炼”和“转化”信息，将抽象的设计理念转化为具体的搜索关键词。我印象特别深刻的是，它里面有一个章节讲到了如何识别和区分“抄袭”与“借鉴”，这个对于我们这种需要大量参考别人的作品来学习的创作者来说，简直是太重要了。这本书的价值，在于它教会我如何更聪明、更高效地利用互联网这个巨大的宝库，而不是盲目地“撞大运”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解，让我对“互联网检索”这个概念有了全新的认识。我之前一直认为，互联网检索更多的是一种信息获取的工具，而这本书却将它延伸到了“外观设计”这个领域，并给出了非常详实的操作指南。作者的思路非常清晰，从基础的关键词组合，到更深层次的设计元素分析，再到如何利用AI辅助工具进行辅助检索，都进行了详细的介绍。我尤其对书中关于“如何识别和评估检索结果的原创性”的章节印象深刻。很多时候，我们看到的相似设计可能只是偶然，而这本书教我如何通过分析设计的“独特之处”、“创新点”以及“市场表现”来判断其真正价值。它不仅仅是教我“搜什么”，更重要的是教我“怎么看”和“怎么分析”。书中的案例分析也非常到位，通过实际操作演示，让我能够更直观地理解那些复杂的检索策略。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会“碰运气”搜图片的人了，而是能够更有策略、更有效地利用互联网资源来辅助我的设计工作。这本书的价值，在于它将互联网检索从一个简单的工具，提升到了一个能够深度赋能设计的专业技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，可以说是对我工作模式的一次颠覆。我是一名平面设计师，日常工作中经常需要大量的视觉参考，尤其是在涉及到产品外观设计时，我总是觉得搜索效率不高，而且很多时候搜出来的内容质量参差不齐。这本书的出现，可以说是解决了我多年的一个痛点。它非常详细地阐述了如何进行“外观设计互联网检索”，而且不仅仅是停留在表面的关键词搜索，而是深入到对设计元素的拆解、对风格的辨识、对趋势的把握，再到如何利用这些信息进行更精准的检索。我尤其喜欢书中关于“反向搜索”和“组合搜索”的讲解，这让我意识到原来可以通过多种角度去逼近我想要的设计风格。比如，它教我如何通过分析一个成功产品的“材质特点”、“人体工学设计”、“配色方案”来反推出类似的或者更优秀的替代方案。此外，书中还强调了“知识产权”和“合规性”的重要性，在互联网检索时如何避免侵权，这一点对于设计师来说是非常关键的。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我如何在这个信息爆炸的时代，找到真正有价值的设计灵感和素材。读完这本书，我对自己的工作效率和设计质量都有了更大的信心。