智库解析开放十大举措③｜国家知识产权局，为科技创新建立“护城河” 中国网 2018-04-13 09:46 编者按：2018年4月10日，中国国家主席习近平在博鳌亚洲论坛2018年年会开幕式上指出，“中国开放的大门不会关闭，只会越开越大”，并宣布，将在大幅度放宽市场准入、创造更有吸引力的投资环境、加强知识产权保护、主动扩大进口等四个方面采取一系列重大举措。中国网智库中国与中国（深圳）综合开发研究院、深圳市综研软科学基金会将针对新一轮开放的十大措施和经济高质量发展推出系列解读评论，敬请关注。

2015年，中国成为世界上首个发明专利量申请量超过100万件的国家；2016年，中国成为美、日后第三个有效发明专利拥有量超百万的国家；2017年，中国国内发明专利申请超过130万。毫无疑问，中国已成为知识产权大国。

“重新组建国家知识产权局，完善执法力度，把违法成本显著提上去，把法律威慑作用充分发挥出来”，表达了国家对知识产权保护的高度重视，表明了我国迈向知识产权强国之路的坚决态度。

近年来，我国政府不断探索加强知识产权保护的新路径，确立了以司法审判机关为主导的中国特色知识产权保护发展方向。2007年十七大报告提出了“知识产权战略”，2008年《国家知识产权战略纲要》正式印发，明确了“司法在知识产权保护中的主导作用”。2014年6月，中央全面深化改革领导小组第三次会议审核通过《关于设立知识产权法院的方案》。同年8月，十二届全国人大常委会第十次会议通过了在北京、上海和广东设立知识产权法院的决定，并先后出台了多部关于知识产权法院设立和运行的文件，自此，我国独立的知识产权审判体系初步完成。

知识产权法院的建立，实际解决了我国知识产权案件审判尺度不统一、专利权和商标权确权纠纷循环诉讼等问题，形成了可复制、可推广的成功经验。同时，为配合和服务国家发展战略，京沪粤三地知识产权法院根据地方发展特殊性分别出台了有利于促进自贸区发展、有利于保障科技创新中心发展、有利于提升营商环境等多个司法保障文件，带来知识产权保护与地方经济协同发展的良好局面。

随着国内外经贸形势变化，我国知识产权保护体制进一步改革优化迫在眉睫。改革内部需求表现为：国内知识产权案件数量激增，地方式“分线作战”、“合署办公”的审判模式渐显颓势，也不符合国际上知识产权法院“数量少而层次高、终审为主、裁判规则统一”的发展格局。

改革外部压力表现为：“中国制造”向世界范围输出、中国企业海外市场拓展步伐加快、中国知识产权价值提升（2017年，中国PCT国际专利申请量全球排名第二）等发展因素，驱动国家组建一个具有国际竞争力的、具备专业性和技术性的、更高层次的知识产权保护平台，为我国企业在国际舞台翩翩起舞“保驾护航”。

内外需两股力量驱动下，2018年3月26日新组建的国家知识产权局宣布成立，其主要职责是“负责保护知识产权工作，推动知识产权保护体系建设，负责商标、专利、原产地地理标志的注册登记和行政裁决，指导商标、专利执法工作等”，由国家市场监督管理总局管理。把商标和专利合并纳入统一管理系统的重大举措，旨在解决过往商标、专利分头管理和重复执法等问题，标志着我国知识产权保护统一体系建设初步完成。

尽管有质疑声认为，把侧重市场信誉价值的商标权和着力推动技术革新的专利权两大知识产权板块整合管理，在市场执法和顶层制度构建可能存在阻碍和不协调。但从国家发展大局和知识产权战略布局的高度上考虑，新组建的国家知识产权局被视为在更高的起点服务国家、保护企业、保障人民。

对于如何落实知识产权保护措施，习近平主席的讲话提出了完善执法力度、提高违法成本以及发挥法律威慑作用三个具体路径，表明知识产权保护“从内抓起”、“从严抓起”，当前市场上盗版、商标抢注 、“专利碰瓷”、网络知识产权侵权等乱象有望得到整治。

知识产权是脆弱的，中国国际专利申请量大幅提高，表明了我国企业意识到知识产权在国际市场上被侵害的可能性及严重性。作为科技企业的“命根”、国家的核心竞争力，知识产权需要以国家强制力进行高度保护、严防死守。下一步，应“切合本土、对标国际”，制定有利于维护本土科技企业核心价值、防御他国企业对我国企业进行知识产权侵权的细化规定。

未来，我们有理由相信，新国家知识产权局能够在创新和市场之间做好服务和嫁接工作，为企业走向国际加装防火墙、建立护城河，为科技创新全链条价值提升发挥重大作用。（作者：文雅靖 中国（深圳）综合开发研究院博士后工作站）.
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  打开App   文库首页大数据 数据挖掘 数据挖掘技术在软件工程中的应用分析.pdf  收藏  数据挖掘技术在软件工程中的应用分析.pdf 114 838KB 2021-07-14 11:25 作者： 结冰架构 版权申诉 数据挖掘技术在软件工程中的应用分析主要涉及将数据挖掘技术与软件工程的理论和实践相结合，以提高软件开发、测试和管理的效率和质量。数据挖掘作为一种技术，它通过特定算法对大量数据进行处理，提取有价值的信息和知识，这在软件工程领域拥有广泛的应用潜力。 在软件工程中，数据挖掘能够用于多个环节。它可以有效检测数据库异常。由于数据库的多样性和复杂性，包括关系型、非关系型以及分布式数据库等，数据挖掘技术可以帮助监控和发现数据库中的运行异常、权限角色异常以及结构异常。通过分析日志、数据流和行为模式，数据挖掘算法能够发现潜在的恶意攻击和未授权的数据访问。 数据挖掘技术在代码内部关联规则的发掘中发挥着重要作用。例如，通过对代码的相似度分析，可以帮助程序员在编写代码的过程中寻找到相似的类模板函数，快速实现功能模块。这些算法如Apriori算法、划分算法以及FP树频集算法可以对文本关联规则进行深度分析，并输出关联规则矩阵，进而分析编写代码过程中相似功能函数之间的关联性。 再者，数据挖掘技术在软件测试方面也提供了强有力的支持。它可以运用挖掘算法对运行中的逻辑性错误和物理性错误进行分析预测，并辅助自动化测试，从而提高测试效率，发现人工测试过程中可能遗漏的缺陷。数据挖掘还能对测试过程进行深度分析与预测，对可能出现的问题进行关联分析与总结，从而实施高效率的软件测试。 此外，数据挖掘技术与软件工程理论的结合，能够有效管理代码版本和需求变更信息。这种结合让技术与管理两个层面能够发挥各自优势，实现两者之间的有机结合，不仅提高了代码和软件的管理效率，还保证了算法和软件代码的高质量和高效率。 值得注意的是，数据挖掘技术与软件工程的内在联系在技术层面表现为对数据和软件内容的处理。两者虽然在对象和应用范围上有所不同，但都基于计算机技术的本质特征，因此存在内在的必然性。数据挖掘更偏向于商业数据的高效分析，而软件工程则侧重于商业应用软件的开发与管理。两者在商业应用中都能够实现有机结合，发挥各自的管理优势和技术优势，尤其在保障信息安全性和保密性方面有着不可替代的作用。 在实施过程中，数据挖掘技术能够对软件运行中的各项指标和代码质量进行高效分析，辅助自动化软件管理，使得软件的全生命周期可以实现高效管理与实施。通过这种方式，数据挖掘技术不仅能够为企事业单位提供信息化改革的创新思路，还能够协助程序员创新应用与改进，扩大挖掘算法的应用范围。 数据挖掘技术在软件工程中的应用是一个不断发展的领域，随着互联网技术的更新换代和多样化技术融合方式的普及，其在软件工程中的作用将会越来越显著。通过对数据的深入分析，数据挖掘技术能够为软件工程提供新的思路和方法，助力软件开发和管理达到新的高度。