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    • 2. 发明专利
    • 投影システム、プロジェクター装置、撮像装置、および、プログラム
    • 投影系统,投影设备,成像设备和程序
    • JP2016191773A
    • 2016-11-10
    • JP2015070677
    • 2015-03-31
    • 株式会社メガチップス国立大学法人電気通信大学
    • 橋本 直己小針 千春原口 雄基新宮 史也田中 基康
    • H04N5/74G09G5/00
    • G09G5/00H04N5/74H04N9/31
    • 【課題】高性能な撮像装置を用いない場合であっても、投影型プロジェクター装置により投影面に投影された画像(映像)の輝度むらや色むらを、適切に低減させる。 【解決手段】投影システム1000では、係数設定部1により設定された係数Br(0≦Br≦1)により、投影したときに飽和する画素数を低減させる目標画像を、投影システムの系全体のガンマ特性に基づいて、取得する。そして、投影システム1000では、取得した目標画像に対して、投影システムの系全体のガンマ特性と、ホワイト値とに基づいて、補正処理が実行される。これにより、投影システム1000では、投影される画像の飽和する画素数を低減させるとともに、投影画像を撮像して取得した撮像画像のS/N比が悪い場合等であっても、投影画像を見たユーザーに不快感を抱かせない画像投影処理を実現することができる。 【選択図】図1
    • 要解决的问题:即使在不使用高性能成像装置的情况下,也可以适当地减少通过投影型投影仪装置投射在投影面上的图像(视频)的亮度不均匀性和颜色不均匀。解决方案:投影系统1000获取 基于投影系统的整个系统的伽马特性,通过由系数设定部分1设定的系数Br(0≤Br≤1)来减少投影饱和度的像素数目的目标图像。 然后,在投影系统1000中,基于投影系统的整个系统的伽马特性和白色值,针对所获取的目标图像执行校正处理。 因此,在投影系统1000中,投影图像中饱和的像素数减少,并且即使在通过对投影图像进行摄像而获取的拍摄图像的S / N比差的情况下,也可以实现图像投影处理 这不会给看到投影图像的用户带来不舒服的感觉。选择图:图1
    • 4. 发明专利
    • ハイブリッド車両の制御システム及びハイブリッド車両の制御方法
    • 混合电动车控制系统和混合电动车控制方法
    • JP2015107676A
    • 2015-06-11
    • JP2013250318
    • 2013-12-03
    • 国立大学法人電気通信大学日野自動車株式会社
    • 田中 一男田中 基康田中 雄將安井 博文石坂 宏幸
    • B60W20/00B60K6/485B60L3/00B60L11/18B60W10/08
    • Y02T10/6226Y02T10/7005
    • 【課題】二次電池の出力及び充電を効率よく行うことによって、エンジンの燃費を改善するハイブリッド車両の制御システム及び制御方法を提供する。 【解決手段】制御システムは、走行予定経路をアシスト対象区間に区画したアシスト対象区間情報を格納したアシストデータ記憶部23と、アシストトルク演算部32とを備え、アシストデータ記憶部23には、互いに異なる複数の充電状態範囲毎にアシスト対象区間情報が格納され、それらのアシスト対象区間情報は、対応する充電状態範囲によってアシスト対象区間の区切り方が異なり、アシストトルク演算部32は、取得された駆動バッテリ12の充電状態に基づき複数のアシスト対象区間情報から一つを選択し、選択したアシスト対象区間情報に基づくアシスト対象区間内で、供給可能な電力量を消費することを目標として、当該アシスト対象区間内に対する要求値を演算する。 【選択図】図1
    • 要解决的问题:提供一种能够通过有效地执行二次电池的输出和充电来提高发动机的燃料经济性的混合电动车辆控制系统和混合电动车辆控制方法。控制系统包括:辅助数据存储 存储有计划行驶路线划分的辅助对象间隔的信息的单元23; 和辅助转矩计算单元32.辅助数据存储单元23分别存储关于多个不同的充电状态范围的多个辅助目标间隔信息,并且多个辅助对象间隔信息在 根据相应的充电状态范围将计划行进路线划分为辅助目标间隔的方式。 辅助转矩计算单元32基于获取的驱动电池12的充电状态从多个辅助目标间隔信息中选择一个辅助目标间隔信息,并且在辅助目标间隔信息中以 基于所选择的辅助目标间隔信息,可以在辅助目标间隔中提供的消耗电能的视图。
    • 5. 发明专利
    • 機械学習装置
    • JP2017182319A
    • 2017-10-05
    • JP2016066356
    • 2016-03-29
    • 株式会社メガチップス
    • 西行 健太長谷川 弘田中 基康藤吉 弘亘
    • G06N3/08
    • 【課題】適切な規模のニューラルネットワークを作成することができる機械学習装置を提供することを課題とする。 【解決手段】中間層選択部12は、学習済みのニューラルネットワーク3Aに含まれる中間層22〜25の中から、中間層22及び23を選択する。仮出力層追加部13は、中間層22と接続された仮出力層32と、中間層23と接続された仮出力層33とをニューラルネットワーク3Aに追加して、ニューラルネットワーク3Bを生成する。演算部15は、ニューラルネットワーク3Bを用いた演算を実行し、仮出力層32及び33の各々から出力される仮出力値を取得する。削除判断部16は、演算部15により取得された仮出力値を用いて類似度を計算し、計算した類似度に基づいて中間層22及び23のうち、いずれか一方の中間層を削除するかことを決定する。再構成部17は、ニューラルネットワーク3Aからいずれか一方の中間層を削除する。 【選択図】図1