刘某勋和北京某欧分析仪器有限公司侵犯他人商业秘密案

商业秘密作为重要的知识产权,其形成需要权利人花费大量的人力物力财力资源,可以为权利人带来经济利益或者竞争优势。商业秘密的保护对于促进社会主义市场经济健康发展、维护市场竞争秩序、保护经营者和消费者的合法权益具有重要意义。本案是北京市通州区市场监管局(下称“通州局”)查办的一起侵犯权利人经营信息的案件,本案取证范围横跨北京、湖北等地,在调查取证、查明违法事实、违法行为认定等多方面存在一定的难度,同时,该案对北京市通州区商业秘密保护试点区建设起到了一定的示范及推动作用。

基于局部特征提取的有监督的流形学习方法

为了提高工业产品的质量,提出一种基于局部特征提取的有监督的流形学习方法,用于工业生产过程中工艺参数的调整和优化。利用"多类邻域搜索"策略对每个样本点寻找邻域矩阵,对邻域矩阵进行特征分解,获得每个样本点的演化矢量,进而可以求得潜含在数据内部的主流形。另一方面,利用训练样本建立基于支持矢量数据描述的监控模型,对工艺过程进行监控。当发现异常样本时,将异常样本在主流形方向上进行投影,可以得到各个工艺参数的调整量,由此可将异常样本调控回到生产受控状态。利用IF钢实际生产过程数据进行验证,结果表明:新方法能有效提取出数据内部的流形结构,并通过主流形实现对工艺参数的调整,为实际生产过程提供了一种新的工艺参数优化方法。

一起侵犯他人商业秘密案的四个争议焦点分析

本案是北京市通州区市场监管局查办的一起侵犯权利人经营信息的案件。本案取证范围横跨北京、湖北等地,在调查取证、查明违法事实、违法行为认定等多方面存在一定的难度,同时该案对商业秘密保护试点区建设起到了一定的示范及推动作用。

基于函数型数据分析的半导体生产过程监控

提出一种基于函数型数据分析的非平稳生产状态下的多批次生产过程监控方法。引入函数型数据分析方法将三维数据中的每个变量沿时间方向进行函数拟合,从而将三维离散数据矩阵转化为二维函数矩阵。对各个变量曲线求取二阶导数,消除非平稳生产状态所导致的均值波动现象,增加建模的准确性。在此基础上,利用函数型主成分分析方法对各个变量的导数曲线进行特征提取,并使用基于权重的主成分融合方法,获得函数型主成分矩阵。利用支持向量数据描述方法对函数型主成分矩阵进行监控,并将其应用于工业半导体生产过程的监控中。结果表明,基于函数型数据分析的监控方法与传统方法相比,具有更低的漏检率,验证了新方法的有效性。