AI特許を扱う弁理士によるOpenAI特許分析：第3回
金容德弁理士による特許分析シリーズ第3回がAI Timesに掲載されました。
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AI特許を扱う弁理士によるOpenAI特許分析：第2回
金容德弁理士による特許分析シリーズ第2回がAI Timesに掲載されました。
記事を読むAI特許を扱う弁理士によるOpenAI特許分析：第1回
IPLEXの金容德弁理士による「OpenAI特許分析（1）」がAI Timesに掲載されました。
記事を読むAIの教師なし学習：技術解説と特許事例分析
人工知能(AI)は、人的学習、推論、知覚能力を実装するコンピュータサイエンスの重要な領域の1つであり、多くの分野における革新的な変化を推進しています。
記事を読むオートエンコーダで航空機エンジン異常を検知:ハネウェル特許分析
Autoencoderは、非ガイド学習方法で訓練された人工的なニューラルネットワークです。これは、データのエンコードされた表現を学び、学習エンコーディング表現を使用して入力データにできるだけ近いデータを生成することを目的としています。
記事を読むスマートファクトリーとロボットの予知保全：ABB特許分析
第4産業で最も人気のある技術はスマートな工場です。 スマートプラント設備のメンテナンスポリシーを最適化し、コストを削減し、可用性と信頼性を再考するために、予測メンテナンスが不可欠です。 最近のテクノロジーの1つがプログノスティクスです。
記事を読む研究論文分析:StarGAN
StarGAN：複数ドメイン間の画像変換のための統合型敵対的生成ネットワーク
記事を読むResNet論文解説：画像認識のための深層残差学習
本記事では「Deep Residual Learning for Image Recognition（画像認識のための深層残差学習）」を取り上げます。
記事を読む深層学習の性能向上：Mixup学習とラベルスムージング
この投稿では、ディープラーニングモデルに使用できる2つのテクニックがあります。1. ミックスアップトレーニングと2. このスモックのことを説明しましょう。
記事を読むFacebook AI論文解説：DETRとTransformerによるエンドツーエンドの物体検出
ECCV(コンピュータビジョンに関する欧州会議)2020:Transformerによるエンドツーエンドのオブジェクト検出の分析。
記事を読む設備の異常検知：オートエンコーダと転移学習に関するMakinaRocksの特許
製造装置の故障を検知するために、多くの自動エンコーダが使用されています。 本稿では、自動エンコーダの学習方法に関する特許の1つであるMakinaraksの特許について解説しています。
記事を読むAIによる前立腺がん評価の後処理：JLK Inspection特許分析
前立腺がんはしばしば「皇帝のがん」と呼ばれています。なぜなら、それはジョン・キャリーなどの多くの有名人によって引き起こされるからです。また、50を超える多くの中高年齢の男性で起こるため、「父のがん」とも呼ばれています。
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