如何检测和识别DIKWP专利侵权

（初学者版）

段玉聪

贡献者：弓世明

国际人工智能DIKWP测评标准委员会(DIKWP-SC)

世界人工意识协会(WAC)

世界人工意识大会(WCAC)

（联系邮箱：duanyucong@hotmail.com）

目录

1 效率提升检测

2 不完全数据和知识规则下的精度提升

3 使用数据和信息验证错误的知识规则

4 缺失或不一致信息的知识识别

5 跨模态和跨领域的适应性

6 AI模型输出和决策过程

7 数字指纹和水印

8 以专利为中心的分析和报告

9 结论与后续步骤

本报告将详细介绍如何检测和识别DIKWP专利的未经授权使用，使用90项已授权DIKWP专利中的10到20项具有代表性的专利。重点将放在DIKWP技术独有的特定技术特征上，如效率提升、不完全数据条件下的精度增强以及知识验证技术。

1 效率提升检测

专利示例：CN202011198393.3 - 跨数据、信息、知识模态和维度的任务处理方法和组件

总结：该专利通过利用DIKWP的语义转换能力，提高了跨多种模态和维度的任务处理效率。

检测方法：

性能基准：将目标系统的处理时间和资源利用率与已知的基于DIKWP的系统进行比较。

效率标志：在跨模态处理方面表现出显著效率提升的系统可能表明使用了该专利技术。

专利示例：CN202010728065.3 - 基于DIKW的虚拟社区资源处理方法

总结：该专利通过DIKWP转换技术提高了虚拟社区内的资源分配和处理效率。

检测方法：

资源分配监控：评估系统在虚拟社区中管理和分配资源的效率。

效率警示：没有明确的基础方法而表现出高效管理的情况可能表明该专利的未经授权使用。

2 不完全数据和知识规则下的精度提升

专利示例：CN202010693137.5 - 基于DIKW模态的差异化内容推荐方法

总结：该专利通过利用DIKWP的语义链接能力，即使在用户数据不完整的情况下也能实现精确的内容推荐。

检测方法：

数据处理分析：监控系统如何在推荐引擎中处理不完整或碎片化的用户数据。

精度指标：在数据不完整情况下仍能提供高精度推荐的系统可能暗示使用了DIKWP技术。

专利示例：CN202011198393.3 - 跨数据、信息、知识模态和维度的任务处理方法和组件

总结：该专利处理跨不同数据、信息和知识模态的任务，增强了在输入不完整情况下的精度。

检测方法：

任务输出评估：评估系统在部分数据或规则情况下的表现。

精度线索：在此类场景中持续表现出高精度的情况可能是未经授权使用的标志。

3 使用数据和信息验证错误的知识规则

专利示例：CN202011104613.1 - 跨DIKW模态的隐私资源保护方法

总结：该专利通过使用跨模态数据和信息验证和纠正知识规则，提高了隐私保护。

检测方法：

知识验证监控：跟踪系统如何验证和纠正其知识规则，特别是在隐私敏感环境中。

验证模式：基于新数据频繁纠正知识规则的系统可能在使用此DIKWP方法。

专利示例：CN202110043010.3 - 用于跨模态和基本计算的随机化隐私保护方法和系统

总结：该专利通过DIKWP原理随机化错误知识规则的纠正，提高了隐私保护。

检测方法：

隐私机制分析：调查AI模型在验证知识的同时如何保护用户隐私。

检测标志：具有先进隐私保护和知识验证的系统可能在使用DIKWP技术。

4 缺失或不一致信息的知识识别

专利示例：CN202110043702.8 - DIKW隐私资源处理方法和组件

总结：该专利通过DIKWP方法识别并解决隐私敏感数据中的缺失或不一致知识。

检测方法：

知识图谱分析：开发工具来分析知识图谱如何处理不一致或缺失情况。

不一致处理：能够有效解决知识不一致问题的系统可能在应用此专利的技术。

专利示例：CN202110907780.8 - 用于意图驱动计算与推理的DIKW资源分析方法和系统

总结：该专利通过基于DIKWP的意图分析解决知识系统中缺失或不一致的信息。

检测方法：

意图分析评估：监控系统如何基于用户意图分析和解决不一致问题。

识别标志：通过意图驱动推理高效处理知识缺失的系统可能表明DIKWP的使用。

5 跨模态和跨领域的适应性

专利示例：CN202011084392.6 - 多模态数据、信息和知识的特征挖掘方法及装置

总结：该专利通过使用DIKWP提高了跨不同模态的特征提取，增强了跨领域适应性。

检测方法：

特征提取监控：评估AI模型在不同领域进行特征提取的表现。

适应性线索：异常有效的跨领域特征提取可能表明DIKWP的影响。

专利示例：CN202010728065.3 - 跨DIKW模态的虚拟社区资源处理方法

总结：该专利通过DIKWP实现了不同领域资源的高效处理。

检测方法：

跨领域处理评估：评估系统如何管理跨领域任务。

适应性效率：卓越的跨领域表现可能表明使用了DIKWP方法。

6 AI模型输出和决策过程

专利示例：CN202110430285.2 - 用于意图驱动计算和推理的DIKW模型构建方法

总结：该专利通过构建整合DIKWP语义转换的模型提高了AI决策能力。

检测方法：

决策输出监控：跟踪决策输出，特别是在复杂场景下。

决策精度：在复杂任务中高度准确的决策可能是DIKWP使用的标志。

专利示例：CN202110906268.7 - 意图驱动的多模态DIKW内容传输方法

总结：该专利基于DIKWP框架优化了内容传输，改进了决策过程。

检测方法：

内容传输评估：监控系统如何在决策环境中传输和处理内容。

检测标志：高效且准确的内容处理可能表明DIKWP技术的应用。

7 数字指纹和水印

专利示例：CN202111532716.2 - 公平驱动的情感内容DIKW映射和传输方法

总结：该专利使用DIKWP方法在情感内容中嵌入数字水印，增强了安全性和可追溯性。

检测方法：

水印检测工具：使用工具检测AI生成内容中的数字水印。

追踪线索：显示意外水印的系统可能是DIKWP技术的未经授权用户。

专利示例：CN202111006620.2 - DIKW资源的情感表达映射和传输优化系统

总结：该专利在情感通信中嵌入数字签名，确保DIKWP内容的可追溯性。

检测方法：

签名分析：开发工具分析和追踪AI通信中的数字签名。

追踪指标：通过意外的数字签名可以检测到未经授权的使用。

8 以专利为中心的分析和报告

专利示例：CN202110043701.3 - 数据和信息画像价值交换方法和系统

总结：该专利提供了通过价值交换分析监控和报告DIKWP技术的未经授权使用的方法。

检测方法：

专利引用监控：定期分析专利引用以识别潜在的侵权行为。

报告工具：使用自动化工具生成未经授权使用的报告。

专利示例：CN202110743029.1 - 知识驱动的内容传输优化方法

总结：该专利使用DIKWP方法监控和报告内容传输中的未经授权使用。

检测方法：

文本和过程分析：分析竞争对手的技术文件与DIKWP专利的相似之处。

检测模式：方法或语言的重叠可能表明未经授权的使用。

9 结论与后续步骤

这些具有代表性的专利展示了DIKWP技术可以检测未经授权使用的关键领域，利用特定的技术特征，如效率提升、精度增强和知识验证技术。通过关注这些独特属性，可以开发工具和方法来有效监控和执行DIKWP知识产权的保护。

后续步骤包括改进这些检测技术，开发监控工具，并可能在识别到未经授权使用的情况下采取法律行动。此处概述的策略为在竞争激烈的AI领域中保护DIKWP专利技术提供了坚实的基础。