の製造装置、の製造方法

"A manufacturing device (method) of (a thing to be manufactured)"とはあまり言わないと思います。

of:

1)帰属（所有、理由、起源等）

2)基準（時間、空間、距離等）

3)対象

4)手段

 

US10807277
[0018] FIG. 7 is a block diagram of a fabrication apparatus for short-fiber composite materials in an exemplary embodiment.
【図７】例示的な実施形態における短繊維複合材料の製造装置のブロック図である。

US10000026
[0002] The disclosure is generally directed to composite fabrication apparatus and methods.
【０００１】
  本発明は、概して複合部品の製造装置と方法に関するものである。

More particularly, the disclosure relates to a composite induction consolidation apparatus and method which includes induction consolidation of thermoplastic composites while utilizing an autoclave for consolidation pressure application.
具体的には、本発明は、複合部品を電磁誘導により圧密化するための装置と方法に関し、この装置と方法は、圧密化のための加圧のためにオートクレーブを利用しながら、熱可塑性複合部品を電磁誘導により圧密化することを含む。

US2020315859
[0025] “Machine Direction” or “MD” as used herein means the direction parallel to the flow of the carded staple-fiber nonwoven through the nonwoven making machine and/or absorbent article product manufacturing equipment.
【００１８】
  本明細書で使用する場合、「機械方向（Machine Direction）」又は「ＭＤ」は、不織布製造機械及び／又は吸収性物品製品の製造装置を通るカード処理されたステープル繊維不織布の流れと平行な方向を意味する。

WO2019197777
[0035] FIGS. 1 A and IB are schematic depictions of an apparatus for making a component of an optical assembly in accordance with exemplary embodiments;
【図１Ａ】例示的な実施形態による光学アセンブリの構成要素の製造装置を概略的に示す。

US2020286957
[0106] Example 21 is a method of fabricating a memory device. 
【０１０２】
  例２１は、メモリデバイスの製造方法である。

US10121752
Therefore, there is a need to develop surface finishes and methods of fabrication thereof that can provide a desired maximum current (Imax ) while maintaining a ductile joint between interconnection pads and the solder interconnects.
従って、相互接続パッドとはんだ相互接続部との間の展延性ジョイントを保持しつつ、所望の最大電流（Ｉｍａｘ）を提供し得る表面仕上げ材、及びその製造方法を開発する必要がある。

US10090383
[0061] Another embodiment of the present invention provides a method for forming a transistor device. 
【００４６】
  本発明の別の実施形態は、トランジスタデバイスの製造方法を提供する。

US10797394
[0169] Example 40 is a method of manufacturing a communication device, including:
【０１６９】
  例４０は、通信デバイスの製造方法であって、

positioning an antenna module in a housing of the communication device, wherein the antenna module includes at least one flexible portion; and bending the at least one flexible portion.
上記通信デバイスのハウジング内に、少なくとも１つの可撓性部を有するアンテナモジュールを配置することと、上記少なくとも１つの可撓性部を屈曲させること、を含む方法である。

の～効率

EP3585726
[00507] The geometry of the plasma chamber can be used to increase the production efficiency of NO.
[0337] プラズマチャンバの幾何学形状を使用してＮＯの生産効率を増大させることができる。

US2022132878
[0003] Only few commercial lactase preparations are available with a temperature optimum above 50° C., but
【０００３】
  ５０℃を超える最適温度を有する市販のラクターゼ調製物はごくわずかに入手可能であるが、

they are GOS producing lactases and/or acid lactases such as

the Lactoles, a commercial Bacillus lactase from Daiwa Kasei (Japan),
それらはＤａｉｗａ  Ｋａｓｅｉ（日本）からの市販のバチルス（Ｂａｃｉｌｌｕｓ）ラクターゼ、

the FoodPro GOS, a Bifidumbacterium bifidum lactase from DuPont and the NutribioGOS
ＤｕＰｏｎｔからのビフィドバクテリウム・ビフィダム（Ｂｉｆｌｄｕｍｂａｃｔｅｒｉｕｍ  ｂｉｆｔｄｕｍ）ラクターゼ、のＦｏｏｄＰｒｏ  ＧＯＳ、

an acid lactase from Aspergillus oryzae ,
及びアスペルギルス・オリゼ（Ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ  ｏｒｙｚａｅ）由来の酸性ラクターゼのＮｕｔｒｉｂｉｏＧＯＳ

などのＧＯＳ生成ラクターゼ及び／又は酸性ラクターゼであり、

which makes them less efficient in production of lactose reduced or lactose free neutral dairy products.
低ラクトース又はラクトースフリーの中性乳製品の生産効率を低下させる。

US11352646
Moreover, it is within the skill of a person skilled in the art to substitute or modify aspects of a lentiviral packaging system to improve any number of relevant factors, including the production efficiency of a lentiviral particle.
さらに、レンチウイルスパッケージングシステムの態様を置換または改変して、レンチウイルス粒子の生産効率などのいくつもの関連因子を向上させることは当業者の技術的範囲内である。

US2013160361
[0132] Based on this study, it is evident that seedlings grown using a container 30 as shown in FIGS. 4-6 and the soil blend A
【００６６】
  この調査に基づくと、図４～６に示したようなコンテナ３０およびブレンド土Ａを用いて栽培された苗は、

can achieve sufficient root growth to be ready for grafting in as few as 76 days or less (75-80 days in one embodiment).
十分な根の生育を達成し、わずか７６日以内（一実施の形態では７５～８０日）で接ぎ木のための準備が整い得ることは明らかである。

This offers significant advantages over existing containers and soil media, which typically require 90-120 days to be ready for grafting. 
これは、典型的には接ぎ木の準備が整うまでに９０～１２０日を必要とする既存のコンテナおよび土壌培地に比べて著しい利点を提供する。

This significant benefit was unexpected, and can greatly increase efficiency in production of citrus plants, through more rapid growth. 
この著しい利益は予想外であったが、より急速な生育を通じて柑橘類植物の生産効率を大幅に増加させ得る。

EP3983424
[0041] The semi-continuous or continuous manufacturing processes according to the present disclosure is advantageous in that it has one or more of the following benefits:
【００２３】
  本開示による半連続または連続製造プロセスは、以下の１つ以上の利点があるという点で有利である：

increases the efficiency of manufacturing peptides and proteins by reducing time spent in manufacturing campaigns,
製造に費やす時間を削減して、ペプチド及びタンパク質の製造効率を高める、

which in turn reduces cost of deliverables, and also reduces the complexity of the manufacturing process.
それにより、製造物に要するコストを削減する、また、製造プロセスの複雑さも緩和する。

US9903054
[0120] Thus, upper 1020 can be constructed with a relatively low number of material elements.
【００９６】
  したがって、アッパー１０２０は、比較的少数の材料要素で構成することができる。

This can decrease waste while also increasing the manufacturing efficiency and recyclability of upper 1020 . 
このことは、廃棄物を少なくすることができるとともに、アッパー１０２０の製造効率およびリサイクル性を向上させることもできる。

退避

EP3791248
[00151] For convenience of explanation, some of the embodiments will be discussed with reference to operations performed on a device without a home button,
[0151] 説明の便宜上、実施形態のいくつかは、ホームボタンを有さないデバイス上で実行される操作を参照して議論され、

and a gesture meeting predefined criteria is used to cause dismissal of a currently displayed user interface and display of the home screen user interface.
予め定義された基準を満たすジェスチャは、現在表示されているユーザインタフェースの解放（dismissal）及びホームスクリーンユーザインタフェースの表示を引き起こすために使用される。

Although shown as optional in Figures 5A1- 5A29, in some embodiments,
図５Ａ１〜５Ａ２９には任意選択的に示されているが、いくつかの実施形態では、

a home button (e.g., a mechanical button, a solid state button, or a virtual button) is included on the device
ホームボタン（例えば、機械ボタン、ソリッドステートボタン、又は仮想ボタン）はデバイスに含まれており、

and is used to cause dismissal of a currently displayed user interface and display of the home screen user interface
現在表示されているユーザインタフェースの退避及びホームスクリーンユーザインタフェースの表示を引き起こすために使われる。

(e.g., in response to a single press input) and/or display a multitasking user interface (e.g., in response to a double press input).
（例えば、単一の押圧入力に応じて）、並びに／又はマルチタスクユーザインタフェースの表示（例えば、二重押圧入力に応じて）を引き起こすために使用される。

EP3947094
[00240] In some implementations, when an autonomous vehicle encounters a situation or an event, which the autonomous vehicle does not know how to reliably and safety handle,
【００７９】
  いくつかの実現例では、自律車両が、どのように信頼性高く安全に扱うべきか自律車両が分からない状況またはイベントに遭遇したとき、

the vehicle may be programmed to initiate a pullover event, where the autonomous driving system directs the vehicle off the roadway (e.g., onto the shoulder of a road, in a parking space, etc.).
車両は、自律運転システムが車道を外れるように（例えば、路肩、駐車スペースなどに）車両に指示する退避イベントを開始するようにプログラムされてもよい。

In the future, when autonomous vehicles are found in greater numbers on roadways,
将来的に、自律車両が車道でより多数見られるようになると、

an event that causes one autonomous vehicle to initiate a pullover may similarly affect other neighboring autonomous vehicles, leading to the possibility of multiple pullovers causing additional congestion and roadway gridlock,
一台の自律車両に退避を開始させるイベントが、他の近隣の自律車両に同様に影響を及ぼして、複数の退避によって更なる渋滞および車道の立往生が起こる可能性につながり、

potentially paralyzing the roadway and autonomous driving on these roadways.
場合によっては車道およびそれらの車道上の自律運転が麻痺することがある。

US10372455
[0049] The instruction processing apparatus may also optionally include one or more other well-known components.
【００３３】
  命令処理装置はさらに、オプションとして１以上の公知の他のコンポーネントを含んでもよい。

For example, other embodiments may optionally include instruction fetch logic, pre-decode logic, scheduling logic,
例えば、他の実施形態では、オプションとして命令フェッチロジック、プレデコードロジック、スケジュールロジック、

re-order buffers, branch prediction logic, retirement logic, register renaming logic, and the like, or some combination thereof. 
リオーダ・バッファ、分岐予測ロジック、退避ロジック、レジスタ・リネームロジック、またはこれらの組み合わせを含んでよい。

US9501276
However, one or more operations within the decoded instruction may be performed by a CPU and the result returned to the GPU for final retirement of the instruction.
しかし、デコードされた命令内の１以上の演算がＣＰＵにより実行されて、結果がＧＰＵに戻されて、命令の最終的な退避が行われてもよい。

Conversely, in some embodiments, the CPU may act as the primary processor and the GPU as the co-processor.
逆に一部の実施形態では、ＣＰＵが一次プロセッサとして機能して、ＧＰＵがコプロセッサとして機能してもよい。

EP3718686
[0094] Turning now to Figure 11 , an illustration of a cross-sectional view of a machining system performing a machining operation on the sheet is depicted in accordance with an illustrative embodiment.
【００９５】
  次に、図１１を参照すると、同図には、例示的な実施形態による機械加工システムがシートに機械加工を行っている状態の断面図が示されている。

In view 1100, drill bit 622 has been retracted（＊現在完了）in first direction 902 from sheet 606. 
図示１１００では、ドリルビット６２２は、シート６０６から第１方向９０２に退避している。

Hole 1102 extends through sheet 606. 
シート６０６には、穴１１０２が貫通している。

In view 1100, compression force 802 is maintained on sheet 606. 
図示１１００では、シート６０６に作用する（＊日本語補足）圧縮力８０２は維持されている。

As compression force 802 is removed from sheet 606, tension will be removed from sheet 606.
シート６０６から圧縮力８０２が取り除かれると、シート６０６に作用する張力も解放される。

As compression force 802 is removed from sheet 606, spring back will occur in a controlled fashion.
圧縮力８０２がシート６０６から取り除かれるのに伴って、制御された態様でスプリングバックが発生する。

For example, at least one of the rate of the spring back or the initiation of spring back relative to machining operation is controlled.
例えば、スプリングバックの速度、又は、機械加工に対するスプリングバックの開始タイミングの少なくとも一方が制御されている。

US10988266
For example, flight control surface commands such as, but not limited to, flap deploy and retract, thrust reverse, and auto-gap flap actuation increase or decrease the hydraulic load of an aircraft.
航空機の油圧負荷は、限定するものではないが例えば、フラップの展開及び退避、逆推力の生成（thrust reverse）、及び、自動ギャップフラップ駆動（auto-gap flap actuation）などの操縦翼面コマンドによって増減する。

Auto-gap flap actuation represents an automatic flap movement function that is based on an angle of attack, an air speed, and flap position of the aircraft 20 .
自動ギャップフラップ駆動は、航空機２０の迎角、対気速度、及び、フラップ位置に基づいて、自動でフラップを動作させる機能を表す。

EP2569046
FIG. 19 shows details of a lockout 230 forthe needle hub 214, included on the bottom housing portion 212B, for preventing further movement of the needle hub after it has been retracted（＊現在完了）, as described below.
図１９は、底部筐体部分２１２Ｂ上に含まれる、後述するように退避された後の針ハブのさらなる移動を防止するための、針ハブ２１４用の閉鎖部２３０の詳細を示す。

累積報酬

US2020394813
[0074] Planning subsystem 206 may use various AI-based machine-learning algorithms to generate and update the plan of action in order to achieve the goal of performing a function or operation (e.g., autonomous driving or navigation, digging of an area) to be performed by autonomous vehicle 120 in a safe manner.
【００５９】
  [0074]計画サブシステム２０６は、自律型ビークル１２０によって安全な方法で行われるべき機能または動作（例えば、自律運転または操縦、エリアの採掘）を行うという目標を達成するために、様々なＡＩベースの機械学習アルゴリズムを使用して動作計画を生成および更新し得る。

For example, in certain embodiments, planning subsystem 206 may use a model trained using reinforcement learning (RL) for generating and updating the plan of action.
例えば、特定の実施形態では、計画サブシステム２０６は、動作計画を生成および更新するために強化学習（ＲＬ）を使用して訓練されたモデルを使用し得る。

Autonomous vehicle management system 122 may use an RL model to select actions to be performed for controlling an autonomous operation of autonomous vehicle 120 .
自律型ビークル管理システム１２２は、ＲＬモデルを使用して、自律型ビークル１２０の自律動作を制御するために行われるべき動作を選択し得る。

The RL model may be periodically updated to increase its coverage and accuracy.
ＲＬモデルは、その対象範囲および精度を高めるために定期的に更新され得る。

Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward.
強化学習（ＲＬ）は、エージェントがある累積報酬の概念を最大化するために環境内でどのような行動を取るべきかと関係する、行動主義心理学から着想を得た機械学習の分野である。

US11113943
The agent evaluates actions through a reward function and learns how to improve capabilities.
エージェントは、報酬関数を通じて行動を評価し、能力を改善する方法を学習する。

For example, the reward function stipulates that all goals can be achieved by maximizing the expected future reward over all sequences.
例えば、報酬関数は、全てのシーケンスにわたって期待される将来の報酬を最大化することによって、全ての目標に達成することができると規定する。

If the agent takes a good action, the agent gets a positive reward,
エージェントが良い行動をとる場合、エージェントは正の報酬を得て、

which makes the agent want to maximize accumulative reward and achieve highest possible reward, (i.e. over all sequences, the expected future reward is maximized). 
これによって、エージェントは累積報酬を最大化し、可能な限り高い報酬を得たいと望むようになる（すなわち、全てのシーケンスにわたって、期待される将来の報酬は最大化される）。

US2021374611
[0044] As used herein, the terms “reinforcement learning,” “reinforcement learning procedure,” and “reinforcement learning operation” generally
【００３０】
  本明細書で使用される場合、「強化学習」、「強化学習手順」、および「強化学習操作」は、通常、

refer to any system or computational procedure that takes one or more actions to enhance or maximize some notion of a cumulative reward to its interaction with an environment.
環境との相互作用に対する累積報酬のいくらかの概念を強化または最大化するために、１以上の行動をとる任意のシステム、または計算手順を指す。

The agent performing the reinforcement learning (RL) procedure (such as a classical, non-classical, or quantum computer)
（古典的、非古典的、または量子コンピュータなどの）強化学習（ＲＬ）手順を実行するエージェントは、

may receive positive or negative reinforcements, called an “instantaneous reward”,

from taking one or more actions in the environment and therefore placing itself and the environment in various new states.
環境内で１以上の行動をとり、それによってそれ自身と環境を様々な新しい状態に置くことから、

「即時報酬」と呼ばれる正または負の強化を受け取ることができる。