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公开(公告)号：CN105612515B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201480055114.4
申请日：2014-10-06
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
Abstract: 提供能以比句小的单位效率良好地收集矛盾表现的装置。矛盾表现收集装置包括：第1阶段矛盾型式分类部，其通过将以「XがYを○○する(X对Y进行○○)」这样形式的型式所构成的型式对作为学习数据的机器学习来提取相互矛盾的型式所构成的型式对；追加矛盾型式对导出部(130)，其对提取的各个型式对，运用包含关系来改写一方的型式，导出新的型式对；学习数据扩展部(136)，其通过将在导出的新的型式对中由相互矛盾的型式构成的可能性高的型式对追加到学习数据中，来扩展学习数据；和SVM(142)，其通过利用了扩展的学习数据的机器学习，来进行第2阶段分类，将被赋予的型式对分类为相互矛盾的型式所构成的型式对和这以外。
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公开(公告)号：CN109691011A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201780055436.2
申请日：2017-08-31
Applicant: 日本电气株式会社 , 国立研究开发法人情报通信研究机构 , 国立大学法人北海道大学
IPC: H04L9/12 , H04B10/516 , H04B10/70 , H04L9/08
Abstract: 一种量子密钥分发装置，其包括：编码单元，用于对光脉冲串进行编码；强度调制单元，用于按不同的定时对编码后的光脉冲串进行强度相互不同的N个类型的强度调制，其中N是不小于3的整数；以及第一密钥蒸馏处理单元，用于基于通过从所述编码单元和所述强度调制单元所使用的数据序列中去除如下数据而获得的数据序列来生成加密密钥，该数据是从具有特定调制图案的光脉冲获得的。
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公开(公告)号：CN109688918A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201780053991.1
申请日：2017-09-08
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
Inventor： 天野薰
IPC: A61B5/0484 , A61B5/0476
Abstract: 脑律动频率调制装置是使脑律动的频率变化的脑律动频率调制装置，具备：调幅部，其生成调制信号，该调制信号为针对高于脑律动的对象频段的频率的载波信号，基于对象频段内的规定的频率进行调幅后的调制信号；电刺激输出部，其将基于由调幅部生成的调制信号的电刺激信号作为电刺激输出到可与受验者的头部连接的电极部。
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公开(公告)号：CN106104519B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201480069207.2
申请日：2014-12-17
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
IPC: G06F17/27 , G06F16/28 , G06F16/335
Abstract: 本发明提供一种对生成为了进行获取了平衡的恰当的意思决定而有用的社会情态的作为基础的要素进行收集的系统。短语对收集装置包含：因果关系种子对DB(410)，其对由包含名词与谓语模板的组合的短语对构成的种子对进行存储；意思关系模式DB(400)，其对单词间的意思关系模式进行存储；单词对DB(402)，其对与意思关系模式的任意一个有关系的单词对进行存储；意思关系模式匹配部(470)，其对存储于因果关系种子对DB(410)的各种子对内的名词对与意思关系模式的哪个匹配进行判定；和单词对置换部(472)，其分别使用存储于单词对DB(402)的单词对之中与被判定为匹配于名词对的意思关系模式有关系的各个单词对，置换种子对的该名词对，来生成新的假定。
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公开(公告)号：CN104798399B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201380060607.2
申请日：2013-10-21
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
IPC: H04W28/06 , H04L12/951 , H04L29/08 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供能够有效抑制电力消耗的数据收发方法。多个节点间的数据收发方法具有在一个节点中进行的以下步骤：判定步骤，判定发送对象数据的数据尺寸是否为可发送的数据尺寸以下；分割步骤，将大于可发送的数据尺寸的发送对象数据分割为可发送的数据尺寸以下的数据尺寸的多个中间数据；发送数据生成步骤，分别对多个中间数据附加分割报头，生成多个发送数据；发送步骤，将多个发送数据向其他节点发送；以及在其他节点中进行的以下步骤：接收步骤，接收从一个节点发送的多个发送数据；复原步骤，针对接收到的多个发送数据，根据分割报头的信息对发送数据进行合并来复原发送对象数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108700760A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201780013606.0
申请日：2017-02-23
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
CPC classification number: G02F1/0123 , G02F1/225 , G02F2001/212 , H04B10/54
Abstract: 本发明提供一种通过使用高消光比调制器，即使使用通用的AD转换器和控制板，也能控制能够容易地实现所要求的消光比的偏置电压的方法、和实现该方法的装置。使控制电压的阶跃量(突变量)ΔV为半波电压VΠ[V]的0.1倍以下。例如，在寻找最小点的情况下，以当前的偏置电压为基准，计测施加比当前的偏置电压大阶跃电压ΔV的偏置电压和比当前的偏置电压小阶跃电压ΔV的偏置电压时的光强度，使偏置电压向其中小的一方移动。然后，反复执行以下处理：以该移动后的偏置电压为基准，比较位于左右相邻的电位的偏置点的光强度，改变成为基准的偏置电压。此时，也可以使ΔV按照规定的算法逐渐变小。
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公开(公告)号：CN108027824A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201680047214.1
申请日：2016-07-29
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
Abstract: 本发明提供一种能够大量地生成适当的未来脚本的未来脚本生成装置。未来脚本生成装置(272)包括：短语对DB(92)，存储许多的因果关系短语对；因果关系网络构筑装置(290)，将存储在因果关系短语对DB(92)的短语中的、成为提问输入部(280)接受的提问的主要部分的短语作为起点，联系能够作为因果关系进行联系的短语，从而构筑因果关系网络；社区检测装置(294)，检测因果关系网络中的社区；以及未来脚本生成部(298)，直到预先决定的结束条件成立为止，联系与成为该起点的短语属于相同的社区的、能够作为因果关系进行联系的短语，从而生成未来脚本。
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公开(公告)号：CN107949841A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201680049453.0
申请日：2016-08-26
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
CPC classification number: G06F17/30654 , G06F17/30 , G06N5/02 , G06N5/025 , G06N99/00 , G06N99/005
Abstract: 本发明提供一种尽可能不经由人工而高效地作成分类器的学习数据的为什么型提问应答系统的训练装置。训练装置(62)包含：提问发行部(100)，将存储在提问/预想回答存储部(76)的提问发行到提问应答系统(60)；回答候补过滤部(102)、回答候补判定部(104)、学习数据生成/标记部(106)以及学习数据选择部(108)，根据从为什么型提问应答系统(60)与得分一起输出的多个回答候补的每一个与提问的配对，生成提问应答系统(60)的排序部(122)的学习数据并追加到学习数据存储部(64)；以及反复控制部(110)，对提问发行部(100)、回答候补过滤部(102)、回答候补判定部(104)、学习数据生成/标记部(106)以及学习数据选择部(108)进行控制，以便直到结束条件成立为止，反复进行学习装置的学习、提问的发行、学习数据的追加。
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公开(公告)号：CN107408110A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201680013131.0
申请日：2016-02-09
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
Abstract: 本发明提供一种能够对现有的含意配对进行扩展并能够预测能够获得什么样的含意配对、并且还能够保证精度的含意关系配对扩展装置。含意配对扩展装置(50)从m项的含意配对生成n项的含意配对，从而对含意配对进行扩展。m以及n为0以上且m＜n的整数。含意配对的每一个包含第一语言模式和第一语言模式蕴含的第二语言模式。含意配对扩展装置(50)包括：生成规则存储部(110)，存储从m项的含意配对生成n项的含意配对的生成规则；和二元配对追加部(112)，接受m项的含意配对，针对该m项的含意配对，对存储于生成规则存储部(110)的各生成规则判定其条件是否被m项的含意配对满足，若条件被满足，则对构成m项的含意配对的各语言模式应用生成规则的变形规则。
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公开(公告)号：CN106104524A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201480069266.X
申请日：2014-12-17
Applicant: 国立研究开发法人情报通信研究机构
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种对生成为了进行获取了平衡的恰当的意思决定而有用的社会情态的作为基础的要素进行收集的系统。复杂谓语模板收集装置(64)包含：单纯谓语模板DB(62)，其存储被赋予了正或者负的值的极性的单纯谓语模板；对象名词词典(260)；复杂谓语模板候补提取部(268)，其从网络存档(44)提取由通过对象名词词典(260)来确定的单词与单纯谓语模板的组合构成的复杂谓语模板候补；Sa变名词极性赋予部(276)、数量名词极性赋予部(278)、麻烦名词极性赋予部280，其分别针对各个复杂谓语模板候补，判断其名词的极性；和复杂谓语模板极性计算部282，其通过复杂谓语模板候补中包含的名词的极性与单纯谓语模板的极性的组合，计算复杂谓语模板候补的极性。
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