本文档主要探讨了涉及计算机程序的发明专利申请如何符合专利法第二条第二款的规定，即构成技术方案，从而成为专利保护的客体。文档围绕这一主题，明确了判断技术方案的三个关键条件，并详细解释了每个条件的内涵和示例。

具体的，专利审查指南第二部分第九章记载：

根据专利法第二条第二款的规定，专利法所称的发明是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。涉及计算机程序的发明专利申请只有构成技术方案才是专利保护的客体。

而根据专利审查指南的记载可知，对于一项要求保护的权利要求，是否属于技术方案包括三个必要条件：是否能够解决技术问题、对要解决的技术问题采用的是否为利用自然规律的技术手段、通过该技术手段是不是可以获得符合自然规律的技术效果。

其中，技术问题可以理解为：

申请中的计算机程序或包含该程序的发明必须旨在解决一个具体的技术问题，而非纯商业、管理、数学计算或其他抽象概念层面的问题。

例如，提高网络数据传输效率、优化机械设备的控制策略、改进图像处理算法以提升识别精度等都是典型的技术问题。

利用自然规律的技术手段可以理解为：

计算机程序本身作为“技术手段”，其设计、运行和实现应遵循自然规律。

具体体现：

计算机科学原理应用：如算法设计、数据结构、编程语言特性等，这些基础科学理论均基于自然规律。

硬件层面物理运作：程序执行依赖于处理器运算、内存存取、网络通信等物理过程，遵循电学、磁学、光学等自然规律。

与外部世界的交互：程序控制或影响外部设备、系统或环境时，作用方式须符合相应技术领域的自然规律，如力学、伺服控制原理、化学反应动力学或热力学规律。

利用自然规律的技术效果可以理解为：

申请的计算机程序在实施后应当产生可以客观衡量的技术效果，这种效果应是直接源于程序执行过程中对自然规律的应用，而非仅是数据处理或信息呈现的结果。例如：

提高了系统的性能指标（如运算速度、能耗效率、响应时间等）。

改善了设备的控制精度、稳定性或安全性。

实现了新的功能或优化了现有功能，如提高了数据压缩比、提升了故障诊断准确率、增强了用户交互体验等。

对外部环境或物质状态产生了可观察、可测量的影响，如通过软件控制实现了精确的物理设备动作、改变了生产流程中的物质属性等。

那么对于自然规律，如何理解？

自然规律是指自然界中不以人的意志为转移的客观存在的法则，它们反映了物质运动和变化的固有属性及普遍联系。在涉及计算机程序的发明专利申请中，满足自然规律主要体现在：

基础科学原理的应用：计算机程序的开发和运行基于诸如信息论、算法理论、计算机体系结构等计算机科学的基础理论，这些理论本身就是对自然规律的提炼和应用。比如，算法的效率往往与数学上的计算复杂度理论相关，数据存储和检索则遵循信息编码与检索的自然规律。

硬件层面的物理运作：计算机程序的执行离不开硬件的支持，包括处理器的运算、内存的数据存取、网络通信等，这些都是物理过程，严格遵循电学、磁学、光学等领域的自然规律。例如，二进制逻辑运算基于电子器件的开关特性，数据传输遵守电磁波传播定律。

与外部世界的交互：当计算机程序控制或影响外部设备、系统或环境时，其作用方式必须符合相应技术领域的自然规律。例如，通过软件控制机器人手臂精准定位，就需要遵循力学、伺服控制原理；通过算法调节工业生产参数，就要符合化学反应动力学或热力学规律等。

综上所述，判断涉及计算机程序的发明专利申请是否符合专利法第二条第二款的规定，需确保申请解决了特定技术问题，采用了遵循自然规律的技术手段，并产生了基于自然规律的技术效果。同时，理解自然规律涵盖计算机科学基础、硬件物理运作以及与外部世界交互的各个层面。只有当这些条件都得到满足，计算机程序相关的发明才能被视为专利保护的技术方案。

示例：一种基于深度学习的智能图像识别系统及其应用方法

技术问题： 在工业自动化生产线中，现有的视觉检测系统对于复杂产品缺陷的识别准确率较低，导致产品质量控制困难，人工复检成本高，生产效率低下。

符合自然规律的技术手段：

深度学习模型构建：利用神经网络的多层次抽象表示能力，构建卷积神经网络（CNN）模型。CNN模型的设计和训练遵循了大脑视觉皮层的信息处理原理（生物学自然规律），通过局部感受野、权值共享、池化操作等技术手段模拟人类视觉系统的特征提取和层次化理解过程。

数据预处理与增强：对输入图像进行标准化、归一化等预处理，确保数据满足深度学习模型的输入要求。此外，利用旋转、缩放、平移、剪切、添加噪声等技术手段对训练集进行数据增强，依据统计学原理和图像变换的自然规律，增加模型对各种真实场景中可能遇到的缺陷类型的鲁棒性。

硬件加速与优化：部署在专用图形处理单元（GPU）或人工智能加速芯片上，利用大规模并行计算的优势加速模型推理过程。这一手段利用了计算机体系结构和并行计算的自然规律，有效提高了图像识别的速度和实时性。

符合自然规律的技术效果：

识别准确率以及速度提升：经过训练和优化的深度学习模型能够在复杂光照、角度、背景干扰等条件下，准确识别出产品表面的各种细微缺陷。并且利用计算机内部结构和并行计算的自然规律，有效提高了图像识别的速度。

生产效率提高：由于减少了误报和漏报，生产线无需频繁停机进行人工复检，大大缩短了质检环节的时间，从而提高了整体生产效率。

资源节约：自动化、高精度的缺陷检测降低了不合格品的产出，节省了原材料和能源消耗，同时也减少了废品处理带来的环境负担。

综上所述，这个基于深度学习的智能图像识别系统及其应用方法，通过解决特定的技术问题（提高工业生产线的缺陷识别准确率），利用了一系列符合自然规律的技术手段（深度学习模型、数据预处理与增强、硬件加速与优化），并成功获得了符合自然规律的技术效果（识别准确率以及速度提升、生产效率提高、资源节约），是一个典型的符合专利法第二条第二款规定的计算机程序相关的发明示例。