表現 の意味・用法を知る

...に対し、前記形成画像の積層方向の下方に位置する前記形成画像の色の影響が前記積層方向の上方に位置する前記形成画像に現れる前記インクを供給するインク供給部と、画像データを取得する取得手段により取得した前記画像データに基づいて、平方領域における所定の高さにおいて前記積層方向から見た濃淡あるいは色を多段階に 表現 するとともに、前記形成画像の層毎について中間調処理を適用することによって面積階調表現を追加し、前記インクの重ね順を決定する重ね順決定手段と、前記重ね順に応じて、前記インク吐出部における前記インクの吐出および硬化の繰り返しを制御する制御手段と、を備える。

• 公開日：2017/12/07
• 出典：液体吐出装置、画像処理装置、プログラム及び液体吐出方法
• 出願人：株式会社リコー

前記個別化されたレーティング・ベクトルは、により 表現 され、「＊」は要素毎の乗算を表現し、ＸＥはレーティング・マトリクスを表現し、ＸＥ［Ｕ，］はユーザー・ベクトルを表現し、Ｕは前記質問ユーザーを表現し、（Σｋαｐｋ）−μｓは前記関連ウェイトを表現し、ｋはプライベート因子を表現し、αｐｋは前記プライベート因子に関連する対応する精度を表現し、μｓはスケーリング因子を表現し、ＸＣは特徴ベクトルを含む特徴マトリクスを表現し、前記特徴マトリクスは特徴レーティングをユーザー特徴及びオプションに関連付け、前記ユーザー特徴は複数のユーザー特徴に含まれるものであり、ＸＣ［Ｃ，］は前記特徴ベクトルを表現し、Ｃは前記...

• 公開日：2017/11/02
• 出典：レコメンデーション生成
• 出願人：富士通株式会社

導き出された特徴情報を含んで得られた 表現 を使って自車にとって好ましい経路を求め、ドライバ支援信号を生成し出力する。

• 公開日：2016/07/28
• 出典：自己の乗り物のドライバを支援する方法およびシステム
• 出願人：ホンダリサーチインスティテュートヨーロッパゲーエムベーハー

場合によっては、この方法は、心臓に関連する外部撮像データを取得することと、心臓に関連する心臓テストデータを取得することと、外部撮像データ及び心臓テストデータを用いて心臓の三次元グラフィカル 表現 を生成することと、心臓のグラフィカル表現を表示デバイスに出力することと、を含み、心臓のグラフィカル表現は心臓テストデータのグラフィカル表現を含む。

• 公開日：2018/02/08
• 出典：インタラクティブな心臓テストデータならびに関連するデバイス、システム、及び方法
• 出願人：シグニファイホールディングビーヴィ

宝石の表示された３Ｄ 表現 の操作に対応するユーザ入力に応答して、宝石の３Ｄ表現のファセットのシンチレーションを決定する。

• 公開日：2017/03/23
• 出典：オンライン顧客のための仮想宝石の３Ｄ体験
• 出願人：ダッソーシステムズ

図形的な面積で 表現 されるグラフを生成する生成手段４１と、生成手段４１により生成されたグラフのうち、面積表現部における境界領域を、熱膨張性シートにおける熱膨張層を熱膨張性シートの一面側から熱膨張させるための印刷画像成分として割り当てるとともに、面積表現部における内側領域を、熱膨張層を熱膨張性シートの他面側から熱膨張させるための印刷画像成分として割り当てる設定手段２０とを備える。

• 公開日：2018/03/29
• 出典：立体造形物製造システム及びプログラム
• 出願人：カシオ計算機株式会社

第１の 表現 が第１の候補の第２の表現のそれぞれに最も類似していることを判定することにより、本方法は、（ｉ）第１の画像を第１の候補に関連付け、かつ（ｉｉ）その関連していることの指示を与える。

• 公開日：2017/07/27
• 出典：画像を施設に対して関連付けるシステム、方法、プログラム及び装置
• 出願人：富士ゼロックス株式会社

課題推定装置１００は、複数の文書から課題を示す 表現 を抽出し、当該抽出した表現に基づき複数の課題を推定する課題推定部１１０を備え、さらに、抽出した表現に関連する表現を抽出して、抽出した表現を含み、かつ、複数の課題を列挙する課題拡張手段１１２とを有する。

• 公開日：2018/01/11
• 出典：課題推定装置、課題推定方法及びプログラム
• 出願人：日本電気株式会社

課題推定装置は、複数の文書から、課題と施策との関係を示す 表現 及び課題の関係を示す表現を抽出し、抽出した表現に基づいて、特定の対象に関する課題に対する下位課題であり、対象と異なる対象に関する施策と関連がある第１下位課題を推定する課題推定手段を備える。

• 公開日：2018/01/11
• 出典：課題推定装置、課題推定方法及びプログラム
• 出願人：日本電気株式会社

不完全自然言語 表現 およびコンテキスト情報とともに、意図の確認は、次いで、不完全自然言語表現に基づいてユーザー意図を予測するために使用される１つまたは複数のモデルをトレーニングするために使用され得る。

• 公開日：2018/02/01
• 出典：不完全自然言語クエリを理解するための方法
• 出願人：マイクロソフトテクノロジーライセンシング，エルエルシー