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2025年度:商標(biāo)注冊大熱潮!新增三個詞已突破40大常用詞之列!

2024-12-30 3:54:28
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眾所周知,亞馬遜平臺上侵權(quán)的隱患無處不在,一些看似普通的日常用詞,實則已悄然成為注冊商標(biāo),讓賣家防不勝防,往往陷入被動侵權(quán)的境地。近期,又有三個物品名稱被正式注冊為商標(biāo),給賣家們敲響了警鐘。

常用詞商標(biāo)名單持續(xù)擴(kuò)大

2025年度:商標(biāo)注冊大熱潮!新增三個詞已突破40大常用詞之列!

一、Coins一詞的商標(biāo)之爭

在中文語境中,“Coins”通常被解釋為“/錢幣”。美國專利商標(biāo)局(USPTO)的記錄顯示,多年以來,有不少個人或企業(yè)試圖將此詞注冊為商標(biāo)。令人注意的是,其中四個商標(biāo)目前處于有效狀態(tài)。這四個商標(biāo)持有人中,有三個來自美國和英國的公司,還有一個是中國籍的個人。這位中國籍的商標(biāo)持有人在平臺上如果發(fā)起投訴,將有大量賣家可能受到牽連,特別是收藏幣類目的賣家。

二、SUPER BALL商標(biāo)的廣泛覆蓋

“SUPER BALL”意為“彈力球”。這個商標(biāo)在2012年獲得注冊,其保護(hù)范圍異常廣泛,涉及圣誕裝飾品、沖浪板、各種運動球類等數(shù)十種商品。值得一提的是,該商標(biāo)與HulaHoop有著相同的持有者,即美國青少年戶外玩具運動品牌“Wham-O”(威猛奧)。該品牌在過去曾多次對frisbee(飛盤)商標(biāo)發(fā)起訴訟,讓不少中國賣家吃了啞巴虧。盡管目前Wham-O還未對SUPER BALL發(fā)起訴訟,但賣家們?nèi)孕璞3志琛?/p>

三、Bacon Bin商標(biāo)的廚房風(fēng)波

“Bacon Bin”是一款廚房用具的名稱,用于過濾油渣、保存豬油。這個名稱同時也是一個美國商標(biāo),歸屬于Talisman Designs LLC公司。近期,該公司在多個跨境電商平臺上發(fā)起了針對涉嫌侵權(quán)的投訴。部分賣家在編輯商品信息時可能未經(jīng)授權(quán)就使用了“Bacon Bin”作為產(chǎn)品名稱,從而觸發(fā)了商標(biāo)侵權(quán)問題。值得注意的是,今年3月又有公司申請將Bacon Bin注冊為商標(biāo),目前申請尚在進(jìn)行中。

四十余個常用詞已成商標(biāo)重災(zāi)區(qū)

據(jù)統(tǒng)計,目前已有超過40個常用詞被注冊成商標(biāo),包括但不限于:100%、Organic、Frisbee等。對于那些產(chǎn)品核心關(guān)鍵詞恰好與這些商標(biāo)重合的賣家來說,是否使用這些關(guān)鍵詞放在標(biāo)題和描述中成為了一個糾結(jié)的問題。從反饋信息來看,只要產(chǎn)品和對方不在同一類目下,使用這些關(guān)鍵詞并無大礙。但也有案例表明,即使跨類目,被投訴后仍可能面臨侵權(quán)判定。

結(jié)語

無論是產(chǎn)品名稱、Listing關(guān)鍵詞還是描述詞,一旦涉及商標(biāo)侵權(quán),賣家往往需要走上申訴的艱難道路。處理不當(dāng)可能導(dǎo)致Listing下架、甚至店鋪被封禁。對于那些已經(jīng)被申請為商標(biāo)的常用詞所帶來的侵權(quán)風(fēng)險,最佳的應(yīng)對策略就是提前防范。作為賣家,應(yīng)當(dāng)提高知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識,避免陷入無謂的糾紛之中。

(來源:跨境風(fēng)云)

以上內(nèi)容僅供參考,不代表任何立場!本文經(jīng)原作者授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載需經(jīng)原作者授權(quán)同意。?config = tf.keras.models.Sequential()報錯 Tensorflow中的error報錯顯示NoneType的錯誤應(yīng)該如何處理?

`config = tf.keras.models.Sequential()` 報錯時通常會伴隨具體的錯誤信息指出問題所在。如果你遇到的是 `NoneType` 的錯誤,這通常意味著你正在嘗試訪問或操作一個沒有正確初始化或賦值的變量或?qū)ο髮傩浴?/p>

在 TensorFlow 中使用 `tf.keras.models.Sequential()` 創(chuàng)建模型時遇到錯誤,你可以按照以下步驟來處理:

1. 查看完整的錯誤信息:首先查看完整的錯誤信息以了解問題的具體原因。錯誤信息通常會告訴你是在哪一行代碼出的問題以及為什么會出現(xiàn)問題。

2. 檢查模型定義:確保你在創(chuàng)建 `Sequential` 模型時正確使用了層(layers)。例如:

```python

model = tf.keras.models.Sequential([

# 在這里添加你的層(layers),例如:tf.keras.layers.Dense()等

])

```

如果你沒有在方括號內(nèi)添加任何層或者添加了錯誤的層類型(比如沒有傳正確的參數(shù)給層),那么這可能導(dǎo)致 `NoneType` 的錯誤。

3. 檢查數(shù)據(jù)流圖:在 TensorFlow 中構(gòu)建模型時,數(shù)據(jù)流圖(計算圖)的每個部分都必須正確連接和初始化。如果某個部分沒有正確連接或初始化(例如因為缺少輸入或輸出),那么這可能會導(dǎo)致 `NoneType` 的錯誤。

4. 確保所有層

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