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智慧財產法-爭點Combo list-2021律師.檢事官.各類考試(保成)

為了解決平行輸入意思的問題，作者桑妮,羅傑 這樣論述：

　　適用對象 　　準備智慧財產法相關考科之考生 　　使用功效 　　無限制 　　改版差異 　　1.新增相關重點文章。 　　2.針對著作權法、專利法等修訂法規及草案整理。 本書特色 　　智慧財產權法在國家考試及研究所試題範圍中，主要以著作權法、專利法、商標法、營業秘密法及公平交易法為主，又試題內容常以學說見解、智慧局、法院判決及座談會所探討之法律問題，作為基底；因此，本書除整理各年度國家考試及研究所試題常出現爭點外，並收錄近年智慧局及法院判決、座談會所探討之重要實務見解，以便考生快速綜覽智慧財產權法所涉及之爭點。  

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商標保護與相關案例之研究

為了解決平行輸入意思的問題，作者賴建參 這樣論述：

我國的商標法自1930年5月制定公布，歷經多次修正，並於2016年12月15日修改商標法施行至今，市場上的商品日新月異，針對商標侵權糾紛已經成為一個議題，商標衍生紛爭藉由相關法律規定與適用，在商標侵權責任歸屬中發揮重要功用，經由智慧財產權加以保護。商標法第1條目的是保障其商標權及消費者之利益及市場維護公平競爭等，商標法原則上係採「國際耗盡」，使用其商標商品，係從國外進口由商標權人或被其授權人所同意，侵害商標權始不構成，但侵權行為或保障商標權人部分產生模糊地帶，本文藉由中華民國商標法、實務上及中華人民共和國、德國與美國司法上比較其規定，更祈可幫助法院在處理商標侵權案件時，以釐清侵權責任

、商標權人的權益及彌補法規漏洞，劃分制定其相關刑責及權責等建議修法，商標消費者利益應增加至公眾，未免不公平競爭、冗長訴訟程序，應增修公眾利益、請求簽發禁制令，引發本文研究公眾修法與禁制令修法之興趣。

實驗編程：PsychoPy從入門到精通

為了解決平行輸入意思的問題，作者（英）喬納森·皮爾斯 這樣論述：

PsychoPy是什麼，解決什麼問題PsychoPy是一個開源（免費）的套裝軟體，可以用於心理學、語言學、神經科學等學科的實驗程式設計。實驗程式設計為什麼要選擇PsychoPy有的實驗設計軟體要求寫很多行代碼來完成程式設計，對使用者的要求很高，同時用它們創建實驗非常費時，還容易出錯；有的允許你用圖形化使用者介面視覺化程式設計，它們雖然容易上手，但只能針對簡單的實驗。PsychoPy則提供了兩種使用者介面用來創建實驗：一種是圖形化使用者介面——Builder視圖，另一種是程式師可以使用的Coder介面，同時滿足了不同人群的需求，更容易上手，且能夠用來編寫複雜的實驗程式。 本

書主要內容本書主要包含三個部分，以難度漸進的方式涵蓋了設計科學實驗時所需的基本技巧以及深入的細節。第一部分主要針對初學者，目的是帶領新手入門，幫助大家學會利用實用性的方法設計實驗。第二部分寫給進階需求者，提供具體實驗的細節資訊，供讀者參考學習。第三部分是寫給高階需求者，幫助他們處理更複雜的程式設計問題。閱讀提示本書專門設計了一些特色板塊，包括解決方案、延伸閱讀、實操方法等。在這裡，你可以瞭解專業人士是如何使用PsychoPy的，也可以發現有意思的東西與一些典型的錯誤示範。

整合語意標籤與BART模型於文法錯誤之修正

為了解決平行輸入意思的問題，作者程家浩 這樣論述：

寫作技能是一項人們在進行溝通、交流想法與傳遞知識時的重要工具，若文章中時常出現拼寫、句法與時態等文法上的錯誤，則容易讓人在閱讀時發生不解其意或誤解的情況發生，因此，對文本內容的修訂是一個不可或缺的過程。然而，對於寫作者而言，寫作者仍需要針對文本反覆檢查有無重大紕漏；另一方面，對於批改者而言，人為的批改可能會發生批改上的疏忽或遺漏的狀況。因此，一個自動化的文法錯誤修正(Grammatical Error Correction, GEC)系統因而被提出。然而，根據先前文獻所述，目前GEC系統在文本理解上的不足，導致對於content word errors的修正仍有侷限；此外，GEC領域缺乏大量

的標記資料，也進一步使得GEC方法難以有更佳的表現。 近年來，預訓練語言模型已經在各個NLP領域大放異彩，這是由於預訓練語言模型能夠輸出具有上下文語意的語言表達式(representation)，並且透過遷移式學習(transfer learning)可以讓低資源任務提升效益。因此，本研究提出一個基於預訓練語言模型BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)的方法SE-GEC (Semantic-Enhanced Grammatical Error Correction)，並且使用資料擴增(Data Augmentat

ion)的技術來增加可用的平行資料。為了更進一步加強模型的語意理解，本研究額外加入語意角色標記(Semantic Role Label, SRL)作為Attention機制，使模型更了解上下文的語意，以加強模型整體文法錯誤修正的能力，同時改善content word errors修正上的不足。 本研究共設計了五個實驗以驗證模型的有效性，於實驗結果發現，本研究所使用的資料擴增方法皆能提升模型的表現，並且不同方法間的使用能夠使生成的文法類型更多樣。另一方面，加入SRL標記能夠加強模型對語意的理解，藉此具有實質意思的content word errors得以被進一步的修正，證實本研究加

入額外語意資訊的有效。而在CoNLL-2014測試資料集的評估中，SE-GEC模型在自動評估指標上亦勝過過去其他GEC模型，顯示SE-GEC模型整體架構設計上的有用。