商標諮詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

圖解智慧財產權(四版)

為了解決商標諮詢的問題，作者曾勝珍 這樣論述：

　　知識經濟時代來臨，國力強盛與否的指標，取決於對智慧財產的創造、保護、管理與應用之綜合表現，智慧財產是國家對於人類精神活動成果保護之權益總稱，本書詳實說明我國智慧財產基礎理論與實務，配合圖解深入淺出說明以下內容：一、將均衡創作者的權利與使用者之社會公共利益，讓創作能因共享而綿延不斷，增進人類文化之發展的著作權法。二、透過完善的法規授予專利權保護，建立制度鼓勵創造與發明，調和私益保護與公共利益，刺激經濟或產業之發展的專利法。三、賦予商標與標章權人專屬及排他的權利，藉以保障消費者利益並維護市場公平競爭的商標法。

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兩岸對商標註冊之維護及因應搶註之研究

為了解決商標諮詢的問題，作者林承慧 這樣論述：

台灣商標法自1930年制定至2016年，共歷經14次修正，2018年經濟部智慧財產局再次啟動商標修法芻議工作，同時因應律師法修正草案通過後，對商標代理行業之衝擊。擬具部分條文修正草案，共計修正16條、增訂2條，於2020年10月27日函送行政院審查；而大陸商標法於1982年制定，其後歷經1993、2001、2013、2019年共4次修正，兩岸商標法為因應實務運作上闕漏之處及符合國際趨勢，條文不斷更新完備。本文從兩岸商標法沿革、兩岸商標制度基本原則、兩岸商標主管機關對商標申請註冊之審查內容、探討商標不得註冊事由，且將商標不得註冊事由中涉及權利衝突之兩岸商標法條文加以類型化，並將其歸類為申請註冊

商標與「地理標誌」間之衝突、申請註冊商標與「註冊/申請在先商標」間之衝突、申請註冊商標與「在先權利」間之衝突等類型，同時整理大量相關案例及法規適用之實務問題，指出行政機關及法院見解之差異，接著再針對先使用、未註冊商標遭到惡意搶註時，兩岸可適用之商標法規定及案例加以探討，最後作成結論並提出若干之建議。

2023飲料實務完全攻略：圖像+表格系統歸納

為了解決商標諮詢的問題，作者畢瑩 這樣論述：

　　◎圖像+表格系統歸納，好讀易記快速搶分！  　　◎雙色編排，名師實務見解，有助職場運用！  　　◎單元彙整各類考題，統整攻略一本就GO！    　　四技二專統一入學測驗考試於民國91年新增餐旅群，全書之編寫係配合教育部公布之職業學校餐旅群108課程綱要「飲料實務」之架構，並參考國內外學者之著作、各項法令規章以及歷屆精華考題編輯而成，另外，在未來的出題方向，極有可能會朝向生活化之命題，建議各位能「多方閱讀生活中與飲料實務相關之文章」，以增加生活化、情境化之解題能力。    　　全書之編寫，旨在透過各類主題式的課文重點統整搭配小範圍的「小試身手」，讓你先從奠定基礎觀念開始，接著再輔以單元式

的「歷屆試題觀摩」來幫助你找到臨場的答題手感，當你在寫題目而感到困惑時，建議可以再翻到課文重點仔細研讀與複習，這樣才能有效幫助你釐清觀念、掌握考試脈絡。    　　108新課綱在「飲料實務」這項科目重視的是理論與實務結合，比方在本書的第三單元中提到了「飲料的調製」便整理了你在實際操作中常會運用到的要點，因應不同飲品原料的特質，而使用不同的工具與方法來製作，如此的內容編排，便是希望結合108課綱之特色，強化實務運用與系統思考，使未來在職場上更能靈活運用。編者結合豐富教學經驗，絕對能提供第一手的考試趨勢，讓你在考試中獲取高分之外，也為未來的職場生涯打下良好的基礎。    　　＊＊＊＊    　　有

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以本體論為基發展之商標保護諮詢機器人

為了解決商標諮詢的問題，作者洪郁融 這樣論述：

有鑒於網路市場的蓬勃發展，使得線上購物的消費人口大量增加，網路行銷模式亦成為企業主要的行銷工具，然而大量的網路行銷導致商標圖樣更廣泛的被使用，也使商標侵權發生的頻率提高。Facebook、Line等社群媒體的普及，使用通訊軟體聊天成為目前人與人之間最常見的互動方式，造就聊天機器人這種新的服務型態。聊天機器人（Chatbot）是經由對話或文字進行交談的應用程式，藉由自然語言學習與和資訊檢索模擬人類對話，給予適當的回應。當面臨商標相關問題時，大眾常缺少了快速獲取答案的管道，因此本研究以商標常見問答FAQ作為聊天機器人之任務並進行系統設計和開發，以聊天機器人作為介面，讓人們可以透過簡短的問句理解商

標註冊和侵權等相關知識並獲得需要的答案。研究主要分為兩個部分，建構商標FAQ本體論及聊天機器人建構，本體論作為聊天機器人之知識背景、對話邏輯並支撐驅動程式運行。本研究根據台灣商標法建構本體論，分為意圖、子意圖及子意圖關鍵字三個階層。首先透過台灣智財局網站商標常見問題分類將本體論分為14個意圖，並透過商標法將範圍較大之意圖向下延伸至數個子意圖。接著藉由Term Frequency - Inverse Document Frequency找出子意圖的關鍵詞彙作為本體論之第三層，本體論中每一個子意圖皆含有一個可以回應的答案。完成本體論的建構後將其轉換為JSON資料模式，作為聊天機器人的資料庫。聊天機

器人之檢索根據本體論分為兩個階段，分別為問題分類和關鍵字分析，在問題分類中，先透過RNN-LSTM訓練，獲得問題之意圖後並進行資料庫的檢索，若意圖中沒有子意圖便直接生成回答；反之則進行第二階段，將問句與子意圖下的關鍵字做相似度分析。本研究使用word2vec生成詞向量，計算詞彙之間的餘弦相似度(cosine similarity)得出平均分數最高的子意圖，根據最後得到之意圖查詢資料庫生成回應之答案。最後，本研究透過Django網頁架構建立網頁應用程式，目的是希望本研究之結果可以作為實際上之應用。