Институт Инновационного Проектирования | Техника поиска
 
Гл
Пс
Кс
 
Изобретателями не рождаются, ими становятся
МЕНЮ
 
   
ВХОД
 
Пароль
ОПРОС
 
 
    Слышали ли Вы о ТРИЗ?

    Хотел бы изучить.:
    Нет, не слышал.:
    ТРИЗ умер...:
    Я изучаю ТРИЗ.:
    Я изучил, изучаю и применяю ТРИЗ для решения задач.:

 
ПОИСК
 
 



 


Все системы оплаты на сайте








ИННОВАЦИОННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
сертификация инноваторов
инновационные технологии
БИБЛИОТЕКА ИЗОБРЕТАТЕЛЯ
Это интересно
ПРОДУКЦИЯ
 

 


Инновационное
обучение

Об авторе

Отзывы
участников

Программа
обучения

Вопрос
Ю.Саламатову

Поступить на обучение

Общественное
объединение



Молодому инноватору

FAQ
 

Сертификация
специалистов

Примеры заданий

Заявка на
сертификацию

Аттестационная
комиссия

Список
аттестованных
инноваторов

Инновационное
проектирование

О компании

Клиенты

Образцы проектов

Заявка
на проект

Семинары

Экспертиза проектов

   

Книги и статьи Ю.Саламатова

Теория Решения Изобретательских Задач

Развитие Творческого Воображения

ТРИЗ в нетехнических областях

Инновации 
в жизни науке и технике

Книги по теории творчества

Архивариус РТВ-ТРИЗ-ФСА

Научная Фантастика
 
 
Статьи о патентовани
   

Наука и Техника

Политика

Экономика

Изобретательские блоги 

Юмор 
 
Полигон задач

ТРИЗ в виртуальном мире
медиатехнологий
       

Книги для
инноваторов

CD/DVD видеокурсы для инноваторов

Програмное обеспечение
инноваторов

Покупка
товаров

Отзывы о
товарах
           

Техника поиска

 

В сетевых поисковых системах (Google, например) на первых местах списка оказываются наиболее подходящие - если мы задаем: Гейтс музыка компьютер, то получаем на первом листе сетевые страницы сразу со всеми тремя, потом с двумя, а далее еще несколько тысяч (допустим) страниц, где все это попадается по отдельности (частичное совпадение), т.е. "в центре" поиска оказывается самое релевантное. А вот в поиске USPTO расположение заявок зависит только от момента публикации - наша обычная первая дата. 
Смысл поиска: запись 

an/microsoft and aclm/(user or client or media or music) –

второй член - поиск именно в claims - сужает круг заявок  MS (1582 по поиску только an/microsoft) до 880. Далее можно модифицировать (ужесточить) этот второй член, требуя, например, не просто появления в claims ИЛИ user ИЛИ client ИЛИ media ИЛИ music, а групп - чтобы в каждой заявке попадались сразу по два слова, например, (И user И music) ИЛИ (И слиент И media) и т.д. Пока что все такие группировки слишком сильно выбивают "наши" заявки.
Далее добавляем член вычитания - из получившейся области в 880 заявок я хочу выбить слишком инженерные и специфические, поэтому требую, чтоб убрали те, в которых, например попадаются сразу по два таких слова, как - component, protocol, router, LAN, filter and so on. Почему по два? Потому что по одному (условно говоря) все они запросто появляются и в наших заявках. Итак - (это лишь пример, демонстрирующий принцип):

an/microsoft and aclm/(user or media or client or music) andnot aclm/((protocol and server) or (LAN and filter) и.тд

Поиск именно в claims строже. Проблема в том, что и такие группировки все-таки выбивают некоторые "наши" заявки, т.е. семантика "наших" и "ненаших" довольно близка.
Далее нужно будет добавить еще несколько членов вычитания andnot, чтобы вычистить заявки, в которых появляются слова типа "часы", "ручка" и пр.
Любопытно, что в области 880, из которой я предложил на рассмотрение первые 50 заявок (т.к. они отличаются от остальных только свежим временем публикации, то вполне представляют все остальные) нас заинтересовала примерно треть - около 18.
Считаю их развитием и расширением других заявок MS и выделил в них наиболее Важное с моей точки зрения - совместная классификация человеком и машиной  = обучение машины. Замечу, что первая - именно часть группы заявок, а вторая - работа какой-то альтернативной группы авторов.

20030037036System and methods for providing adaptive media property classification
Расширение идей 2-х предыдущих патентов от музыки до более широкого класса медиа (+изображения, видео и т.д.). Снова с одной стороны человек выделяет структуры и создает сеть характеристик, допустим, изображения, а с другой стороны машина производит анализ уместных для данного случая характеристик. Далее – человеческий и машинный вектора коррелируются. Далее – машинная классификация вновь поступающих файлов. Снова – возможность количественно оценивать «близость» 2-х медиа-файлов друг другу, т.к. «выход» дается в виде вектора, причем базисные вектора представляют именно градации узнаваемых человеком характеристик.   

20040210533System and method for dynamic playlist of media
Заявка другого коллектива авторов в отличие от 20030045953, но не слишком отличается от нее по сути. Опять сопоставление человеческого восприятия музыки с результатами числовой обработки (частотные характеристики). Создается база произведений, проанализированных человеком и машиной одновременно. Далее эта база становится инструментом для формирования плей-листов – на основе, например,  сходства с одной песней, или на основе какого-то плей-листа пользователя.

 

Вы не могли бы добавить какие-то + и - ключевые слова, или покритиковать какие-то из этих? Нужны именно неочевидные слова, не такие, как media, например.

Что Вы хотите получить в конечном итоге? Сократить объем поиска? Провести поиск сначала по каким-то «наиболее сильным» словам»?
По "плохим" словам есть замечания – плюсом отмечены слова, которые я бы перенес в "хорошие".

Wrong words

component
+LAN
protocol
layer
I/O
error
client-server
distributed
computing
registry
object oriented
programming
java
initialization
pagination
controller
portal
reference
pointer
+identifier
encoding
decoding
+adaptive
fuzzy logic
neural network
expert system
genetic algorithm
probabilistic
probability
+attribute
compression
decompression
surface
+fault
operating system
+process
interprocess
flash memory
storage
web object
+event
+state
+web services
query
multi-level
multi-layer
class
+variable
parameter
ROM
RAM
IC
hardware
software
tag
power up
power save
interpolation
medical
pharma
patient
drug
tomography
scanner
multi purpose
risk management
trader
brokerage
asset
telephony
transceiver

 

Практически все – не то
+? – интересное под вопросом (требуется уточнить)

an/microsoft and aclm/(person or customer or desires or payment or business or music or human or look or home or sleep or semantic or preference or privacy or see or watch or distinguish or meet or picture or recognize)

V. The first 50 from 247 of MS (a.1580). % of "our" applications is low = the idea is wrong. M
1 20040254891 Method and system for restricting the usage of payment accounts 
+2 20040252977 Still image extraction from video streams 
3 20040252882 Object recognition using binary image quantization and Hough kernels 
4 20040250107 In-context security advisor in a computing environment 
5 20040249808 Query expansion using query logs 
+?6 20040249776 Composable presence and availability services 
7 20040249753 Method and system for restricting the usage of payment accounts 
+?8 20040249638 Method and apparatus for performing plan-based dialog 
9 20040246026 Method and apparatus for multi-mode driver 
10 20040243942 Graphically represented dynamic time strip for displaying user-accessible time-dependant data objects 
11 20040243853 System and method for improved network security 
+?12 20040243774 Utility-based archiving 
13 20040243714 Automatic Detection of intermediate network device capabilities 
+?14 20040243419 Semantic object synchronous understanding for highly interactive interface 
15 20040243408 Method and apparatus using source-channel models for word segmentation 
16 20040243407 System and method for user modeling to enhance named entity recognition 
+?17 20040243393 Semantic object synchronous understanding implemented with speech application language tags 
18 20040243390 Unilingual translator 
19 20040243303 Landmark-based location of users 
+?20 20040236762 Method and apparatus for generating statistics on query expressions for optimization 
21 20040236444 Extending digital rights management and authentication to audio speakers 
22 20040233274 Panoramic video 
23 20040233202 Interpolation using redial basis functions with application to inverse kinematics 
24 20040230900 Declarative mechanism for defining a hierarchy of objects 
25 20040230599 File system shell 
26 20040230552 Removal of stale information 
27 20040230434 Web server controls for web enabled recognition and/or audible prompting for call controls 
28 20040228542 Modification of red-eye-effect in digital image 
+?29 20040228503 Video-based gait recognition 
30 20040227428 Electrostatic bimorph actuator 
31 20040225682 Preview mode 
32 20040225674 Rules customization and related methods 
33 20040225635 Browsing user interface for a geo-coded media database 
34 20040224772 Instant messaging embedded games 
35 20040221142 Software management systems and methods for automotive computing devices 
36 20040221096 Software management systems and methods for automotive computing devices 
+?37 20040220925 Media agent 
+?38 20040219890 Method and apparatus for transmitting power and data using the human body 
+?39 20040216585 Generating a music snippet 
40 20040216059 Context sensitive labels for an electronic device 
41 20040215724 Email service error recovery 
+?42 20040215663 Media agent 
43 20040215643 Managing user clips 
44 20040213438 Rapid computer modeling of faces for animation 
45 20040213419 Noise reduction systems and methods for voice applications 
46 20040213386 Dual-band modem and service 
47 20040212639 Email service 
48 20040212598 Method and system for using a keyboard overlay with a touch-sensitive display screen 
49 20040212587 Computer input device with angular displacement detection capabilities 
+?50 20040210825 Methods and systems for creating and using skins 

 

Вчера определилась задача в поисках булевого выражения - оно должно приносить из 1580 заявок MS примерно 150, допускается 10% лишних. Первая и очевидная идея - искать по словам user, client, music, media и вычитать заявки со слишком техническими словами - мало чего дала. Процент попаданий был около 30 (18 из 50 V и YP), а вычитались заодно и наши заявки. Вторая идея - набрать специфические и характерные для нашей тематики ключевые слова для формирования первоначальной области - в работе, но Вы сами видели, что приносят эти слова. Буду, конечно, пробовать в первом члене какие-то комбинации and, т.е. требовать сочетания слов типа music с чем-то типа listen (это просто демонстрация общей идеи), чтобы обойти, например, "просто" музыкальные приборы, и выйти именно на взаимодействия потребителя с "чем-то". Возможно, у Вас появится какая-то идея - как искать эту нашу первоначальную область? Я сравнительно неплохо отличаю "наши" заявки от "ненаших" по заголовкам.

an/microsoft and spec/((music or media or customer or payment or business or semantic or privacy or preference) and (life or home or desires or children or human or senses or emotion or society or experience) and (perceive or enjoy or buy or imagine or comprehend or visit))

Такая комбинация (я рассматривал и принципиально другие, но пока склоняюсь к этой) приносит  примерно 150 заявок (в среднем неважного качества - можете сами оценить) из 1580 MS, при этом 8 хороших заявок из изученных нами ранее 12-ти (H) по теме Media она приносит. Всего она приносит 13 (8 хороших)  заявок из примерно 40, имеющих в названии слово media, т.е. селекция происходит.
Если слова, приблизительно подобранные в группах по какому-то признаку, перемешать, оставив структуру (3 группы или-или, объединенные И) то выражение начинает приносить уже пр. 500 заявок из 1580 и пр. 20 из 40 медийных. И только еще одну хорошую. Т.е. в тактике такого смыслового разделения через И что-то есть.
Далее - в 4-х наших очень хороших медийных заявках присутствуют сразу по 9 самых неправильных слов, т.е. чистка членом andnot заведомо будет убивать хорошие заявки (я буду еще пробовать варианты плохих слов в claims.) Закономерность - выходит что урожаи этих плохих слов очень сильно пересекаются, а вот урожаи от используемых хороших практически нет.
Далее - USPTO выдерживает 6-7 строчек (в зависимости от структуры выражения), где-то тут она ломается (это четко выражено появлением пустой страницы).
Далее -  находить, например, какое именно слово приносит плохую заявку и, например, убирать его или заменять его синонимом - интересна, но такие замены могут убивать другие, хорошие заявки. Пока что не вижу тут сходимости к 100% результату.

 

YP, пожалуйста, напишите какие-нибудь слова (язык неважен), которые ассоциируются у Вас с зоной интересов IP Futures. Я все время скольжу по барьеру 10/15 из 41. Я  смог бы конечно изменить формулу, так, чтобы стало 15/15, исходя из содержания медийных патентов, но считаю это неправильным, пока что только манипуляции с desire были исключением из правила - медийные заявки только для проверки, но мне это показалось правильным в любом случае. Не могу ничего добавлять, можно только менять - поисковая система не выдерживает. Очень хочется заняться чем-то более производительным, хотя бы в каком-то процентном отношении по времени.
Медиа, развлечения, расслабление, релаксация, увлечение, игра, псевдореальность, герой, психологический, физиологический, усталость, радость, утомление, настроение, эмоции, музыка, нравится, возбуждение, азарт, тоска, тревога, отчаяние, раздражение, разочарование, досада, озлобленность, уровень стресса, альфа-ритм, частота пульса, датчики напряжения мышц, детекторы биопотенциалов головного мозга, положительные (отрицательные) эмоции, электропроводность кожи, вызванные потенциалы головного мозга, вегетативная система, биоуправление, медитация, смех, психические и физиологические реакции человека, биоэлектрическая активность мозга, бинауральные ритмы, спонтанная электроэнцефалограмма., электромиограмма, кожно-гальъваническая реакция, межпульсовый интервал, биометрия, социально-психологический, личная жизнь, эмоциональный комфорт, гармония, артист, чувственный контакт, гедонистические, нравственные, эстетические, аудиовизуальное мышление, фабула, медиатекст, сюжет, сцена, персонаж, образ, метафора, выражение лица, интонация, жест, поза, обобщение, мысль, аудитория, удовольствие, кумир, фанат, восторг, ассоциация (connotation), audiovisual thinking, genre, media education, shot, establishing shot, long shot, medium shot, film text, collage, crop, media effects, mediation, media arts, montage, cutting, cut, cutting phrase, denotation, frame, angle, storyboard, rhythm, film script, topic, subject, theme, convention, plot, story, screen image, episode, discourse, sensitive, digital DJ, user frustration, psychophysiological signals.

 

Ответ на первый вопрос телефонной конференции. При увеличении количества членов или-или-или до 11 все работает. Методика проверки - случайная выборка заявок из всего корпуса и последующий поиск в списке (с которым, в частности, работал YP). Все заявки находятся - ничего лишнего. Наблюдение - лишь изредка заявки попадаются в списке по 2 раза (3 - исключение) т.е. урожаи от разных ключевых слов практически не пересекаются.  Good 

 

Такое категорическое построение V - много and - может дать хороший процент выхода, но возможны потери (can increase the number of words in OR) . А вот вариант с одним and - (person or customer or desires......) and (see or watch or notice.....) дает огромный выход (за 900, поиск в описаниях) и огромный брак (can  reduce the number of words in OR) . Надо искать нечто промежуточное. М 

Suggested algorithm for next steps:

1. Look in each wrong application to detect BAD words - remove or replace them  with a synonym (see Thesaurus in Word) or alternative (find in same or other patents)

2. Look in each lost application and find GOOD words that should be added to include this application

3. Re-combine the groups OR and AND

This algorithm converges to a perfect solution (100% good/0% bad)  if the string length is unlimited. The only remaining problem is how to make the string shorter.

 

an/microsoft and spec/(component and lan and computing and software and protocol and ram and controller and hardware and ROM) and ttl/media 

 

PUB. APP. NO.

Title

1

20040244010

Controlled relay of media streams across network perimeters

2

20040220925

Media agent

3

20040215663

Media agent

4

20040181487

Digital media clearing house platform

5

20040039834

Media streaming of web content data

6

20040002993

User feedback processing of metadata associated with digital media files

7

20030217113

Caching techniques for streaming media

 

Wrong words in 3 our applications (925=663). I'm working on.

Thanks, sorry that so late. I'm playing with Boolean versions similar to yours, though was trying some others (e.g. aclm/(media or music or user or client) and spec/((person or...) and (home or...) and (perceive or enjoy...). Not good so far.

an/microsoft and spec/((media or business or semantic or privacy) and (person or music or home or desires or human or senses or emotion or experience or preference) and (perceive or enjoy or buy or sell or pay or imagine or expect or visit))
Приносит 250, 15 (8 хороших) из 41 заявки с media в заголовках. Т.е. переход от 150 к 250 и от 13(8) к 15(8). Метод - убрал,  посмотрел, убрал окончательно или вернул, переставил, посмотрел и т.д. Sell принесло 50 заявок, некоторые слова не работают в одной группе и работают в другой. Меня обнадеживает только неплохое выметание "ненаших" заявок с media в заголовках.

Good progress! 8/15 is 53%, 8/13 is 61%, up from 30% yesterday!

Thanks for these numbers that YP was unable to give me despite my repeated requests :-(

What is the percentage of IPFZI's applications (our applications) in all of 250? The same (53%, 61%)or different?

I also see some good evolutions in the string itself: adding buy/sell (=business models), simplifying the string etc.

Now: what is your plan to get to 90% and down to 150? What kind of help do you need?

Thanks for the response. This is to me a definitive proof that we should only use positive, not negative (andnot) searches.

Re: keywords
925 and 663 are versions of Media agent. Sense of the email to show that andnot part (with component, LAN etc.) is a hard thing for our wrong words are available in the most interesting applications.

 

Don't understand what this is. Is this a counter-example of a bad string? Also, how can 925 be = 663?

Please explain.

an/microsoft and spec/((media or business or semantic or privacy) and (person or music or home or desires or human or senses or emotion or preference) and (perceive or enjoy or buy or sell or pay or imagine or expect or visit)) andnot aclm/(storage or protocol) 

этот andnot убирает - от 223 до 169. При этом он не убирает ни одной хорошей заявки с media в заголовке и убирает 11 плохих из 41. Другие "плохие" слова (все эти component, LAN, RAM и т.д)либо вообще не работают в claims, либо убирают хорошие заявки. К сожалению то, что он убирает в media и так не появлялось (я конечно проверял эффект контрвыражением), т.е. результат не изменился 14(8 хороших) из 41 медийной. Думаю, тем не менее, что 54 заявки он убирает не зря, раз понимает медийные. С группами еще можно работать. Усложнять выражение уже нельзя, и добавлять в группы нельзя - USPTO уже не  тянет. А вот менять можно.
ниже первые 50 из 169

 

PUB. APP. NO. Title
1 20040260647 Method and system for restricting the usage of payment accounts 
2 20040260532 Adaptive machine translation service 
3 20040255309 Dynamic reconfiguration of multimedia stream processing modules 
4 20040255132 Technique for producing through watermarking highly tamper-resistant executable code and resulting "watermarked" code so formed 
5 20040255115 Method and system for binding enhanced software features to a persona 
6 20040254891 Method and system for restricting the usage of payment accounts 
7 20040254855 Electronic shopping basket  
8 20040252889 System and process for generating representations of objects using a directional histogram model and matrix descriptor 
9 20040249994 Method and system for providing a peripheral service to a host computing device 
10 20040249901 Challenge response messaging solution 
11 20040249810 Small group sampling of data for use in query processing 
12 20040249776 Composable presence and availability services 
13 20040249753 Method and system for restricting the usage of payment accounts 
14 20040243623 Methods and systems for selectively displaying advertisements 
15 20040243470 Methods and systems for selectively displaying advertisements 
16 20040243419 Semantic object synchronous understanding for highly interactive interface 
17 20040243393 Semantic object synchronous understanding implemented with speech application language tags 
18 20040237064 Runtime hosting interfaces 
19 20040234147 System and method for progressively transform coding digital data 
20 20040233274 Panoramic video 
21 20040233235 Computer user interface architecture that saves a user's non-linear navigation history and intelligently maintains that history 
22 20040233209 Theme aware management using fusion 
23 20040233202 Interpolation using redial basis functions with application to inverse kinematics 
24 20040230888 Method and system for selectively enforcing presentation themes 
25 20040230637 Application controls for speech enabled recognition 
26 20040230575 Method and system for providing interface defaults 
27 20040230434 Web server controls for web enabled recognition and/or audible prompting for call controls 
28 20040225952 Architecture for distributed computing system and automated design, deployment, and management of distributed applications 
29 20040224772 Instant messaging embedded games 
30 20040221194 Automated recovery of computer appliances 
31 20040221157 Methods and systems for accessing networks methods and systems for accessing the internet 
32 20040221155 Methods and systems for accessing networks, methods and systems for accessing the internet 
33 20040221088 Intelligent streaming framework 
34 20040221073 Dynamic reconfiguration of multimedia stream processing modules 
35 20040221054 Dynamic reconfiguration of multimedia stream processing modules 
36 20040215956 Methods and systems for accessing networks, methods and systems for accessing the internet 
37 20040215664 Method for promoting contextual information to display pages containing hyperlinks 
38 20040213453 Rapid computer modeling of faces for animation 
39 20040213438 Rapid computer modeling of faces for animation 
40 20040213386 Dual-band modem and service 
41 20040210936 Providing and receiving on-demand assets using a pool of assets containing unavailable assets 
42 20040210851 Method for navigation between elements on a page of content in a handheld device 
43 20040210533 System and method for dynamic playlist of media 
44 20040208344 Rapid computer modeling of faces for animation 
45 20040205830 Synchronization mechanism and the implementation for multimedia captioning and audio descriptions 
46 20040205079 Method and apparatus for deriving logical relations from linguistic relations with multiple relevance ranking strategies for information retrieval 
47 20040201600 Methods and system for providing an XML-based interface description language 
48 20040199869 Schema-based service for identity-based data access to financial data 
49 20040199548 Playback graph for data synchronization 
50 20040196311 Cluster-based visualization of user traffic on an internet site 

 

8/14, but 250 - down to 169. I think such andnot is working, see my reasonings. As to help, maybe some considerations of the words in groups? Also I hope to pull 8/14 (or 8/13 in the other version) up to something better. As to iDrive - they heard our speculations:)) M
Good progress! 8/15 is 53%, 8/13 is 61%, up from 30% yesterday!

Thanks for these numbers that YP was unable to give me despite my repeated requests :-(

What is the percentage of IPFZI's applications (our applications) in all of 250? The same (53%, 61%)or different?

I also see some good evolutions in the string itself: adding buy/sell (=business models), simplifying the string etc.

Now: what is your plan to get to 90% and down to 150? What kind of help do you need?

an/microsoft and spec/((media or business or semantic or privacy) and (person or music or home or desires or human or senses or emotion or experience or preference) and (perceive or enjoy or buy or sell or pay or imagine or expect or visit))
Приносит 250, 15 (8 хороших) из 41 заявки с media в заголовках. Т.е. переход от 150 к 250 и от 13(8) к 15(8). Метод - убрал,  посмотрел, убрал окончательно или вернул, переставил, посмотрел и т.д. Sell принесло 50 заявок, некоторые слова не работают в одной группе и работают в другой. Меня обнадеживает только неплохое выметание "ненаших" заявок с media в заголовках.

 

an/microsoft and spec/((media or business or semantic or privacy) and (person or music or home or human or senses or emotion or preference) and (perceive or enjoy or buy or sell or pay or imagine or expect or visit or desire)) andnot aclm/(storage or protocol or pointer)
Зеленые - хорошие,
Синие - плохие

1 20040220925 Media agent 
2 20040215663 Media agent 
3 20040210533 System and method for dynamic playlist of media 
4 20040093393 System and method for selecting a media file for a mobile device 
7 20040078357 Optimizing media player memory during rendering 
8 20040060426 System and methods for providing automatic classification of media entities according to tempo properties 

10 20040034650 Media identifier registry 
11 20040002993 User feedback processing of metadata associated with digital media files 
12 20030233349 Media player system 
13 20030182139 Storage, retrieval, and display of contextual art with digital media files
14 20030117639 Print media catalog service 
15 20030045953 System and methods for providing automatic classification of media entities according to sonic properties 
16 20030041066 System and methods for training a trainee to classify fundamental properties of media entites 
17 20030037036 System and methods for providing adaptive media property classification 
18 20030009452 Dynamic streaming media management 

15 (10 хороших) из 41 заявки с media в заголовке. + этого варианта - найдены 2 потерянных хороших заявки (осталось 2 утерянных). Я их читал и, в результате, перенес desires в глагольную группу - desire, что их вернуло. В целом мне не нравится эта тактика - если менять выражение, исходя из "интересов" одной-двух заявок, можно убить другие хорошие, или получить плохие. Всего выражение приносит 207 заявок (из 1580) - перенос desire расширил урожай. Такой andnot убирает 82 заявки, из них 3 плохих в медийной группе. Пробовал переходить от трех к двум группам (чтоб найти утерянные и получить маневр в andnot), но не особенно успешно. Общая логика - если выражение как-то работает в медийной группе, отсеивая набитые хорошими словами плохие заявки, так может и в общем что-то дает?

Уточнение - это andnot убирал бы 13 плохих заявок из 41 медийной, но реально он убирает только 3, т.к. остальные и так убираются основным поиском.

could you please give a 1mn call to YP to remind him to read his email/reply? I can't reach him (I'm on a train now).

How many patents, not applications, does it return?

How can we merge patents and applications to run it only once for both?

spec/((person or media or business or payment) and (music or privacy or preference or service) and (human or home or senses or emotions) and (perceive or enjoy or buy or imagine) and (sell or pay or expect or desire))  - 5/5 (good - 100%)  of media (ttl) applications MS, 20 applications of all of MS, 4583 of all USPTO applications.

Just tried  string on ALL existing US patents (not only MS or HP).

The search has given 25749 patents, of which a lot of garbage. 25749 is really too much, even for segmentation purposes.

I therefore suggest we have 3 strings:

1. One for segmentation, returning ~5000 patents out of all existing US patents (about 6 000 000), or about 0.1%. The success rate for this should be >~75%. For MS applications, this would mean not 150, but only about ~30 applications. This should greatly increase your success rate.

2. One for analysis, returning about ~500 patents. The success rate here should be >80-90%. For MS apps, this would return not 150, but only 3-10 apps.

3. One for detailed reading and understanding of claims, with about 50 patents. The success rate should be 100%.

Subject: Re:
Патентнаяактивностьвобласти Media HP и MS

an/microsoft and spec/((person or media or business or privacy or human) and
(music or home or senses or emotion or preference or payment or service) and
(perceive or enjoy or buy or sell or pay or imagine or expect or desire))
andnot aclm/(storage or protocol or pointer)

10/14 (2
потерянных)


Записаться на тренинг ТРИЗ по развитию творческого, сильного мышления от Мастера ТРИЗ Ю.Саламатова >>>

Новости RSSНовости в формате RSS

Статьи RSSСтатьи в формате RSS

Рейтинг – 707 голосов


Главная » Это интересно » ТРИЗ в виртуальном мире медиатехнологий » Техника поиска
© Институт Инновационного Проектирования, 1989-2015, 660018, г. Красноярск,
ул. Д.Бедного, 11-10, e-mail
ysal@triz-guide.com, info@triz-guide.com
 
 

 

Хочешь найти работу? Jooble