【課題】認識対象の非線形な変動に対して頑健で、雑音にも強く、処理量も増大させない認識処理装置を提供する。
【解決手段】学習処理部１２は、非線形分布する学習データに対して核非線形主成分分析を行うことにより固有ベクトルを含む認識用テンプレートを生成し、これを認識用テンプレート格納部１２３に格納する。認識処理部１３は、認識対象となる入力データに対して線形主成分分析を行う。これにより、処理量の削減を図るとともに、主成分分析による自乗誤差最小化近似により入力データからの雑音を除去する。その上で、当該入力データの特徴を抽出し、抽出した特徴と認識用テンプレートとの類似度を判別する。判別結果は、出力制御部１４を通じて外部装置へ出力される。 （もっと読む）

【課題】収納企業のシステムにおける開発工数を抑えつつ、簡易な手続きにより口座振替の申込を行うことを可能にする。
【解決手段】支払者の端末装置２０は、請求書１０に印刷されているバーコード１１を読み取り、バーコードの情報をバーコード決済センター装置３０へ送信する。バーコード情報には、支払先の企業、支払対象のサービス、サービスの利用者の情報が含まれる。バーコード決済センター装置３０は、収納機関が提携している金融機関のうち、支払者が選択した金融機関の金融機関装置４０へ、口座受付依頼を送信する。金融機関装置４０は、支払者の端末装置２０から、本人認証の情報を受信して認証を行った後、口座振替を行う口座の情報を受信し登録する。バーコード決済センター装置３０は、金融機関装置４０に登録された口座情報を受信すると、収納機関の保有する企業システム５０へバーコード情報及び口座情報を通知する。 （もっと読む）

【課題】非構造化データに対する処理を従来よりも高速に行う。
【解決手段】クエリ解析部２１は、入力された非構造化データを処理の対象とするクエリを解析して、「処理対象データ抽出条件」、「処理対象データ型」、および、「処理タイプ」を示す情報を取得する。構造化データ／インデックス検索部２３は、非構造化データを「処理対象データ抽出条件」で抽出し、「処理対象データ型」で型変換した構造化データを作成する。そして、作成した構造化データの値に、「処理対象データ型」と「処理タイプ」に基づいた最適なインデックスデータを作成する。データ処理部２４は、クエリによる処理を実行する際に、このインデックスデータを参照するため、処理が高速になる。 （もっと読む）

【課題】柔軟に設定された利用帯域の閾値に基づいてコンテンツ情報の配信を制御する。
【解決手段】情報端末からのコンテンツ配信要求に応じてコンテンツ情報を配信するコンテンツ配信サーバ装置に、コンテンツ情報を配信させるか否かを制御するコンテンツ配信制御装置が、コンテンツ配信可能な利用帯域の閾値であるシステム共通値と、コンテンツ情報の配信に必要な利用帯域値とを記憶し、閾値識別情報毎に、コンテンツ情報の配信保証値とネットワークに余剰がある場合のベストエフォート値とを記憶し、要求されたコンテンツ情報の利用帯域値が、コンテンツ配信要求に対応する配信保証値より大きい場合に、ベストエフォート値より小さいか否かを判定し、さらに、システム共通値と、配信中の利用帯域の合算値との差である剰余利用帯域値と、要求されたコンテンツ情報の利用帯域とに基づいて、コンテンツ情報を配信するか否かを判定する。 （もっと読む）

【課題】情報セキュリティやＩＴシステムの専門的な知識を必要とすることなく、情報セキュリティリスクを網羅的に分析し、その対策を提示する。
【解決手段】情報セキュリティ対策決定支援装置１は、初期状態を示すノードから経過状態のノードを経て被害が発生した状態のノードに至るまでの各ノード間の状態の変化を発生させる脅威と、資産の属性との対応付けを示す脅威と資産の対応表と、各脅威に対応してとりうる対策を示す脅威と対策の対応表とを記憶しており、診断対象システムを構成する機器の種別、診断対象システムにおける業務種別、または、診断対象システムで取り扱う情報種別を示す属性情報の入力を受け、脅威と資産の対応表から属性情報に対応する脅威を抽出する。そして、脅威と対策の対応表から抽出された脅威に対応した対策を読み出し、出力する。なお、このとき、対策のコストや効果の情報を参照し、選択条件に合致する対策を選択して出力する。 （もっと読む）

【課題】異なる複数の予測期間に対して、より精度の高い需要予測を行うことができる統合需要予測装置、統合需要予測方法、及び統合需要予測プログラムを提供する。
【解決手段】予測値算出部２は、売上数量から、複数の需要予測モデルを構築し、構築した予測モデル毎に予測売上数量（予測需要量）を算出する。予測値誤差算出部４は、売上数量と予測売上数量とから、予測誤差を算出する。統合需要予測ブレンド比率算出部６は、これら加工した予測誤差と重みとを積算し、短期的、長期的な視点からの予測誤差を統合して、これらの統合予測誤差が最小になるように、各予測手法のブレンド比率を算出する。需要予測結果出力部９は、予測手法を用いて予測期間分の予測値を算出し、その予測値とブレンド比率とを積算することにより、最終的な予測期間における予測売上数量を算出する。 （もっと読む）

【課題】より効率的な文字列入力を実現する。
【解決手段】制御部１００は、キーボード２１１による文字列入力がある場合、未確定文字列の読みに基づいて、辞書格納領域４１０に格納されている読み補完辞書を検索し、変換候補の読みを示すノードを抽出する。また、確定文字列がある場合は、前記確定文字列の表記に基づいて、辞書格納領域４１０に格納されている表記補完辞書を検索し、変換候補の表記を示すノードを抽出する。制御部１００は、読み補完辞書の辞書データを検索して抽出したノードにリンクした表記補完辞書データ内のノードが示す文字列と、表記補完辞書の辞書データを検索して抽出したノードが示す文字列を変換候補としてディスプレイ装置３１１に表示出力する。入力装置２１０の操作によって、変換候補のいずれかが選択されると、制御部１００は、選択された文字列を確定入力する。 （もっと読む）

【課題】ホスト計算機からクライアント計算機へ転送する計算プログラムのデータ転送量を少なくし、かつ、クライアント計算機に高速に計算を実行させる。
【解決手段】ホスト計算機１００は、分散処理させるプログラムのソースファイルのコンパイルを行い、そのコンパイルされた結果の実行ファイルを実行する。この実行により、インスタンス化、あるいは、関数コールの実行の最適化された順序、及び、インスタンス化あるいは関数コール時の引数に関する情報を記録した手続き記録ファイルが生成される。クライアント計算機２００は、ホスト計算機１００から受信した手続き記録ファイルを解釈・実行するアプリケーションを実行する。このアプリケーションでは、記録時のアドレス、クラス、関数名に応じてクラスのインスタンス化、関数コールを行うコードを記述し、実行する。クライアント計算機２００は、ホスト計算機１００へ実行結果を返送する。 （もっと読む）

【課題】同義語、対訳語、略語、表記揺れの語などの表現の揺らぎの種類によらずに同一のものを示す異なる表現の組織名を抽出することができる組織名抽出装置を提供する。
【解決手段】Webデータ11から、ドメイン名に対応付けられている文字列である組織名候補と、当該ドメイン名を示す文字列とを抽出する組織名候補抽出部14と、組織名候補の一部又は全部をアルファベット又は英単語に変換した英数字からなる文字列を生成するアルファベット変換部16と、生成した文字列と、当該組織名候補に対応するドメイン名を示す文字列とを比較し、所定の条件に基づいて一致すると判定された場合に、当該組織名候補を、組織名を示す語句として抽出する一致度判定処理部18とを備える組織名抽出装置。 （もっと読む）

【課題】不正行為や入力ミスの防止を容易に行える書き起こし内容確認装置を提供する。
【解決手段】音声データ、音声データを元に書き起こされたテキストデータ、及び音節の標準的な時間を表す標準音節時間データから、書き起こし内容を確認する。音声データとテキストデータとから導出される当該音声データの音節時間を標準音節時間データと比較して、その比較結果によりテキストデータの妥当性を判断する音節時間比較部１４と、音声データを平仮名単位で音声認識して得られる音節認識対数尤度及び音声データの音声認識の結果としてテキストデータと同一の認識結果を１つ得るような音声認識により得られる単語認識対数尤度から導出される、音声データとテキストデータとの合致度合を定量的に表す類似度を所定の値と比較してテキストデータの妥当性を判断する類似度比較部１６と、を備える。 （もっと読む）