第三条 以下材料可以作为证明商标驰名的证据材料： （一）证明相关公众对该商标知晓程度的有关材料； （二）证明该商标使用持续时间的有关材料，包括该商标使用、注册的历史和范围的有关材料； （三）证明该商标的任何宣传工作的持续时间、程度和地理范围的有关材料，包括广告宣传和促销活动的方式、地域范围、宣传媒体的种类以及广告投放量等有关材料； （四）证明该商标作为驰名商标受保护记录的有关材料，包括该商标曾在中国或者其他国家和地区作为驰名商标受保护的有关材料； （五）证明该商标驰名的其他证据材料，包括使用该商标的主要商品近三年的产量、销售量、销售收入、利税、销售区域等有关材料。
非负矩阵分解是挖掘高维数据潜在结构的核心技术，广泛应用于推荐系统、生物信息学、图像处理等多个领域。北京大学人工智能学院孙仲研究员团队瞄准这一技术，设计了一种模拟计算芯片，为大规模数据处理提供了全新高效方案。和当前先进数字芯片相比，计算速度可提升约12倍，能效比提升超过228倍，相关成果已于近日发表于《自然·通讯》。
孙仲1月22日告诉科技日报记者，非负矩阵分解是一种强大的“数据降维”技术。它能从巨量且庞杂的用户行为、图像像素等信息中，提炼出潜在的模式与特征，在图像分析、信息聚类、个性化推荐等领域具有广泛应用。但面对如今动辄百万级规模的数据集，传统数字硬件受计算复杂度和内存瓶颈限制，难以满足实时处理需求。
孙仲团队一直研究模拟计算。模拟计算直接利用物理定律实现并行运算，延时低、功耗低，在算力瓶颈背景下，具有先天优势。团队此次研制出了基于阻变存储器(RRAM)的非负矩阵分解模拟计算求解器，并创新性设计了一种可重构紧凑型广义逆电路，通过电导补偿原理，用最少的计算单元实现相同运算功能，对非负矩阵分解过程中最核心的计算步骤进行了优化，实现一步求解，极大优化了芯片的面积与能耗表现。
为验证芯片性能，研究团队搭建了测试平台，在典型场景中进行验证。在图像压缩任务中，和在全精度数字计算机上运行的结果相比，图片精度损失相差无几，还节省了一半的存储空间；在推荐系统应用中，其预测误差率和数字芯片计算结果高度相近。在MovieLens 100k数据集推荐系统训练任务中，与主流可编程数字硬件相比，该模拟计算器实现了212倍的速度提升和4.6万倍的能效提升；在网飞(Netflix)规模数据集的推荐系统训练任务中，其计算速度较先进数字芯片提升约12倍，而能效比提升超过228倍。
“这项工作为非负矩阵分解这类约束优化问题的实时求解开辟了新路径，展现了模拟计算处理现实复杂数据的巨大潜力。”孙仲表示，该研究可为实时推荐系统、高清图像处理、基因数据分析等场景带来技术革新，助力人工智能应用向更高效、更低功耗方向发展。(记者张盖伦) 【编辑:付子豪】
印尼：中国游客带来复苏希望印度尼西亚巴厘省旅游局旅游营销部部长茵达·尤斯蒂卡里妮日前接受新华社记者专访时说，中国游客的回归为巴厘岛旅游业、相关从业者以及巴厘岛政府带来希望，将有利于巴厘岛疫后复苏，帮助当地经济和旅游活动重回正轨。。
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