職位描述
企業(yè)客戶院?？蛻?/span>KA大客戶電話銷售網(wǎng)絡(luò)銷售會(huì)議/會(huì)展銷售專利/商標(biāo)/知識(shí)產(chǎn)權(quán)企業(yè)服務(wù)財(cái)務(wù)/審計(jì)/稅務(wù)
崗位內(nèi)容：
1. 負(fù)責(zé)公司專利申請(qǐng)、審查和維護(hù)工作，為公司提供專業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保障；
2. 通過(guò)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和行業(yè)趨勢(shì)的分析，為公司提供專利布局方案和戰(zhàn)略指導(dǎo)；
3. 推動(dòng)公司知識(shí)產(chǎn)權(quán)培育和管理體系建設(shè)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)文化建設(shè)；
4. 參與公司重大項(xiàng)目的分析，談判、合同審核等工作，對(duì)法律風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和控制。
任職要求：
1. 有一年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；
2. 具有扎實(shí)的法律基礎(chǔ)，熟悉國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策、法律法規(guī)，熟悉專利申請(qǐng)、審查流程和實(shí)務(wù)操作；
3. 具備出色的判斷力和商業(yè)敏感度，能夠準(zhǔn)確洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)；
4. 具備優(yōu)秀的溝通、協(xié)調(diào)和團(tuán)隊(duì)管理能力，有成功管理知識(shí)產(chǎn)權(quán)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)；
1. 負(fù)責(zé)公司專利申請(qǐng)、審查和維護(hù)工作，為公司提供專業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保障；
2. 通過(guò)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和行業(yè)趨勢(shì)的分析，為公司提供專利布局方案和戰(zhàn)略指導(dǎo)；
3. 推動(dòng)公司知識(shí)產(chǎn)權(quán)培育和管理體系建設(shè)，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)文化建設(shè)；
4. 參與公司重大項(xiàng)目的分析，談判、合同審核等工作，對(duì)法律風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和控制。
任職要求：
1. 有一年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；
2. 具有扎實(shí)的法律基礎(chǔ)，熟悉國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策、法律法規(guī)，熟悉專利申請(qǐng)、審查流程和實(shí)務(wù)操作；
3. 具備出色的判斷力和商業(yè)敏感度，能夠準(zhǔn)確洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)；
4. 具備優(yōu)秀的溝通、協(xié)調(diào)和團(tuán)隊(duì)管理能力，有成功管理知識(shí)產(chǎn)權(quán)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)；
工作地點(diǎn)
青島市-李滄區(qū)-金川路8號(hào)3號(hào)樓
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職位發(fā)布者
郝先生/人事經(jīng)理
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青島鼎冠標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)咨詢有限公司公司主要業(yè)務(wù)為科技成果標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)體系的培訓(xùn)和咨詢等，參與制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，并且是行業(yè)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的主要完成人。每年培訓(xùn)場(chǎng)次100+，涉及全國(guó)50余省市。圍繞推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化，推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展，通過(guò)有效的技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)側(cè)的技術(shù)需求”與“高校側(cè)科研成果”的精準(zhǔn)匹配，而實(shí)現(xiàn)以文本為載體的需求和成果的語(yǔ)義表征，必然遭遇來(lái)自“一詞多義”的挑戰(zhàn)。通過(guò)評(píng)估相關(guān)詞匯之間的相似度，可以進(jìn)行文本分類、模糊搜索、智能匹配、增強(qiáng)人機(jī)對(duì)話的理解，還能用于知識(shí)圖譜構(gòu)建及知識(shí)增強(qiáng)。隨著基于內(nèi)容的推薦技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，內(nèi)容的關(guān)鍵詞提取和降噪消歧成為推薦性能優(yōu)劣的關(guān)鍵因素，雖然有一些研究通過(guò)擴(kuò)展短文本的詞義或描述文本來(lái)增強(qiáng)語(yǔ)義，但大部分模型在做信息的加法，而很少考慮進(jìn)行不相關(guān)或者弱相關(guān)信息的過(guò)濾，往往難以取得很好的性能。多義性是NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的挑戰(zhàn)，而中文的語(yǔ)義分析更為復(fù)雜。為了更加準(zhǔn)確的語(yǔ)義描述，信息擴(kuò)展的方式在很多方法中被采用，但由于大部分模型在做信息的加法，而很少考慮進(jìn)行不相關(guān)或者弱相關(guān)信息的過(guò)濾，往往難以取得很好的性能。本文提出了一種基于互場(chǎng)景感知與多模態(tài)增強(qiáng)的表征方法，通過(guò)擴(kuò)展詞對(duì)中的詞典、描述文本、以及圖片信息，分別在各個(gè)模態(tài)下進(jìn)行相似度比較，將相關(guān)性較弱的擴(kuò)展信息進(jìn)行基于場(chǎng)景化的過(guò)濾降噪，再將三種模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合比較，在五個(gè)公開(kāi)的數(shù)據(jù)集中證明了本算法的優(yōu)越性。
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