堀下祐輔 さんに関する公開一覧

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  1. 【課題】本発明は、メモリ分散アーキテクチャを有する画像処理コントローラにおいて、画像処理メモリに要求されるバス帯域の増加を抑制しつつ、CPUが画像処理ドメインの処理結果を参照して所定の処理を実行する仕組みを提供する。【解決手段】本画像形成装置は、当該画像形成装置を制御するシステム制御モジュールと、システム制御モジュールによって利用されるRAM331と、を備える。また、...

    画像形成装置、その制御方法、及びプログラム

  2. 【課題】習を行ったモデルの復帰判定性能が向上した場合にのみ、学習を行った機械学習モデルに入れ替えて復帰判定に用いることができる人感センサを備え、電力制御状態の復帰判定に機械学習を適用した情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、周辺に存在する物体を検知するセンサとセンサから得られるセンス値に基づいて、情報処理装置の電力制御状態を変更するか否か機械学習モデルを...

    情報処理装置、システム、その制御方法およびプログラム

  3. 【課題】人感センサを備えたMFPにおいて復帰判定に機械学習モデルを適用する際に、必要最低限の学習処理のみを行うように制御する情報処理装置、システム、その制御方法及びプログラムを提供する。【解決手段】人感センサのセンス値を入力値、操作部の操作の有無を正解フラグとした学習データを生成し、現状の復帰判定モデルの判定結果と操作の有無の情報から現状の復帰判定モデルの判定結果に関...

    情報処理装置、システム、その制御方法及びプログラム

  4. 【課題】人感センサを備え、センス値に基づいてスリープモードから復帰する画像処理装置において、設置環境で得られたセンス値データに応じて、好適なスリープ復帰判定する機械学習モデルを選択することができなかった。【解決手段】スリープ復帰時に取得した人感センサのセンス値データの時間変化量から画像処理装置のユーザの移動速度を判定し、速度に応じた機械学習モデルを選択して使用する。

    情報処理装置、その制御方法、情報処理システムおよびプログラム

  5. 【課題】 人感センサを備えた装置の復帰判定に機械学習を適用する際に、必要最低限の学習データでより効率的に復帰判定モデルの判定率を向上させるための技術を提供する。【解決手段】 情報処理装置であって、物体を検知するセンサと、そのセンス値に基づいて前記情報処理装置の電力制御状態を変更するか否か機械学習モデルを用いて判定する判定手段と、操作部の操作情報を取得し、判定手段の...

    情報処理装置、その制御方法およびプログラム