分身

US9788162(FACEBOOK INC [US])
When on or within social-networking system 1060 , such targeting
ソーシャルネットワーキング・システム１０６０上で、あるいはそのシステム内では、そのように対象とすることは、

may be directed to users' news feeds, search results, e-mail or other in-boxes, or notifications channels or may appear in particular area of web pages of social-networking system 1060 ,
ユーザのニュース・フィード、検索結果、電子メール受信箱あるいは他の受信箱、通知チャンネルに向けられるか、ソーシャルネットワーキング・システム１０６０のウェブページの特定の領域、

such as a right-hand side of a web page in a concierge or grouper area
例えば、コンシェルジュやグループ・メンバー領域のウェブページ

(which may group along a right-hand rail advertisements associated with the same concept, node, or object) or a network-ego area (which may be based on what a user is viewing on the web page and a current news feed of the user). 
（同じコンセプト、ノード、あるいはオブジェクトに関連付けられた、右側レールの広告に沿ったグループ）、あるいは、ネットワーク分身領域（ユーザがウェブページ上の何を閲覧しているか、およびユーザの現在のニュース・フィードに基づく）に現れる。

US11760783(UNIV SOUTHERN CALIFORNIA [US])
[0054] Mitochondria are
【００２７】
  ミトコンドリアは、

thought to have transferred their genome to the host nucleus leaving chromosomal “doppelgangers”, through the process of Nuclear Mitochondrial DNA-Transfer or nuclear insertions of mitochondrial origin (NUMTs). 
核ミトコンドリアＤＮＡ転移プロセスまたはミトコンドリア由来の核挿入物（ＮＵＭＴ）によりミトコンドリアのゲノムを宿主の核に移し、染色体の「分身」を残すと考えられている。

US10369411(ADIDAS AG [DE])
Also for example, in some embodiments, such activity metrics can govern capabilities of a virtual player in a virtual game, by being uploaded to or otherwise accessed by the game
また、例えば、ある実施形態において、運動量をゲームにアップロードするか、それともゲームが運動量にアクセスできるようにすることで、そのような運動量がバーチャルなゲームにおけるバーチャルなプレイヤーの能力を決定することができる

(e.g., the maximum ball speed of an individual's kick of ball 500 may limit the maximum virtual ball speed of a virtual avatar of the individual in a virtual game).
（例えば、個人がボール５００を蹴ったときのボールの最大スピードが、バーチャルなゲームにおいて個人のバーチャルな分身のバーチャルなボールの最大スピードを制限してもよい）。

混注

WO2020212947(JANSSEN BIOTECH INC [US])
Example 9. Efficacy of PS3B27 in tumorigenesis prevention of admixture HEK293- PSMA/T cell xenografts in male CDl nude mice
【０１３５】
  実施例９．雄性ＣＤ１ヌードマウスにおける混合ＨＥＫ２９３－ＰＳＭＡ／Ｔ細胞異種移植片の腫瘍化抑制におけるＰＳ３Ｂ２７の有効性

Efficacy of PS3B27 was evaluated in an admixture xenograft model where human CD3+ pan T cells and tumor cells were co-injected into male CD1 nude mice (NU-Foxnlnu, Charles River Laboratories, Wilmington, MA).
ＰＳ３Ｂ２７の有効性を、ヒトＣＤ３＋汎Ｔ細胞及び腫瘍細胞を雄性ＣＤ１ヌードマウス（ＮＵ－Ｆｏｘｎ１ｎｕ、Ｃｈａｒｌｅｓ  Ｒｉｖｅｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ（Ｗｉｌｍｉｎｇｔｏｎ，ＭＡ））に混注する、混合異種移植モデルにおいて評価した。

US2021214415(MEMORIAL SLOAN KETTERING CANCER CENTER [US])
[0263] Congenically distinguishable pmel-1 CD8D+ T cells specific for the cancer antigen gp100 were obtained from either a Ly5.1− /Thy1.1− or Ly5.1+ /Thy1.1− background.
【０２６２】
  がん抗原ｇｐ１００に対して特異的な類遺伝子的に区別可能なｐｍｅｌ－１  ＣＤ８Ｄ^＋Ｔ細胞を、Ｌｙ５．１^－／Ｔｈｙ１．１^－またはＬｙ５．１^＋／Ｔｈｙ１．１^－バックグラウンドのいずれかから得た。

Cells were transduced with the FasΔDD DNR or a Thy1.1-expressing empty vector control, respectively.
細胞を、それぞれ、Ｆａｓ^ΔＤＤ  ＤＮＲまたはＴｈｙ１．１を発現する空ベクター対照で形質導入した。

Thy1.1-expressing, transduced T cells were subsequently purified using anti-Thy1.1 microbeads, recombined in a roughly 1:1 ratio,
Ｔｈｙ１．１を発現する形質導入Ｔ細胞を、その後、抗Ｔｈｙ１．１マイクロビーズを使用して精製し、およそ１：１の比で組み換え、

and then co-infused into sublethally irradiated Ly5.1− /Thy1.1− mice bearing 10d established B16 melanoma tumors ( FIG. 3A).
次いで、１０日間の樹立されたＢ１６黒色腫腫瘍を保有する亜致死的に照射されたＬｙ５．１^－／Ｔｈｙ１．１^－マウスに混注した（図３Ａ）。

走行を制御

US2022362788(VOLVO TRUCK CORP [SE])
[0059] FIG. 1 shows a vehicle 2 comprising an external vehicle sensor assembly 100 which comprises a sensor cleaning device 1 according to embodiments of the present invention.
【００４３】
  図１は、本発明の実施形態によるセンサ洗浄装置１を含む、外部車両センサセンブリ１００を備えた車両２を示している。

The vehicle 2 is here a truck, or more specifically a heavy-duty truck which is configured to be driven autonomously.
車両２は、ここではトラック、より具体的には、自律走行するように構成された大型トラックである。

The external vehicle sensor assembly 100 comprises an external vehicle sensor device 30 which in this embodiment is a perception sensor, such as a LiDAR sensor, used for providing input about the surroundings of the vehicle 2 for controlling the autonomous driving. 
外部車両センサセンブリ１００は、この実施形態では、車両２の周囲に関する入力を提供して自律走行を制御するために使用されるＬｉＤＡＲセンサなどの認識センサである、外部車両センサ装置３０を備えている。

US11631840(APPLIED MATERIALS INC [US])
[0077] In operation, the continuous sheet of material 650 is unwound from the feed reel 656 as indicated by the substrate movement direction shown by arrow 608 .
【００７０】
  動作中、材料６５０の連続シートは、矢印６０８によって示される基板移動方向によって示されるように、供給リール６５６から送り出される。

The continuous sheet of material 650 may be guided via one or more auxiliary transfer reels 653 a , 653 b .
材料６５０の連続シートは、１つ又は複数の補助移送リール６５３ａ、６５３ｂを介して案内され得る。

It is also possible that the continuous sheet of material 650 is guided by one or more substrate guide control units (not shown) that shall control the proper run of the flexible substrate, for instance, by fine adjusting the orientation of the flexible substrate.
材料６５０の連続シートが、例えば、フレキシブル基板の配向を微調整することによって、フレキシブル基板の適切な走行を制御しなければならない１つ又は複数の基板ガイド制御ユニット（図示せず）によって案内されることも可能である。

US2020166924(NISSAN NORTH AMERICA INC [US])
[0035] The navigation equipment 52 is configured to receive, for example, information from the controller 40 about a suggested driving route for the autonomous vehicle 12 .
【００２１】
  ナビゲーション機器５２は、例えば、自律車両１２のための推奨走行ルートについての情報をコントローラ４０から受信するように構成される。

The suggested driving route can be determined based on information received by the controller 40 from, for example, a mobile application connected to the autonomous vehicle 12 , or based on a driving mode of the autonomous vehicle 12 as determined using; any methods, devices or systems described herein or known in the art.
推奨走行ルートは、例えば、自律車両１２に接続されたモバイルアプリケーションからコントローラ４０が受信した情報に基づいて、又はここに記載の若しくは業界周知の任意の方法、デバイス若しくはシステムを使用して決定された自律車両１２の走行モードに基づいて決定することができる。

The navigation equipment 52 can also be in communication with the GPS equipment 54 to determine the suggested driving route. 
ナビゲーション機器５２はまた、推奨走行ルートを決定するべくＧＰＳ機器５４と通信することもできる。

The controller 40 can use information received from the navigation equipment 52 and the GPS equipment 54 to control driving of the autonomous vehicle 12 as understood in the art. 
コントローラ４０は、業界で理解される自律車両１２の走行を制御するべく、ナビゲーション機器５２及びＧＰＳ機器５４から受信した情報を使用することができる。

人物検索

EP4004913(ROVI GUIDES INC [US])
[0015] In some circumstances, a voice query that includes a partial name of a personality may cause ambiguity in detecting that person correctly (e.g., referred to as a "non-definitive personality search query").
【００１５】
  いくつかの状況では、人物の部分的名前を含む音声クエリは、その人を正しく検出することにおいて曖昧性を引き起こし得る（例えば、「非決定的人物検索クエリ」と称される）。

For example, if the user voices "Show me movies with Tom" or "Show me the interview of Louis," then the system will have to determine which Tom or Louis/Louie/Lewis the user is asking about.
例えば、ユーザが、「Ｔｏｍが主演の映画を見せて」または「Ｌｏｕｉｓのインタビューを見せて」と声に出す場合、システムは、ユーザが尋ねているのがＴｏｍまたはＬｏｕｉｓ／Ｌｏｕｉｅ／Ｌｅｗｉｓであるかを決定する必要があるであろう。

In addition to pronunciation information, the system may analyze one or more contextual inputs such as, for example, user search history (e.g., previous queries and search results), user likes/dislikes/preferences (e.g., from a user's profile information), general trends (e.g., of a plurality of users), popularity (e.g., among a plurality of users), any other suitable information, or any combination thereof.
発音情報に加え、システムは、例えば、ユーザ検索履歴（例えば、前のクエリおよび検索結果）、ユーザの好きなもの／嫌いなもの／選好（例えば、ユーザプロファイル情報から）、（例えば、複数のユーザの）一般的傾向、（例えば、複数のユーザの中の）人気、任意の他の好適な情報、またはそれらの任意の組み合わせ等の１つ以上のコンテキスト入力を分析し得る。

The system retains the pronunciation information in a suitable form (e.g., in the text query itself, or in metadata associated with the text query) such that it is not lost after the automatic speech recognition (ASR) process.
システムは、自動発話認識（ＡＳＲ）プロセス後、失われないように、発音情報を好適な形態において（例えば、テキストクエリ自体で、またはテキストクエリに関連付けられたメタデータで）に保持する。

US10452954(GOOGLE LLC [US])
[0003] Automated methods for image organization may group images based on similarities identified between images.
【０００３】
  画像組織化のための自動化された方法では、画像を、画像間で特定された類似性に基づいてグループ化することができる。

Some of these methods optimize a model function to use in identifying similarities between images.
これらの方法のいくつかでは、画像間の類似性を特定する際に使用するモデル関数の最適化を行っている。

A variety of model functions and training methodologies can be used.
多様なモデル関数およびトレーニング方法を使用することができる。

For example, a facial recognition process may be used to retrieve photos in which the detected “objects” are faces.
例えば、写真を検索取得するために、顔認識処理が使用されてよく、その場合、検出される「オブジェクト」は顔である。

This provides a person search feature that groups personal photos based on the similarities of detected faces.
これにより、人物の写真を検出された顔の類似性に基づいてグループ化する、人物検索機能が可能になる。

However this approach does not work for person images where the face is not recognizable, such as face too small, occluded by other objects, or at an angle that cannot be overcome by the facial recognition process.
しかし、この手法は、小さすぎる顔、他のオブジェクトによって遮られた顔、または顔認識処理によって対処することのできない角度の顔など、顔が認識できない人物画像には機能しない。