クレーム

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、フォーカルロスの効果について検討しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、ＦＰＮの特許性について検討しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分の検討 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、ＳＳＤの実施例について解説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで２回分の検討 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、ＹＯＬＯの技術的特徴について解説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、ResNet の改良技術について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３ ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、Unrolled GAN の学習メカニズムについて概説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、StackGAN の発明ポイントについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、こ ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、CycleGAN における学習メカニズムについて概説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、Pix2Pix におけるノイズの入力機構を省略できた理由について解説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを試作し ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、ＶＡＥとＧＡＮを比較し、ＣＧＡＮまで発展させた場合のＧＡＮモデルの拡張性・応用性の高さについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回 ...