データ配信

US10467694
[0025] For example, in one implementation, locations where orders from market participants are executed
【００２５】
  例えば１実施例において、市場参加者からの注文が実施される場所は、

may also be the location where orders are accepted,
注文が受け付けられる場所でもあり、

from which reports of quotations, executed trades, and other market data are disseminated to the public.
ここから相場レポート、執行済取引、その他市場データが一般に配信される。

By locating its trading entity at the same place (e.g., co-locating) and/or within close proximity to a market center,
同じ場所および／または市場センタ近傍において取引主体の位置を確定する（例えば同一場所に配置する）ことにより、

the market participant may be able to receive market data updates ahead of other market participants to whom the data dissemination may take a longer time. 
市場参加者は市場データアップデートを、データ配信時間がより長くかかるその他市場参加者よりも先に受け取ることができる。

US2020356899
[0130] The concept of data distribution is now discussed.
[0079] ここで、データ配信の概念について説明する。

In the context of building machine learning (ML) model, it is often desirable to train the model on and test it against data that come from the same distribution.
機械学習（ＭＬ）モデルを構築する状況では、多くの場合、モデルを訓練し、同じ分布に由来するデータに対してそれをテストすることが望ましい。

In probability theory and statistics, a probability distribution is a mathematical function that provides the probabilities of occurrence of different possible outcomes in an experiment. 
確率論と統計学では、確率分布が実験で起こりうるさまざまな結果の発生確率を提供する数学関数である。

US11422543
Further, the one or more edge gateway systems 28 may provide security and efficiencies of data delivery between the MPDSC platform 10 and external networks and/or external applications 22 .
さらに、１つ以上のエッジゲートウェイシステム２８は、ＭＰＤＳＣプラットフォーム１０と外部ネットワークおよび／または外部アプリケーション２２との間のデータ配信のセキュリティおよび効率を提供し得る。

US2022172232
(Ab)
An embodiment of the present invention is directed to a consolidated contributions data bridge.
本発明の一実施形態は、統合貢献データブリッジに向けられる。

The innovative data bridge tool takes internally generated market data and reference data from an Internal data distribution platform. (IPP) and publishes the data externally.
この革新的なデータブリッジツールは、内部で生成された市場データおよび内部データ配信プラットフォーム（ＩＤＰ）からの参照データを取得し、そのデータを外部に公表する。

An embodiment of the present invention may be directed in a messaging system that monitors a real-time system, to provide various benefits of in-band management: of contribution platforms and similar systems.
 本発明の一実施形態は、リアルタイムシステムを監視して貢献プラットフォームおよび同様のシステムの帯域内管理の様々な利点を提供するメッセージングシステムに向けられてもよい。

WO2020205597
 In some implementations, the pre-processing logic may also assist in optimizing data delivery and production.
いくつかの実装において、前処理ロジックはまた、データ配信および生成の最適化を支援し得る。

Data from the sensor array 1005 may be provided to an in-vehicle data reservoir 1010 (or memory), which may be accessed and used by other functional blocks of the autonomous driving system. 
センサアレイ１００５からのデータが、自律運転システムの他の機能ブロックによってアクセスおよび使用され得る車両データリザーバ１０１０（またはメモリ）に提供され得る。

US10304180
[0080] Intensity or image data 402 can be received by data distribution system via network 408 .
【００７２】
  強度データまたは画像データ４０２は、ネットワーク４０８を介してデータ配信システムによって受信することができる。

The data distribution system may be associated with one or more memory devices, such as RAM buffers, for holding at least a portion of the received data 402 .
データ配信システムは、受信されたデータ４０２の少なくとも一部を保持するために、ＲＡＭバッファなどの１つまたは複数のメモリデバイスと関連付けされてもよい。

Preferably, the total memory is large enough to hold an entire swatch of data.
好ましくは、メモリの合計は、データの見本全体を保持するのに十分大きい。

For example, one gigabyte of memory works well for a swatch that is 1 million by 1000 pixels or points.
例えば、１ギガバイトのメモリは、１００万×１０００画素または点である見本に対して十分に働く。

US10091649
 The MME/S-GW should not maintain large states (i.e., contexts) of IoT devices that do not transmit traffic frequently.
MME/S-GWは、トラフィックを頻繁には送信しないIoTデバイスの多数の状態(すなわち、コンテキスト)を維持すべきではない。

IoT devices may only require cost-effective data delivery without exhausting expensive core network resources.
IoTデバイスは、高価なコアネットワークリソースを消耗させることなく、コスト効率の良いデータ配信を必要とするだけであり得る。