和英特許翻訳メモ

便利そうな表現、疑問、謎、その他メモ書き。思いつきで書いてます。
拾った用例は必ずしも典型例、模範例ではありません。

要約

2023-06-12 15:26:22 | 英語特許散策

US11003704(SALESFORCE COM INC [US])
[0004] The last few decades have witnessed a fundamental change in the challenge of taking in new information.
ここ数十年、新たな情報を得る問題の中で根本的な変化を目の当たりにしている。

The bottleneck is no longer access to information; now it is our ability to keep up.
ボトルネックはもはや情報にアクセスすることではなく;それをし続ける我々の能力である。

We all have to read more and more to keep up-to-date with our jobs, the news, and social media.
仕事、ニュース及びソーシャル・メディアで最新状態を維持するために、我々は皆ますます多くを読み込む必要がある。

AI can improve people's work by helping with this information deluge.
AIは、この情報の氾濫に対して支援することで人々の作業を改善することが可能である。

One answer is to use a deep reinforced model for abstractive summarization to automatically summarize longer texts.
1つの答は、長いテキストを自動的に要約する抽象的要約のためにディープ強化モデル(a  deep  reinforced  model  for  abstractive  summarization)を利用することである。

[0005] Automatic text summarization is a field of natural language processing that is increasingly used in industry today.
自動テキスト要約(Automatic  text  summarization)は、今日業界で益々使用されている自然言語処理の一分野である。

The goal of the summarization process is to create a summary of one document or multiple documents that will retain the sense and the most important aspects while reducing the length substantially, to a size that may be user-defined.
要約プロセスのゴールは、1つの文書又は複数の文書のサマリーを作成することであり、そのサマリーは、意味及び最も重要な側面を維持する一方、その長さを、ユーザーが決定しても良いサイズまで実質的に減らすものである。

Training a model that can generate long, coherent, and meaningful summaries remains an open(*未決の)research problem.
長くても理路整然として有意義なサマリーを作成することができるモデルをトレーニングすることは、オープン・リサーチの問題(an  open  research  problem)を残す。

Generating any kind of longer text is hard for even the most advanced deep learning models.
何らかの種類の長いテキストを生成することは、最も進んだディープ・ラーニング・モデルでさえ困難である。

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重み付け加算

2023-06-12 09:40:47 | 英語特許散策

US10565318(SALESFORCE COM INC [US])
[0026] The encoder and decoder RNNGs of the model are both tree-structured neural networks that predict their own constituency structure as they consume or emit text.
モデルのエンコーダ及びデコーダRNNGは、両方とも、テキストを使用又は送り出す際にそれら自身の構成要素構造を予測するツリー構造ニューラル・ネットワークである。

The encoder and decoder networks produce tree structures of unconstrained arity while ingesting text at the character-level, allowing the model to discover and make use of structure within words.
エンコーダ及びデコーダ・ネットワークは、文字レベルでテキストを取り込みながら、非制約項数のツリー構造を生成し、モデルが単語内の構造を発見して利用することを可能にする。

The parsing decisions of the encoder and decoder RNNGs are parameterized by a stochastic policy trained using

a weighted sum of two objectives: a language model loss term that rewards predicting the next character with high likelihood, and a tree attention term that rewards one-to-one attentional correspondence between constituents in the encoder and decoder RNNGs.
エンコーダ及びデコーダRNNGの解析判断は、2つの対象:即ち、高い尤度で次の文字を予測することに報酬を与える言語モデル損失項と、エンコーダ及びデコーダRNNGにおける構成要素間の1対1のアテンション対応に報酬を与えるツリー・アテンション項との重み付け加算

を使用して訓練される確率論的ポリシーによってパラメータ化される。

US11264038(DOLBY INT AB [NL])
The MDST representation of the downmix signal obtained from the real-to-imaginary transform 206 is weighted by the imaginary part αI of the prediction coefficient and is added to the MDCT representation of the downmix signal weighted by the real part αR of the prediction coefficient and the MDCT representation of the residual signal.
【0049】
  実・虚変換206から得られるダウンミックス信号のMDST表示は、予測係数の虚部αにより重み付けされ、予測係数の実部αと残差信号のMDCT表示により重み付けされたダウンミックス信号のMDCT表示に加えられる。

The two additions and multiplications are performed by multipliers and adders 210 211 , together forming (functionally) a weighted adder,
2つの加算と乗算は、重み付け加算210、211を(機能的に)構成する加算器及び乗算器により行われる。

which are supplied with the value of the complex prediction coefficient α encoded in the bit stream initially received by the decoder system.
これらには、デコーダシステムにより最初に受け取られたビットストリームにエンコードされていた複素予測係数αの値が供給される。

US11455813(NEC LAB AMERICA INC [US])
[0165] In various embodiments, the memory components 750 can include a Combiner 730 configured to aggregate the feature map gftm (Ft−1 ) and Ft .
 様々な実施形態では、メモリ構成要素750は、特徴マップgftm(Ft-1)およびFtを集約するように構成された結合器730を含むことができる。

The Combiner 730 can be configured to receive two or more feature maps and perform a weighted summation of the two or more feature maps.
結合器730は、2つ以上の特徴マップを受信し、2つ以上の特徴マップの重み付け加算を実行するように構成され得る。

US11591675(GE VIDEO COMPRESSION LLC [US])
[0096] As described above, a weighted sum of the already adapted probability estimations may be used in order to determine the probability estimates to be used for decoding X.
上述されたように、Xの復号化に対して用いられる確率推定を決定するために、既に適応された確率推定の重み付け加算を用いることができる。

US11312384(VALEO COMFORT & DRIVING ASSISTANCE [FR])
[0110] To this end, the control unit 100 is
この目的のために、制御ユニット100は、

programmed, for example, to

compare the corresponding data with each other and to quantify the difference between this data, then to determine an overall difference factor between the set of driver-specific data and each set of predefined data by weighted adding of the differences between corresponding data.
対応するデータを互いに比較するとともに、データ間の差異を定量化し、且つ、対応するデータ間の差異を重み付け加算することにより、ドライバー別データのセットと所定データの各セットとの間の総合差異因数を判定する

ようにプログラミングされる。

US10902567(KONINKLIJKE PHILIPS NV [NL])
an image combination unit ( 320 ) arranged to combine the two images or two videos of images to form at least one output image (Im_o).
複数の画像のうちの2つの画像又は2つのビデオを合成して、少なくとも1つの出力画像(Im_o)を形成する画像合成ユニット(320)とを含む。

Firstly, to avoid doubt, by combination of images we mean various possible options to spatially, or in case of video possibly also temporally, bring the image content together.
第1に、疑念を避けるために、画像の合成より、空間的又はビデオの場合にはおそらく時間的にも画像コンテンツをまとめる様々な考えられる選択肢を意味する。

Combination must be understood in the broad Latin original sense as “bringing two together”, and not in the more limited sense of e.g. mixing, which we reserve in this text for weighed addition of two sources per pixel. 
合成は、広いラテン語の元の意味で「2つを一緒にする」と理解されなければならず、このテキストでは1ピクセルあたり2つのソースを重み付け加算するために取っている例えば混合の限定された意味で理解してはならない。

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三相三脚

2023-06-12 09:13:47 | 英語特許散策

US2021404992(JFE STEEL CORP [JP])
[0033] The laminated iron core to be analyzed in the present embodiment is, for example, a laminated iron core 21 for three-phase three-legged transformers (a laminated iron core for transformers) used as a distribution transformer,
【0018】
  そして、本実施形態で解析対象とする積層鉄心は、例えば配電用変圧器として使用する三相三脚変圧器用の積層鉄心(変圧器用の積層鉄心)21であって、

and has a structure in which three leg portions 22 c are connected between an upper yoke portion 22 a and a lower yoke portion 22 b , as illustrated in FIG. 2.
図2に示すように、上ヨーク部22aおよび下ヨーク部22b間に三本の脚部22cを連結した構造を有する。

In the laminated iron core 21 for three-phase three-legged transformers illustrated in FIG. 2, for example,
図2に示す三相三脚変圧器用の積層鉄心21は、

333 grain-orientated electrical steel sheets 22 having a sheet thickness of 0.3 mm are laminated in a laminating direction indicated by an arrow A so that rolling directions (directions of axes of easy magnetization indicated by arrows B in FIG. 2) of the steel sheets are aligned.
例えば板厚0.3mmの方向性電磁鋼板22を鋼板の圧延方向(磁化容易軸方向となっている、図2における矢印Bで示す方向)が一致するように333枚、矢印Aで示す積層方向に積層する。

EP3664108(FUJI ELECTRIC CO LTD [JP])
[0015] In the present embodiment, the stationary induction electric apparatus is formed by a three-phase three-legged autotransformer.
本実施形態では静止誘導電器を三相三脚単巻変圧器で構成している。

[0016] As illustrated in FIG. 1 , in a three-phase three-legged autotransformer 10, a three-legged iron core 11, a U-phase winding 12U, a V-phase winding 12V, and a W-phase winding 12W, respectively, are wound on a U-phase main leg iron core 11U, a V-phase main leg iron core 11V, and a W-phase main leg iron core 11W of the three-legged iron core 11.
三相三脚単巻変圧器10は、図1に示すように、三脚鉄心11と、この三脚鉄心11のU相主脚鉄心11U、V相主脚鉄心11V及びW相主脚鉄心11Wに夫々U相巻線12U、V相巻線12V及びW相巻線12Wが巻回されている。

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通報

2023-06-12 09:09:45 | 英語特許散策

US10861310(REVIVE SOLUTIONS INC [US])
[0069] The request for volunteer citizen responders can also be initiated by an emergency services call center in response to a call for emergency medical assistance.
【0055】
  ボランティアの市民レスポンダに対する要求は、救急医療支援に関する通報に応答して救急サービスのコールセンターによって開始することもできる。

By way of example, FIG. 2C is a flow chart illustrating a flow suitable for generating an alert to nearby public responders and AEDs that is initiated based on a call made to an emergency operators at a Public Safety Answering Points Center (PSAP Centers—e.g., a 911 call center in the U.S.) in accordance with one embodiment.
例として、図2Cは、一実施形態による、公衆安全応答ポイントセンター(PSAPセンター、例えば、米国における911コールセンター)における救急オペレータに対してなされた通報に基づいて開始される、近隣の公衆レスポンダおよびAEDへのアラートを生成するのに適したフローを示すフローチャートである。

In the illustrated embodiment, the process begins when a call is made to emergency operators (e.g. a 911 dispatcher) as represented by block 251 .
図示の実施形態では、プロセスは、ブロック251によって表されるように、救急オペレータ(例えば、911通信指令係)に対して通報がなされたときに開始する。

The call may be made by a witness or bystander to a potential cardiac arrest incident and the call effectively activates the emergency response process.
潜在的な心停止インシデントに対する目撃者またはバイスタンダーによって通報がなされ、その通報によって救急対応プロセスが効果的に活性化される。

Regardless of whether the caller witnessed the cardiac arrest incident or is told to call emergency services by another party, calling for help ensures professional first responders are dispatched to the emergency as quickly as possible.
通報が心停止インシデントを目撃したか、他の当事者から救急サービスに通報するように言われたかに関係なく、救援を求めることで、専門の第一レスポンダが可能な限り迅速に緊急事態に派遣されることを保証する。

US2007036322(LUCENT TECHNOLOGIES INC [US])
[0006] In one embodiment, upon receiving an incoming wireline call directed to a called party device, a terminating switch determines a location of the called party device relative to a security risk area and determines whether the calling party is a privileged user (e.g., a WPS or GETS user).
【0005】
  一実施形態では、被呼者装置に向けられた有線着呼の受信に応じて、終端スイッチがセキュリティ・リスク領域に対するその被呼者装置の位置を決定し、発呼者が権限ユーザ(例えば、WPSまたはGETSのユーザ)であるかどうかを判定する。

The terminating switch determines the location of the called party device based on its directory number,
終端スイッチは、被呼者装置の位置をその電話番号に基づいて、

optionally by querying an Intelligent Network Service Control Point (SCP)
場合により、インテリジェント・ネットワーク・サービス制御局(Intelligent  Network  Service  Control  Point:SCP)に問い合わせをしたり、

or by independently consulting a database, such as a network database used for determining location of 9-1-1 callers.
または911番通報の位置を決定するのに用いられるネットワーク・データベースのようなデータベースを独力で調査することによって決定する。

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当ブログの例文について

本ブログの「特許英語散策」等題した部分では、英語の例文を管理人の独断と偏見で収集し、適宜訳文・訳語を記載しています。 訳文等は原則として対応日本語公報をそのまま写したものです。私個人のコメント部分は(大抵)”*”を付しています。 訳語は多数の翻訳者の長年の努力の結晶ですが、誤訳、転記ミスもあると思いますのでご注意ください。