眾所周知，亞馬遜平臺(tái)上侵權(quán)的隱患無(wú)處不在，一些看似普通的日常用詞，實(shí)則已悄然成為注冊(cè)商標(biāo)，讓賣家防不勝防，往往陷入被動(dòng)侵權(quán)的境地。近期，又有三個(gè)物品名稱被正式注冊(cè)為商標(biāo)，給賣家們敲響了警鐘。

常用詞商標(biāo)名單持續(xù)擴(kuò)大

一、Coins一詞的商標(biāo)之爭(zhēng)

在中文語(yǔ)境中，“Coins”通常被解釋為“/錢幣”。美國(guó)專利商標(biāo)局（USPTO）的記錄顯示，多年以來(lái)，有不少個(gè)人或企業(yè)試圖將此詞注冊(cè)為商標(biāo)。令人注意的是，其中四個(gè)商標(biāo)目前處于有效狀態(tài)。這四個(gè)商標(biāo)持有人中，有三個(gè)來(lái)自美國(guó)和英國(guó)的公司，還有一個(gè)是中國(guó)籍的個(gè)人。這位中國(guó)籍的商標(biāo)持有人在平臺(tái)上如果發(fā)起投訴，將有大量賣家可能受到牽連，特別是收藏幣類目的賣家。

二、SUPER BALL商標(biāo)的廣泛覆蓋

“SUPER BALL”意為“彈力球”。這個(gè)商標(biāo)在2012年獲得注冊(cè)，其保護(hù)范圍異常廣泛，涉及圣誕裝飾品、沖浪板、各種運(yùn)動(dòng)球類等數(shù)十種商品。值得一提的是，該商標(biāo)與HulaHoop有著相同的持有者，即美國(guó)青少年戶外玩具運(yùn)動(dòng)品牌“Wham-O”（威猛奧）。該品牌在過(guò)去曾多次對(duì)frisbee（飛盤）商標(biāo)發(fā)起訴訟，讓不少中國(guó)賣家吃了啞巴虧。盡管目前Wham-O還未對(duì)SUPER BALL發(fā)起訴訟，但賣家們?nèi)孕璞３志琛?/p>

三、Bacon Bin商標(biāo)的廚房風(fēng)波

“Bacon Bin”是一款廚房用具的名稱，用于過(guò)濾油渣、保存豬油。這個(gè)名稱同時(shí)也是一個(gè)美國(guó)商標(biāo)，歸屬于Talisman Designs LLC公司。近期，該公司在多個(gè)跨境電商平臺(tái)上發(fā)起了針對(duì)涉嫌侵權(quán)的投訴。部分賣家在編輯商品信息時(shí)可能未經(jīng)授權(quán)就使用了“Bacon Bin”作為產(chǎn)品名稱，從而觸發(fā)了商標(biāo)侵權(quán)問(wèn)題。值得注意的是，今年3月又有公司申請(qǐng)將Bacon Bin注冊(cè)為商標(biāo)，目前申請(qǐng)尚在進(jìn)行中。

四十余個(gè)常用詞已成商標(biāo)重災(zāi)區(qū)

據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前已有超過(guò)40個(gè)常用詞被注冊(cè)成商標(biāo)，包括但不限于：100%、Organic、Frisbee等。對(duì)于那些產(chǎn)品核心關(guān)鍵詞恰好與這些商標(biāo)重合的賣家來(lái)說(shuō)，是否使用這些關(guān)鍵詞放在標(biāo)題和描述中成為了一個(gè)糾結(jié)的問(wèn)題。從反饋信息來(lái)看，只要產(chǎn)品和對(duì)方不在同一類目下，使用這些關(guān)鍵詞并無(wú)大礙。但也有案例表明，即使跨類目，被投訴后仍可能面臨侵權(quán)判定。

結(jié)語(yǔ)

無(wú)論是產(chǎn)品名稱、Listing關(guān)鍵詞還是描述詞，一旦涉及商標(biāo)侵權(quán)，賣家往往需要走上申訴的艱難道路。處理不當(dāng)可能導(dǎo)致Listing下架、甚至店鋪被封禁。對(duì)于那些已經(jīng)被申請(qǐng)為商標(biāo)的常用詞所帶來(lái)的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，最佳的應(yīng)對(duì)策略就是提前防范。作為賣家，應(yīng)當(dāng)提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)，避免陷入無(wú)謂的糾紛之中。

（來(lái)源：跨境風(fēng)云）

以上內(nèi)容僅供參考，不代表任何立場(chǎng)！本文經(jīng)原作者授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載需經(jīng)原作者授權(quán)同意。?config = tf.keras.models.Sequential()報(bào)錯(cuò) Tensorflow中的error報(bào)錯(cuò)顯示NoneType的錯(cuò)誤應(yīng)該如何處理？

`config = tf.keras.models.Sequential()` 報(bào)錯(cuò)時(shí)通常會(huì)伴隨具體的錯(cuò)誤信息指出問(wèn)題所在。如果你遇到的是 `NoneType` 的錯(cuò)誤，這通常意味著你正在嘗試訪問(wèn)或操作一個(gè)沒(méi)有正確初始化或賦值的變量或?qū)ο髮傩浴?/p>

在 TensorFlow 中使用 `tf.keras.models.Sequential()` 創(chuàng)建模型時(shí)遇到錯(cuò)誤，你可以按照以下步驟來(lái)處理：

1. 查看完整的錯(cuò)誤信息：首先查看完整的錯(cuò)誤信息以了解問(wèn)題的具體原因。錯(cuò)誤信息通常會(huì)告訴你是在哪一行代碼出的問(wèn)題以及為什么會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。

2. 檢查模型定義：確保你在創(chuàng)建 `Sequential` 模型時(shí)正確使用了層（layers）。例如：

```python

model = tf.keras.models.Sequential([

# 在這里添加你的層（layers），例如：tf.keras.layers.Dense()等

])

```

如果你沒(méi)有在方括號(hào)內(nèi)添加任何層或者添加了錯(cuò)誤的層類型（比如沒(méi)有傳正確的參數(shù)給層），那么這可能導(dǎo)致 `NoneType` 的錯(cuò)誤。

3. 檢查數(shù)據(jù)流圖：在 TensorFlow 中構(gòu)建模型時(shí)，數(shù)據(jù)流圖（計(jì)算圖）的每個(gè)部分都必須正確連接和初始化。如果某個(gè)部分沒(méi)有正確連接或初始化（例如因?yàn)槿鄙佥斎牖蜉敵觯?，那么這可能會(huì)導(dǎo)致 `NoneType` 的錯(cuò)誤。

4. 確保所有層