IP 라이선싱 기능

Patented.ai 인퓨즈 고급 AI 기술 심층적인 특허 전문 지식을 바탕으로 강력한 라이선스 전략 개발을 위한 중요한 서비스를 제공합니다.

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Patented.ai 는 전 세계 주요 혁신가와 IP 변호사로부터 신뢰를 받고 있습니다.

성장하고 개선되는 최첨단 서비스.

우리는 고위험 특허 소송 및 연구를 지원하기 위해 AI를 기반으로 하는 세계 최초의 특허 및 지적 재산권 서비스를 구축했습니다.

하드웨어 디스커버리

모든 특허 번호부터 시작해서 고가치 침해 해소 라이선스 기회를 발견하고 정확히 찾아내십시오.

꼼꼼하게 스캔하세요 산업 전반에 걸친 광범위한 제품, 모든 특허의 잠재적 침해 발견.

학제 간 전문 지식 통합 기술과 법적 원칙 간의 상호 작용이 중추적인 복잡한 분야에서

레버리지 a 광범위한 실시간 데이터 소스 기회를 간과하지 않도록

Key Functionality

User-worn device with strap

Measures blood oxygen saturation

Computing Processor

Protruding enclosure

- Transparent windows with two sets of LEDS

전 세계의 모든 시간에도 불구하고  우리는 Patented.ai 같은 일을 할 수 없었어요.

선임 기술 IP 분석가

KEY FUNCTIONALITY OF TARGET PATENT CLAIMS

Server/Client environment

Client uses Seed for Random Number Generation

All players receive same Seed in same match

Game ID used as part of the Seed value

소프트웨어 디스커버리

액세스 제품 이름, 산업, 설명 및 회사 이름에 대한 자세한 정보 잠재적 사용권자의 식별을 간소화합니다.

신뢰 수준에 따라 우선 순위가 지정된 잠재적 침해를 확인하고 리소스를 다음과 같이 최적화합니다. 침해 가능성이 가장 높은 잠재 고객에 집중.

하네스 자동화된 지속적인 모니터링 IP 전략에 대한 최신 관련 및 미션 크리티컬 정보에 대한 실시간 업데이트를 제공합니다.

제품 검색 비교

포괄적인 실시간 모니터링을 통해 기존 제품 검색 프로세스를 간소화하고 개선합니다.

기술 사양

고객 지원

마케팅 자료

비디오 및 비디오 대본

SEC 파일링

그리고 더...

기존 방법

사용할 수 없음

Patented.ai 엔진 활용

포괄적 제품 적용 범위

광범위 데이터 소스

통합형, 학제 간 전문 지식

제품 침해 분석

Patented.ai 는 최초 발견 이후에도 잠재적 침해에 대한 철저한 분석을 실시하며, 이는 라이선스 프로그램을 협상하고 확장하는 데 매우 중요합니다.

제품

Hulu Watch Party

출시되었습니다

December 2, 2020

클레임 요소

1.a

1.b

1.c

1.d

1.e

1.f

대상 특허 청구의 주요 기능

미디어 콘텐츠를 여러 사용자 장치에 동시에 스트리밍

미디어 스트리밍 중:

- 하나의 사용자 장치에서 사용자 제작 콘텐츠 수신

- 수신한 사용자 제작 콘텐츠를 다른 사용자 장치로 전송

여러 사용자 장치의 미디어 재생에 대한 동기식 제어

미디어 스트리밍 중에 사용자 기기로 광고 전송

Automated Claim Mapping

Automatically gathers citations and relevant information about specific products and companies, providing meaningful insights that enhance your patent investigation and licensing negotiations.

Delivers confidence levels indicating how well a patent’s claims match specific disclosures and evidence, offering a unique perspective on potential overlaps and conflicts.

Maps all elements of a target patent’s claims to any uploaded evidence.

Shows how multiple pieces of evidence and disclosures align with single claim elements for thorough examinations.

DISCLOSURE	REASON & ANALYSIS
1.a receiving at least one content package, wherein the content package includes at least one content piece and a set of rules associated with the content package, wherein the set of rules includes a trigger condition and an expected response, and wherein the trigger condition specifies a context that triggers a presentation of the content piece;
"Our recommendation system is built on the simple principle of helping people find the videos they want to watch and that will give them value... Your homepage is what you see when you first open YouTube—it displays a mixture of personalized recommendations, subscriptions, and the latest news and information." Source Title: On YouTube’s recommendation system Source URL: https://blog.youtube/inside-youtube/on-youtubes-recommendation-system/ Source Date: September 15, 2021	HIGH CONFIDENCE The provided evidence describes YouTube's homepage as an aggregation of personalized recommendations, which can be viewed as a "package of content". This content package included various items (videos) along with implicitly defined rules determining when and how they appear to the user (personalized recommendations based on user interest).
"To provide such custom curation, our recommendation system doesn’t operate off of a 'recipe book' of what to do. It’s constantly evolving, learning every day from over 80 billion pieces of information we call signals... A number of signals build on each other to help inform our system about what you find satisfying..." Source Title: How does YouTube’s recommendation system work? Source URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content	HIGH CONFIDENCE This evidence indicates that YouTube's recommendation system uses a dynamic set of signals to curate content, effectively creating a "package" with rules (signals) that determine when and how content is presented to the user. These rules are not static but evolve based on user interaction, matching the claim element 1.a's requirement for rules regarding the usage of the content package.
"We rely on human evaluators, trained using publicly available guidelines, who assess the quality of information in each channel and video... The more authoritative a video, the more it’s promoted in recommendations." Source Title: How does YouTube’s recommendation system work? Source URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content	HIGH CONFIDENCE The evidence shows that YouTube has a method of ranking videos (authoritativeness) which forms part of the rules for how content is recommended or "promoted" to users. Authoritative videos are more prominently featured in recommendations, indicating a rule-based system that governs the presentation of content packages to users, fitting the description of claim element 1.a.
"Our recommendation system is constantly evolving, learning every day from over 80 billion pieces of information we call signals, the primary ones being:	HIGH CONFIDENCE The evidence lists specific signals used by YouTube's recommendation system, which constitute the rules
"Different YouTube features rely on certain recommendation signals more than others. For example, we use the video you’re currently watching as the main signal when suggesting a video to play next." Source Title: How does YouTube’s recommendation system work? Source URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content	HIGH CONFIDENCE This evidence demonstrates that YouTube applies different rules (signals) depending on the specific feature in use, such as what video to play next after the current one. The use of the currently watched video as a main signal for subsequent recommendations provides a clear example of a rule dictating how content packages are presented to the user, consistent with the description in claim element 1.a.

자동 클레임 매핑

받기 정확한 요소별 클레임 차트.

매끄럽게 대상 특허 청구항의 모든 요소를 매핑합니다. 에 업로드된 모든 증거.

즉각적인 검색 및 통합 제품 및 회사에 대한 인용 및 중요한 정보.

신뢰 수준 확보 얼라인먼트의 강도를 나타냅니다. 클레임과 공개 사이.

밝혀내다 여러 가지 증거 개별 클레임 요소 지원

폭로	이유 및 분석
8 사용자의 생리적 파라미터의 측정치를 비침습적으로 결정하도록 구성된 사용자 착용 장치로서, 사용자 착용 장치는 다음을 포함한다.
도 1A는 사용자의 손가락 끝에 착용하는 산소 농도계 (100) 를 나타낸다. 출처: 자크, 그림 1A, 시트 2	높은 자신감 그림 1A는 청구항 8에 설명된 기본 요구 사항을 충족하는 산소 농도계를 설명합니다. 이 산소계는 사용자가 착용하는 장치이며 생리학적 매개변수의 측정값을 비침습적으로 결정하도록 구성되어 있습니다.따라서, 본 개시내용은 청구항의 요소를 뒷받침하고 이에 부합한다.
8.a 제1 세트의 발광 다이오드 (LED) - 상기 제1 세트는 적어도 제1 파장에서 광을 방출하도록 구성된 LED 및 제2 파장에서 광을 방출하도록 구성된 적어도 LED를 포함한다.
“도 11에 도시된 본 발명의 또 다른 개선된 실시예에서, 가시광선 내지 근적외선 파장 범위에서 서로 다른 파장의 2개 이상의 광원 (310A, 310B, 310C) 을 사용하여 추가 측정을 얻는 것이 바람직하다.파장이 짧으면 혈관 벽 (260) 을 탐침하고 긴 파장의 탐침은 혈액이 채워진 혈관 내강 (270) 으로 향한다.” 출처: 자크, 콜. 25, 라인 52 - 58.	높은 자신감 증거에는 여러 장소에 있는 여러 개의 LED가 나와 있습니다 (예: 그림 11 및 해당 텍스트 참조). 여기에는 광원 310A, 310B 및 310C가 나와 있습니다. 이 광원은 첫 번째 파장에서 빛을 방출하는 LED일 수 있고 적어도 두 번째 파장에서 빛을 방출하도록 구성된 LED일 수 있습니다.
“New, Jr. 등에 따르면 두 개의 LED가 손가락과 같은 신체 부재를 적색 및 적외선 파장의 빛에 노출시키고 각 LED는 1/4의 듀티 사이클을 갖습니다...기존 맥박 산소 농도계 프로브의 기본 설계에는 적색 및 적외선 발광 다이오드 (LED) 와 광검출기 (또는 광 변환기) 가 모두 포함됩니다.이러한 구성 요소는 LED가 동맥 조직의 특정 부분을 비추도록 배열되어 있습니다.검출기는 조직 부분을 통해 투과되었지만 피부, 뼈, 혈액 및 기타 생리적 흡수제에 의해 흡수되지 않은 LED에서 빛을 수집합니다.그런 다음 이 신호의 정상 상태 (DC) 및 시변 (AC) 성분을 사용하여 산소가 공급되는 동맥혈의 비율을 계산합니다.”	높은 자신감 Jacques는 맥박 산소 농도계 프로브에 두 개의 LED를 사용하는 방법을 설명합니다.이 LED는 적색 및 적외선 파장에서 빛을 방출하여 첫 번째 및 두 번째 파장에서 빛을 방출해야 하는 요구 사항을 충족합니다.따라서 Jacques의 공개는 대상 특허의 청구항 8.a를 예상하는데, 이는 청구항의 모든 요소를 유사한 방식으로 설명하기 때문입니다.
8.b 제 1 세트의 LED와 이격되어 있는 제 2 세트의 LED들로서, 제 2 세트의 LED는 제 1 파장에서 광을 방출하도록 구성된 LED 및 제 2 파장에서 광을 방출하도록 구성된 LED를 포함한다.
“도 10A 및 10B는, 이러한 개선된 실시예에 따르면, 예를 들어, 산소 측정 장치 (200A, 200B) 내의 다수의 광원 (210) 및/또는 다수의 검출기 (220) 가 다양한 소스-검출기 분리를 제공하는 데 사용된다.광원 (210) (및/또는 검출기 (220)) 은 예를 들어 어레이 (208) 에 배열될 수 있다.광원 (210) 을 작동시키는 회로와 검출기 (220) 로부터의 출력 신호를 처리하는 회로는 그림 10A 및 10B에 나와 있지 않지만, 당업계의 숙련자에 의해 일상적으로 설계될 수 있다.”	높은 자신감 본 명세서는 어레이 (208) 내의 광원 (210) 의 배열을 설명하는데, 이는 제1 세트로부터 이격된 제2 세트의 LED가 존재함을 시사한다.또한, 정확한 파장이 명시되어 있지는 않지만, 산소 측정 장치의 맥락에서는 제1 및 제2 파장에서 빛을 방출하도록 LED를 구성해야 한다는 요구 사항에 맞춰 서로 다른 파장에서 빛을 방출하는 LED를 사용하는 것을 의미한다.
“다양한 YouTube 기능은 다른 기능보다 특정 추천 신호에 더 많이 의존합니다.예를 들어 다음에 재생할 동영상을 제안할 때는 현재 시청 중인 동영상을 주요 신호로 사용합니다.” 출처 제목: YouTube의 추천 시스템은 어떻게 작동하나요? 소스 URL: https://www.youtube.com/howyoutubeworks/product-features/recommendations/#signals-used-to-recommend-content	높은 자신감 이러한 증거는 YouTube가 사용 중인 특정 기능 (예: 현재 기능 이후 다음에 재생할 동영상) 에 따라 다른 규칙 (신호) 을 적용한다는 것을 보여줍니다.소유권 주장 요소 1.a의 설명과 마찬가지로 현재 시청 중인 동영상을 후속 추천의 기본 신호로 사용하는 것은 콘텐츠 패키지가 사용자에게 표시되는 방식을 규정하는 규칙의 명확한 예가 됩니다.