Does India need to harmonize the law of patent exhaustion and parallel imports?

The amendment of patent law of India in 2005 to fulfill her international obligation under the TRIPS Agreement (World Trade Organization Agreement on Trade Related Intellectual Property Rights) was an outcome of an attempt to balance the competing interests of several stakeholders, including indigenous pharmaceutical companies, multi-national pharmaceutical companies, non-governmental organizations and civil society groups concerned with access to affordable drugs. The adverse consequence of this delicate balancing is introduction of some provisions in the Act whose compatibility with the TRIPS Agreement is questionable, and which therefore are prone to litigations. Section 107A(b) of the amended patent law dealing with parallel imports is one such provision, which, if interpreted word for word could have significant connotations for the rights of a patent owner. This article aims to examine the inconsistencies intrinsic in Section 107A(b) and discusses the divergences in the Indian patent law associated with the doctrine of exhaustion and parallel imports. This article also proposes legal amendments with a view to eliminate inconsistencies intrinsic in the section and enlarge the ambit of the exhaustion principle conceptualized therein, while concurrently remaining compliant with the TRIPS Agreement.     

地域文化影响下的潍坊传统民间艺术的艺术特色

地域文化是民间艺术产生、发展的土壤,民间艺术各具特色的艺术风格深受地域文化的影响。潍坊的民间艺术内容源于日常的文化生活,艺术风格深受该地域独特的审美观念影响。     

Adaptive multi-scale segmentation of surface data using unsupervised learning of seed positions

This paper presents a method for multi-scale segmentation of surface data using scale-adaptive region growing. The proposed segmentation algorithm is initiated by an unsupervised learning of optimal seed positions through the surface attribute clustering with a two-criterion score function. The seeds are selected as consecutive local maxima of the clustering map, which is computed by an aggregation of the local isotropic contrast and local variance maps. The proposed method avoids typical segmentation errors caused by an inappropriate choice of seed points and thresholds used in the region-growing algorithm. The scale-adaptive threshold estimate is based on the image local statistics in the neighborhoods of seed points. The performance of this method was evaluated on LiDAR surface images.     

基于自适应噪声抵消的CZ单晶炉炉膛温度信号处理

为滤除CZ单晶炉炉膛温度信号在单晶生长过程中存在的低频干扰,提出一种基于噪声抵消技术的滤波方法.首先利用傅立叶级数构造出低频干扰的逼近信号,然后根据炉温信号的缓变特征建立能够获取低频干扰逼近信号的抵消器误差函数,最后利用一种改进的粒子群优化算法优化误差函数获得低频干扰的逼近信号,并用该逼近信号抵消低频干扰.实验结果表明,所提出的自适应噪声抵消滤波算法能够有效滤除CZ单晶炉炉膛温度信号中的低频干扰,并优于常用的滤波方法.     

冷床区钢坯自动跟踪系统关键技术的研发

安钢中板厂的炉号跟踪系统中,冷金属检测器CMD用来检测冷床区钢坯的运动,但是CMD只能检测出辊道上是否有钢坯经过,而不能判断钢坯在冷床区具体上到哪个冷床,因此,目前冷床部分的钢坯跟踪是靠人工手动完成的.针对该问题,提出一种新的运用数字图像处理技术完成冷床区钢坯自动跟踪的方法.该方法利用运动目标检测方法检测出辊道上有钢坯运动,然后经过最佳阈值分割、改进的区域生长算法、质心标记、数据库程序等步骤完成钢坯运动轨迹的标记,实现自动跟踪.     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于区域密度的交通拥堵判别方法

本文通过对交通流进行特征提取和状态的划分,建立了交通流判别准则.同时提出一种交通拥堵程度的智能判断方法,该方法以区域密度作为判别交通流状态的主要特征值,辅以时间占有率,结合空间和时间维度来判断当前道路的拥挤程度.仿真实验说明该方法具有较好的准确性和客观性.     

面向手机3D动画自动生成的空间分层布局规划

手机3D动画自动生成系统是将用户发送的短信,经过信息抽取、情节规划等一系列的处理,最终生成一段与短信内容相关的三维动画并发送给接收方这一过程.布局规划是系统的一个重要组成部分,其功能是将模型放置到场景的可用空间上.通过对布局问题的研究,本文提出了一种基于区域布局和模型布局的分层布局方法,其包括定性规划和定量计算两个部分,利用语义网技术建立分层布局知识库,基于规则的方法推导出分层布局定性规划方案,并对模型位置进行动态计算.最后,通过实验验证了分层布局规划的有效性和多样性,满足了自动生成系统对布局规划的要求.     

结合深度学习与条件随机场的遥感图像分类

目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络（CNN）与条件随机场（CRF）两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机（SVM）、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。     

基于改进的JSEG算法的图像分割

针对JSEG算法在图像分割中出现的明显过分割现象,提出一种基于边缘信息的JSEG[1]改进方法。该方法首先将图像的颜色空间转换为LUV颜色空间,用PGF（Peer Group Filtering）[2]算法对图像进行平滑去噪,用分裂算法确定图像的类数,用GLA（Generalized Lloyd Algorithm）[3]算法完成量化,生成＂类图＂。然后计算每个像素的J值,并利用Canny算子检测的边缘信息,对J值进行修正,计算每个像素的局部相似程度,并在不同的尺寸下构建J图像,这样就能反映出最有可能的边界位置。最后在J图像上进行种子区域增长,直到获得最终的分割结果。实验结果表明该方法可以有效地改善JSEG算法在图像分割中存在的过分割现象。