DEEP LEARNING TECHNOLOGY - 日本語 への翻訳

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英語 での Deep learning technology の使用例とその 日本語 への翻訳

Masayuki Urushiyama, Executive Vice President of Morpho, said,"In recent years, there have been growing needs for a neutral network configuration that is suitable for edge processing using Deep Learning technology in the embedded system industry, and demand for a reduction in computing load has also been increasing.
モルフォの取締役、漆山正幸は次のようにコメントしています。「近年、組込業界においてDeepLearning技術のエッジ側での処理に適したニューラルネットワーク構成の必要性が高まっており、且つコンピュータ演算における負荷の削減ニーズも増加しています。

For this project, NVIDIA will provide the hardware and software stack for GPU computing, along with related knowhow, dAignosis will develop Deep Learning technology to utilize the NVIDIA® DGX-1™, and Weathernews will develop new weather models and operate the system.
本プロジェクトにおいて、NVIDIAは、GPUコンピューティングのためのハードウェア、ソフトウェアスタック、そしてそのノウハウを提供し、dAignosisはNVIDIA®DGX-1™を駆使したDeepLearning技術の開発、ウェザーニューズは、新たな気象モデルの開発と運営を行います。

Healthcare related businesses have been positioned as a growth area in our Medium-term Management Plan. We are delighted to collaborate with PFN, a leading deep learning technology company, to develop innovative technologies and expand its business overseas.
弊社新中期経営計画の中で成長分野と位置付けたヘルスケア領域において、深層学習技術におけるリーディングカンパニーたるPFN社と共に、革新的技術を用いた海外での事業開発・実用化を推進できることを大変うれしく感じています。」。

Based on your inquiries on how deep learning technology can help solve business problems and your requests to introduce the technology to your business, we help you define your goals and create a plan to take concrete action.
ディープラーニング技術がビジネス上の課題解決にどう役立つのか、また当該技術をどうやって導入すればいいのかなど、お客様のご要望を元に、目指すべきゴールと具体的なアクションを導出する支援をいたします。

Deep learning technology, which is attracting attention as a breakthrough in the advance of artificial intelligence, has achieved extremely high recognition accuracy with images and speech, but the types of data to which it can be applied is still limited.
DeepLearning技術は、人工知能の発展におけるブレークスルーとして注目されており、画像や音声では極めて高い認識精度を達成している一方で、適用できるデータの種類は限られています。

Advantages of Cognex Deep Learning Technology| Cognex Cognex ViDi pushes the boundaries of deep learning-based inspection in factories A new generation of deep learning-based image analysis designed for factory automation offers manufacturers the chance to create new inspection systems that push the boundaries of automated inspection.
コグネックスのディープラーニング技術のメリット|コグネックス工場のディープラーニングベースの検査限界を超えるCognexViDiファクトリーオートメーションに特化した次世代ディープラーニングベースの画像分析を使用することによって、自動検査の限界を広げる新しい検査システムを構築することができます。

Since the image recognition technology for cars is the field which develops by the continuous growth of the self-driving market and the deep learning technology together, it is relatively easy for small and medium companies to enter the market and this tendency of these applications is expected to continue in the future.
車両用の映像認識技術は、最近、自律走行車市場の持続的な成長とディープラーニング技術が相まって発展する分野であるため、中小企業の市場参入が相対的に容易であり、今後もこのような出願傾向は持続されると予想される。

Our company make the sample freely which you can confirm the studied AI model data and the related effect With regard to companies in the hope of developing application using deep learning technology and AI(Artificial Intelligence), we will provide the data of sample image and sound as training data.
弊社では学習済みAIモデルデータとその効果が確認できるサンプルを無料で作成いたします。AI（人工知能）やディープラーニング技術を使ったアプリケーション開発を希望する企業は、教師データとなるサンプル画像や音声のデータを提供していただきます。

Strong endpoint protection Real-world endpoint detection and response(EDR) usability Sophos Central- our unifying platform A proven record at stopping ransomware Deep learning technology that blocks never-seen-before malware Sophos anti-exploit technology Looking for more third-party test results and analyst reviews in a single report?
強力なエンドポイントの保護実環境のEDR(エンドポイントの検出と対応)の有用性SophosCentral-プラットフォームの一元管理ランサムウェアを阻止した実績未知のマルウェアを阻止するディープラーニングによるテクノロジーエクスプロイト対策テクノロジー1つのレポートにまとめたサードパーティーによるテスト結果と分析レビューをお探しの場合は、エンドポイントバイヤーガイドをダウンロードしてください。

This document summarizes our image processing and deep learning technologies.
当社の画像処理と深層学習の技術についてまとめた資料です。

Because of this, we are generating large amounts of artificial training data using 3DCG technologies and deep learning technologies.
そこで、3DCG技術と深層学習技術を用い、教師データを大量に人工的に生成しています。

Amazon Polly is a Text-to-Speech service that uses advanced deep learning technologies to synthesize speech that sounds like a human voice.
AmazonPollyは、高度なディープラーニング技術を使用して、人間の声のように聞こえる音声を合成する音声合成サービスです。ポリーサービスに関するAmazonの説明。

PKSHA Technology(TSE: 3993) develops algorithm solutions focused on natural language processing, image recognition, machine learning and deep learning technologies.
ＰＫＳＨＡＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（東マ：3993）…自然言語処理、画像認識、機械学習/深層学習技術を用いたアルゴリズムソリューションを展開している。

The resulting large-scale image data combined with the system's new deep learning technologies enable precise analysis that supports highly reproducible cell evaluation and quality management.
大規模な画像データとディープラーニング技術による解析を基にした、再現性の高い細胞評価、品質管理が可能となります。

Just by downloading prepared recipes to devices via a platform- Juiz Platform- currently under development, users can utilize deep learning technologies very quickly.
現在開発中のプラットフォーム「JuizPlatform」を通じて、用意されたレシピをデバイスにダウンロードすることでディープラーニング技術の利用を可能にする。

Designers integrating deep learning technologies face performance, power, and area challenges when building ASICs and ASSPs for data centers and artificial intelligence(AI) inference engines at the edge.
データセンター用およびエッジ機器のAI推論エンジン用のASICやASSPにディープラーニング技術を統合する際に直面するのが、性能、消費電力、面積の課題です。

The secured fund will be spent for R&D on another platform named Juiz System in order to encourage more enterprises to use deep learning technologies.
今回調達した資金は、ディープラーニング技術をより多くの企業に利用してもらうためのプラットフォーム「JuizSystem」の研究開発に充てられる。

By incorporating the latest deep learning technologies provided by Chainer and DIMo on a solid Azure platform, both companies provide an enterprise-grade end-to-end solution that can be incorporated into the customer's core system, throughout 2017.
Chainer、DIMoが提供する最新の深層学習テクノロジーを、強固なAzure基盤上に組み込むことにより、お客様の基幹システムに組み込めるエンタープライズグレードのエンドツーエンドソリューションを2017年内目途で提供します。

Leveraging our extensive expertise in the automotive industry, NEXTY Electronics utilizes deep learning technologies centered on GPU computing in all mobility applications, and offers solutions to assist with autonomous travel and driving.
当社は、自動車業界に対する知見を強みに、あらゆるモビリティに対して、GPUコンピューティングを軸としたディープラーニング技術を用い、機器の自律走行及び運転アシストソリューションを提案します。

PFN】will apply machine learning and deep learning technologies to train and build a prediction model using the sebum RNA expression and other data that can infer the skin conditions and biologic factors within the body.
PFN】機械学習・深層学習技術によって皮脂RNA発現データ等を学習し、肌、皮膚、体内の因子状態を推定する予測モデルの構築を目指します。