EDGE DEVICES - 日本語 への翻訳

• エッジデバイス
• edgeデバイスは

英語 での Edge devices の使用例とその 日本語 への翻訳

(1) Intelligent Edge Systems: Systems that use AI as an intermediary between the Cloud and edge devices such as machine tools, industrial machinery, and robots to achieve cyclic, real-time control.
インテリジェント・エッジ・システム:クラウドと工作機械、産業機械、ロボットなどのエッジデバイスとの中間層においてAIを活用し、定時性をもったリアルタイム制御を実現するシステム。

The use of wet slurry coating on the powder-type automatically set between the struts of scraping operation fine edge devices, which require so strickly for time, speed, temperature and matching.
自動的に操作の時間、速度、温度および一致のためにそうstrickly要求する良い端装置の摩擦の支柱の間で置かれる粉タイプのぬれたスラリーコーティングの使用。

Explore how advanced edge devices are helping to solve the IIoT's data collection, security, analytics, and bandwidth challenges- and what these tools mean for today's ever-increasing energy demands.
高度なエッジデバイスがIIoTのデータ収集、セキュリティ、アナリティクス、帯域幅に関する課題の解決にいかに役立っているか、またこれらのツールがますます大きくなる現代のエネルギー需要にとってどういう意味を持つかについてご説明します。

To ensure that communications between edge devices and the cloud are secured and authentic, designers use protocols that incorporate mutual identification and authentication, for example client authenticated Transport Layer Protocol TLS.
エッジ機器とクラウドの間の通信にセキュリティと真正性を確保するには、相互識別/認証の機能を持つクライアント認証TLS(TransportLayerProtocol)などのプロトコルを使用します。

With Wind River Helix™ Device Cloud, companies can connect thousands of edge devices to a central system for instantaneous monitoring and updating.
さらに、WindRiverHelix™DeviceCloudを使えば、数千のエッジデバイスを集中管理システムに接続して、即時の監視とアップデートを実現できます。

low-power edge devices easy to program, deploy, secure, connect, and manage.
は、低電力小型エッジデバイスのプログラミング、デプロイ、保護、接続、管理を簡単にするマイクロコントローラー向けのオープンソースオペレーティングシステムです。

Machines with internet access such as PCs, laptops, servers, or dedicated NOIA Edge devices can all be employed to contribute to NOIA's network and get rewarded accordingly in NOIA tokens.
PC、ラップトップ、サーバー、または専用の「NOIAEdge」デバイスなど、インターネットにアクセスできるすべてのマシンは、すべてNOIAネットワークに貢献し、NOIAトークンで報酬を得るために採用されます。

Generally, the term“edge” is used very broadly and edge devices can even include all types of fully or partly autonomous vehicles, such as cars or drones.
一般的に「エッジ」という用語は非常に幅広く使われており、エッジデバイスには、自動車やドローンなど、あらゆる種類の完全自律型または部分自律型車両も含まれる場合があります。

In the field of industrial and social infrastructures in particular, AI technologies are expected to play an important role in the part close to edge devices, for example in the case of vehicles and robots.
特に、産業・社会インフラ分野では、車やロボットなどのエッジデバイスに近い領域でのAI技術の活用が期待されている。

Leveraging both with SAP HANA Cloud Platform, customers can connect edge devices to business action, build extended business networks and share digital assets.
SAPHANACloudPlatformでこの両機能を利用することで、お客様はエッジデバイスとビジネスアクションを結びつけ、拡張されたビジネスネットワークを構築し、デジタル資産を共有することが可能です。

Amazon FreeRTOS(a: FreeRTOS) is an operating system for microcontrollers that makes small, low-power edge devices easy to program, deploy, secure, connect, and manage.
AmazonFreeRTOS（a：FreeRTOS）は、小型、低消費電力エッジデバイスのプログラミング、配備、保護、接続、および管理を容易にするマイクロコントローラのオペレーティングシステムです。

Secure smart edge devices: IoT platforms with interconnected smart products are targets for a wide range of attacks, making them hard to secure and manage.
スマートエッジデバイスの保護：スマート製品が相互につながるIoTプラットフォームは、さまざまな攻撃のターゲットになるため、セキュリティの確保と管理が難しくなります。

SSHv2 allows use of digital certificates for authentication between user and server. Spanning-Tree Root Guard(STRG) to prevent edge devices that are not in the network administrator's control from becoming Spanning Tree Protocol(STP) root nodes.
スパニングツリールートガード(STRG):ネットワーク管理者の制御下にないエッジデバイスが、スパニングツリープロトコルのルートノードになることを防止します。

Robots can also be seen as a kind of IoT and edge devices, so in the future ROS, this Snappy package system may become mainstream. Also, the release system of ROS seems to be getting flawed.
ロボットもまたIoTやエッジデバイスの一種と見ることができるため，今後ROSでも，このSnappyなパッケージシステムが主流になる可能性があります．また，ROSのリリースシステムも，ほころびが目立つようになってきています．。

Data orchestration- not higher network speeds- is what is really needed to better process data on these edge devices, extract data from these devices, integrated this data with other data sources in the cloud, and update security and other software on these devices..
高速なネットワーク速度ではなく、データのオーケストレーションこそ、これらエッジデバイス上でのデータ処理を強化し、そうしたデバイスからデータを抽出し、そのデータをクラウド上の他のデータソースと統合し、該当デバイス上のセキュリティやその他のソフトウェアをアップデートするうえで本当に必要なものだ。

This includes suggested security feature configurations on intermediate and edge devices to prevent spoofed traffic from being passed on the voice network as well as the isolation and segregation of voice traffic from general network traffic.
これにはスプーフィングされたトラフィックが一般的なネットワークトラフィックからの音声トラフィックの音声ネットワークで、また分離および分離渡られることを防ぐために中間物の推奨されるセキュリティ機能設定がおよびエッジデバイス含まれています。

Microsoft Custom Vision service makes it possible for developers to easily train a classifier with their own data, export the models and embed these custom classifiers directly in their applications, and run it offline in real time on iOS, Android and many other edge devices.
MicrosoftのCustomVisionServiceは、開発者が、簡単に独自のデータで分類器をトレーニングし、そのモデルをエクスポートし、そのカスタム分類器をアプリケーションに直接埋め込み、iOS、Android、他の多くのエッジデバイス上でリアルタイムにオフライン実行できるようにします。

In this approach, analytics are computed and gain context closest to the source of decision at the appropriate level in the architecture to return the highest value- from edge devices to the cloud on a variety of new appliances, devices, and on- or off-premise cloud platforms.
このアプローチでは、分析が計算処理され、アーキテクチャでの適切なレベルでの意思決定のソースに最も近い文脈が得られ、エッジデバイスからさまざまな新しい機器やデバイス、オンプレミスまたはオフプレミス・クラウド・プラットフォーム上でのクラウドまで、最高の価値を得ることができます。

D Customer sites and data centers You should separate agents, Edge devices, phones, and agent computers into multiple sites that are geographically separate so that a power failure or natural disaster at one site does not affect the other sites.
Dカスタマーサイトとデータセンターエージェント、Edgeデバイス、電話、エージェントコンピューターを地理的に離れている複数のサービス拠点に分離し、1つのサービス拠点での停電や災害により他のサービス拠点が影響を受けないようにする必要があります。

Toshiba and RIKEN will continue to promote R&D for the utilization of advanced DNN in diverse embedded equipment and edge devices, such as image recognition systems for autonomous driving, and aim for practical application of the technology in the next two to three years.
東芝と理研は今後、自動運転向け画像認識システムなど様々な組み込み機器やエッジデバイスにおける高度なDNNの活用にむけて研究開発を進め、本技術の2~3年後の実用化をめざします。