Yu Yao Orden de los libros

Ziel der Arbeit ist es, die chinesische Lösung zur missbräuchlichen Ausübung von Patentrechten durch SEP-Inhaber darzustellen und Erfahrungen aus anderen Rechtsordnungen, insbesondere der EU und Deutschland, zu vergleichen. Dabei werden die Besonderheiten des chinesischen Rechts berücksichtigt, um Antworten auf offene Fragen zur Ausnutzung von SEPs zu finden. Zunächst werden die notwendigen Grundlagen erläutert, gefolgt von einem Überblick über das chinesische Antimonopolgesetz und dem Spannungsverhältnis zwischen Kartellrecht und Patentrecht. Es wird aufgezeigt, wie chinesische Gerichte und Wettbewerbsbehörden in typischen SEP-Fällen agieren und welche Haltung sie gegenüber missbräuchlichen Verhaltensweisen einnehmen. Anschließend erfolgt eine Analyse der allgemeinen Tatbestände des Missbrauchsverbots gemäß der chinesischen kartellrechtlichen Lehre. Ein Schwerpunkt liegt auf der Erörterung der Voraussetzungen, unter denen die missbräuchlichen Verhaltensweisen der SEP-Inhaber einen Missbrauch einer beherrschenden Stellung im Sinne des chinesischen Kartellrechts begründen können. Die Untersuchung schließt mit einer Zusammenfassung der rechtsvergleichenden Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen dem deutschen und dem chinesischen Recht.

In recent years, the rise of affordable and robust sensors, along with increased internet availability, has led to an unprecedented surge in data generation. This data explosion has created a heightened demand for algorithms to process it. However, a crucial yet often overlooked aspect is the need for sophisticated mathematical modeling to accompany these advanced algorithms. This thesis investigates the interplay between algorithm design and modeling, focusing on applications in biomedical engineering. The analysis of physiological time series illustrates two key challenges that underscore the significance of modeling. First, the high noise levels in biological signals necessitate strong regularization, achievable through modeling. Second, many medical applications involve latent variables that are not directly observable, requiring estimation through models. Throughout the discussion, we will explore two primary modalities: Ballistocardiography (BCG), commonly used in home monitoring with simple pressure sensors that produce scalar signals, and functional magnetic resonance imaging (fMRI), a complex method capable of generating detailed images of brain functionality. These examples highlight the critical relationship between data processing, algorithm development, and mathematical modeling in biomedical contexts.