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OpenAI 已向美国专利商标局申请 GPT 商标

OpenAI 于 2022 年 12 月 27 日向美国专利商标局 (USPTO) 提交了 GPT 商标申请;至 2023 年 4 月 13 日,该商标的申请状态变更为:已被主管局接受 (已满足最低申请要求) 并且该申请已分配给一名审查员。美国专利商标局已授予 GPT 商标受理号 (Serial Number) 97733259。 美国专利商标局在收到商标注册申请 1-2 个工作日内,会对应分配一个 Serial Number。之后,美国专利商标局会将商标分配给相应的审查员进行审查,该阶段历时约 2-4 个月。审查员会以该商标是否适合作为一个商标使用、是否该商标与在先注册或者正在申请中的商标尤其到冲突等问题的审查。如果申请符合最基本的形式要求,符合法律规定以及不与在先权利相冲突,商标将进行公告。 目前,GPT 商标已被归入计算机和软件产品及电子和科学产品以及计算机和软件服务及科学服务类别,描述如下: 用于使用语言模型的可下载计算机程序和可下载计算机软件;用于人工生成人类语音和文本的可下载计算机程序和可下载计算机软件;用于自然语言处理、生成、理解和分析的可下载计算机程序和可下载计算机软件...

掌握动态规划,从“什么问题适合用”及“解题思路”入手

摘要:一般是用动态规划来解决最优问题。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法(中)》,作者:嵌入式视觉 。 一,“一个模型三个特征”理论讲解 一个模型指的是适合用动态规划算法解决的问题的模型,这个模型也被定义为“多阶段决策最优解模型”。具体解释如下: 一般是用动态规划来解决最优问题。而解决问题的过程,需要经历多个决策阶段。每个决策阶段都对应着一组状态。然后我们寻找一组决策序列,经过这组决策序列,能够产生最终期望求解的最优值。 1.最优子结构 最优子结构指的是,问题的最优解包含子问题的最优解。反过来说就是,我们可以通过子问题的最优解,推导出问题的最优解。把最优子结构,对应到前面定义的动态规划问题模型上,就是后面阶段的状态可以通过前面阶段的状态推导出来。 2.无后效性 无后效性有两层含义,第一层含义是,在推导后面阶段的状态的时候,我们只关心前面阶段的状态值,不关心这个状态是怎么一步一步推导出来的。第二层含义是,某阶段状态一旦确定,就不受之后阶段的决策影响。无后效性是一个非常“宽松”的要求。只要满足前面提到的动态规划问题模型,其实基本上都会满足无后效性。 3.重复子问题 不同的决策序列...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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