近似构成与重复构成的意义相同？

近似构成与重复构成的意义不相问，近似构成还不完相同，重复构成是完全相同。

近似构成和重复构成有什么分别？

近似（相似）指的是在形状、大小、色彩、肌理等方面有着共同的特点，它表现了统一中呈现生动变化的效果。

近视的程度可大可小，如果近似程度大，就产生重复之感；反之，近似的程度太小会破坏统一感，失去近似的意义。

总之，近似的形之间是一种同族类的关系。

形状的近似、骨骼的近似。

重复是指在同一设计中，相同的形象出现两次或超过两次。

所谓相同，在重复的构成中主要指形状的相同，其它的还有色彩、大小、方向、肌理等方面的相同。

重复的基本形不宜复杂，以简单为宜。

基本形的重复、骨骼的重复、各种要素的重复（形状、大小、色彩、肌理、方向的重复）。

怎么判定注册近似的商标是否构成侵权？

判断商标侵权根本的标准是混淆理论，即是否会导致相关公众产生混淆或者存在混淆的可能性。我国《商标法》第五十二条未明确引入混淆理论，而是采取了列举方式对商标侵权情形作出相关规定。这种规定方式有助于法院在遇到具体情形时候对号入座，但是也非常容易使法院执拗于对具体情形属于法律规定的哪种情形的判断，却忽略了是否产生混淆或者存在混淆可能性才是判断商标是否构成侵权的根本标准。

就第五十二条的第（一）款而言，商标相同或近似从外观可以判定，并非完全主观。比如“康师傅”与“康帅傅”，“adidas”与“adibas”，“lining”与“niling”，“农夫山泉”与“车夫山泉”，“娃哈哈”与”哇哈哈“，在后商标都是可以轻松判定是近似商标的（这几个都是我在现实中见到过的，中国山寨威武）。有的商标复杂一些，可能判断起来容易产生争议。

不过，完全没有必要把主要精力放在判断商标时候相同或相似上面。实际上，判断商标相同或相似只是判断混淆的参考标准之一。正确的顺序是判断是否混淆而后判断是否构成侵权。而不是通过判断是否混淆来判断商标是否相同或相似，从而判定商标构成侵权。（《商标法》第五十二条的规定导致了这种误读，比如”蓝色风暴“案，本案一审法院与二审法院争议甚大）。

近似构成功的类型有哪些？

近似构成，渐变构成，发射构成，特异构成

ai近似构成图片怎么做？

AI近似构成图片通常可以通过以下步骤完成：

选择一个输入图像：选择您想要进行AI近似构成的图像，可以是JPEG、PNG或其他格式的图片。

选择一个AI近似构成工具：选择一个可以进行AI近似构成的工具或软件，例如Adobe Illustrator、CorelDRAW或其他专业的矢量图形软件，也可以选择在线工具或应用程序，例如Vectornator、Inkscape、TracingMa等。

调整设置和参数：根据您的需要和预期的输出效果，调整相应的设置和参数，例如阈值、减少噪点、曲线平滑、颜色数量等。

进行AI近似构成：使用所选的AI近似构成工具，将图像转换为矢量格式，通常是SVG或AI格式。在这个过程中，图像将被近似为一组基于曲线和形状的矢量对象，而不是基于像素的位图。

进行后期处理和修改：根据需要，对输出的矢量图进行后期处理和修改，例如调整曲线的形状、修改颜色、删除或添加对象等。

输出和保存：将输出的矢量图导出为所需的格式，例如SVG、AI、EPS等，并将其保存到计算机或其他存储设备中。

请注意，AI近似构成技术并不是完美的，尤其是对于包含复杂细节或纹理的图像，可能会存在一些失真或损失。因此，建议在使用AI近似构成技术时，要仔细检查和调整输出效果，以确保其符合您的预期和需求。

简述近似构成应注意的问题？

基本形态在变化时，可以有秩序地改变自身的形态特征，处理手法不要发生很大的变动，最好骨格不变，只是基本形发生微妙的变化。

作品的处理方法有很多，如利用直线、弧线、块面、肌理等变形重组等，但同一副作品中要有一个主题，不要用太多的处理手法，因为这样会使人觉得杂乱无章。

生活中的哪些现象属于近似构成？

以上八幅图所示都是我们生活中常见近似构成现象。

在平面构成中，近似构成与渐变构成有哪些方面的异同？

在平面设计中 近似构成是指相似的东西组合在一起的 比方说图形 文字是不同的东西 但是有相似之处但是渐变构成是指相同的东西渐渐的有所变化 比方说 一个图形 越来越小

四字商标，还能提交两字，构成近似吗？

汉字商标，两个字的，比如一个谐音，一个完全相同，这个是不近似的，比如——汇集和会集，但是如果三个字的商标，其中两个字是完全相同的，一个谐音，就判定为近似了，但也是会看具体含义的，如果第一个字是谐音，有些也是可以通过的，比如——贝美姿和倍美姿。

上近似 下近似求法？

粗糙集理论作为一种数据分析处理理论，在1982年由波兰科学家Z.Pawlak创立，是一种处理不精确(imprecise)、不一致(inconsistent)、不完整(incomplete)等各种不完备的信息有效的工具。1995年ACM将粗糙集理论列为新兴的计算机科学的研究课题。 下面讨论上下近似的概念。假设给定了一个A上的子集合X={x2,x5,x7}，那么用知识库中的知识应该怎样描述它呢？无论是单属性知识还是由几个知识进行交、并运算合成的知识，都不能得到这个新的集合X，也就是在所有的现有知识里面找出跟他最像的两个一个作为下近似，一个作为上近似。可以选择“蓝色的大方块或者蓝色的小圆形”这个概念：{x5,x7}作为X的下近似。选择“三角形或者蓝色的”{x1,x2,x5,x7,x8}作为上近似，值得注意的是，下近似集是在那些所有的包含于X的知识库中的集合中求交得到的，而上近似则是将那些包含X的知识库中的集合求并得到的。