Papers and patents are becoming less disruptive over time - Nature
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US10452978B2 - Attention-based sequence transduction neural networks - Google Patents
US10452978B2 - Attention-based sequence transduction neural networks - Google Patents Attention-based sequence transduction neural networks Download PDF Info Publication number US10452978B2 US10452978B2 US16/021,971 US201816021971A US10452978B2 US 10452978 B2 US10452978 B2 US 10452978B2 US 201816021971 A US201816021971 A US 201816021971A US 10452978 B2 US10452978 B2 US 10452978B2 Authority US Unit
異常検知AIのアダコテック、”少ないデータで異常を検知し、判断理由を見える化する”異常検出アルゴリズムに関する国際的な特許を取得
異常検知AIのアダコテック、”少ないデータで異常を検知し、判断理由を見える化する”異常検出アルゴリズムに関する国際的な特許を取得 「HLAC（エイチラック）」特徴抽出法※1を用いた画像解析によりモノづくりの検査・検品の自動化を促進する株式会社アダコテック（本社：東京都千代田区、代表取締役：河邑 亮太、以下、アダコテック）は、少ないデータでの異常検知を検知し、判断理由を見える化するプログラムに関する国際的な特許を取得しましたので、お知らせいたします。 ■アダコテックについて アダコテックは、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)が開発した「HLAC（エイチラック）特徴抽出法」を用いた画像解析技術を軸に、従来よりも効率的な異常検知を可能とする外観検査ソフトウェアを提供しているテクノロジーカンパニーです。これまでの実績としては、大手自動車部品メーカーをはじめとする複数社の製造業の実ラ
オープンソースとアルゴリズムの特許 - ny23の日記
GPL で公開していた構文解析ライブラリで実装していたアルゴリズム（の一つ）について，特許が出ているという指摘を受けたので，GPL で公開するのは不適切だと判断して，当該アルゴリズムの実装を取り除いた．このアルゴリズムは，同じくオープンソースな解析器 (LGPL/BSD) でも実装され公開されていたので，すっかり ok だと油断していた．確かに企業研究者の提案手法なので，特許が取られている可能性は頭の隅にはあったのだけど，それにつけても非常に残念だ．今回のアルゴリズムは，かんたん特許検索で提案者名を入れてもそれこそ「かんたんに」出てくるので，自分自身の過失だろう．が，それで済ませていいのだろうか．[最後にオチあり] 以前，Bayesian Setsの特許について - のんびり読書日記 を読んだ時も思ったけど，アルゴリズム（あるいはソフトウェア）の特許というのは，オープンソース開発者にとって
H.265/HEVC特許暗黒時代 - Qiita
TL;DR 暗黒時代。H.265/HEVCの未来はさほど明るくない。 免責事項 本記事ではH.265/HEVCに関する知的財産のみを取り上げるため、その技術論には一切言及しません。 H.265/HEVCコーデック特許問題をとりまく状況は、関連する企業・団体の動向により大きく左右されます。 公知情報のみに基づくよう努力していますが、記述内容の正しさについて保証するものではありません。 特許プールとライセンサー企業・団体 2017年6月現在、少なくとも 3つの特許プール と 1つの企業 が特許権を行使しています。 これは、H.265/HEVCコーデックの利用者は 少なくとも4つの特許プール・企業と個別に契約し、それぞれに対して特許使用料を支払う 必要があることを意味します。また、明らかに関連特許を保持していると考えられるものの、現時点では権利行使の態度を明らかにしていない企業も存在します。 H
ヤバい特許
そもそも特許とは出願は金(15,000円)出してフォーマットさえ守っていれば誰でも可能。権利化するには審査請求といって出願してから三年以内に請求する必要があります。 一方で実用新案は出願されれば自動的に登録される14,000円+(2,100円+100円×請求項の数)×3[三年分の登録料]。 しかし権利を受けるに値するかどうかは判断されていないため、権利を主張するときは別の請求が必要となります。 ここでは今日一部で話題になっていた、ヤバい特許・実用新案を列挙いたします。他にもあったら教えてね。あると思うけど。 これだけ書いておきながらPDFをアップロードすることの是非がわからなかったので問題があれば即刻削除します。 太陽の壺 特開2002-238300http://webphilia.org/pat/JPA_2002238300.pdf "制作者として問題をかかえてはいない。" パレンシヤオ
word2vecの特許の請求項9 - 西尾泰和のはてなダイアリー
word2vecの特許が話題だったので、請求項9をわかりやすくレイアウトしてみました。 9. (C1) A method for assigning a respective point in a high-dimensional space to each word in a vocabulary of words, the method comprising: { (C2)obtaining a set of training data, wherein { （C3)the set of training data comprises sequences of words } ; (C4)training a plurality of classifiers and an embedding function on the set of training data, wherein {
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日本の知財制度はオープンデータに対応できるのか | 栗原潔のIT弁理士日記
オープンデータがちょっと話題になっています。オープンデータとは自由に利用・再配布されることを目的として公開されるデータです。オープン・ソース・ソフトウェアのデータ版と考えればよいかと思います。 日本ですと、何となく、オープンデータは政府や地方自治体が行政関連の情報を公開するものというイメージが定着しつつあるような気がしますが、それはオープン・ガバメント・データというオープンデータのサブセットであって、たとえば、大学やボランティア活動家、さらには私企業が広くデータを公開することも含めてオープンデータと呼ぶべきです。 オープンデータの可能性と課題については、今後、このブログでもどんどん触れていきたいと思います（一般消費者にもわかりやすそうな米国での活用事例については既に書きました）。 オープンデータの今後の発展を考えていく上で重要な課題のひとつが知的財産権です。考慮点としては大きく分けて２つあ
IBMの短縮URL特許が強力すぎる件（そしてその強力な武器はtwitter社の手に！） | 栗原潔のIT弁理士日記
IBMがtwitterとクロスライセンス契約を結ぶと共に同社に特許権900件を譲渡したというニュースがありました（IBMのプレスリリース）。 ITmediaの松尾公也さんにご指名受けたので簡単に解説します。 IBMの特許900件取得し、クロスライセンス。これも栗原さんの解説待ち。 ： ツイッターとＩＢＭ 短縮ＵＲＬ特許で合意 NHKニュース http://t.co/XuIVXCmhG6 #1tp ? Koya Matsuo (@mazzo) 2014, 2月 1 Twitter社のIPOに先だってIBMが3件の特許権に基づき警告していたのが、裁判外で和解という話です。（Apple vs Samsungのように法廷でガチンコになるのは例外的で、当事者納得の上の和解が特許紛争のあるべき解決策です）。 今回、IBMが権利行使しようとした特許は3件ありますが、特に注目すべきがUS6957224 ”
電機メーカーの特許資産ランキング――1位は経営再建中のあの会社
特許分析のパテント・リザルトは電機メーカーの保有する特許資産の質と量を総合評価した「電気機器業界 特許資産規模ランキング」を発表。特許総合力のトップは経営再建で注目を集めているパナソニックとなった。 特許分析企業のパテント・リザルトは、独自に分類した「電気機器」業界の企業を対象に、保有する特許資産を質と量の両面から総合評価した「電気機器業界 特許資産規模ランキング」を発表。上位4社は昨年と同様、パナソニック、東芝、三菱電機、シャープとなった（昨年の結果を紹介した記事：企業の特許ランキング――電気ではパナソニック、東芝、三菱電機が強い）。 同社は特許として出願された技術の注目度を指標化した「パテントスコア」を算出。出願人、審査官、競合他社の3者のアクションに着目し、同一技術分野、出願年の他特許との相対比較により、偏差値によるスコアリングを行っている。 今回のランキングでは、2012年4月1日
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https://www.jpo.go.jp/shiryou/kijun/kijun2/hatumei_reigai_encho.htm
https://www.datascientist.or.jp/symp/2017/pdf/award_tokyometro.pdf_jp.pdf)
<4D6963726F736F667420576F7264202D203032814096DA8E9F5F835C8374836783458347834193C18B9693FC96E5816A2E646F63>
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