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「確率的ネットワーク」を含む例文一覧
該当件数 : 5件
本発明によって、ネットワーク相互接続装置105に到達する単位時間当たりのデータ量に比べて広域ネットワーク106の通信速度が小さい場合にも、ネットワーク相互接続装置106におけるバッファ溢れが回避され、重要度が高いデータは他データに比べて高い確率で管理センタ107に伝送される。
通过本发明，在广域网 106的通信速度比到达网络相互连接装置 105的每单位时间的数据量小的情况下，也能够避免网络相互连接装置 105的缓冲器溢出，重要度高的数据相比于其他数据以更高的概率传输到管理中心 107。
- 中国語 特許翻訳例文集
また、ホームNW230等の近隣ネットワークの場合には、パケットの順序入れ替わりの発生確率が少ないと判断し、送信側で許可される最大のパケット順序入れ替わり数（REORDERING）を1に設定している。
另外，在家庭 NW230等相邻网络的情况下，判断为分组顺序调换的发生几率较小，将在发送侧容许的最大分组顺序调换数 (REORDERING)设为 1。 - 中国語 特許翻訳例文集
本明細書に記載されたさまざまな自動化態様を実施することにより、これらの技術は、（例えば、Hidden Markov Models（HMM）および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン（SVM）のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように）データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関する推論および／または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。
为了实现本文中所描述的各个自动化方面，这些技术可以采用多种方法中的一种方法，根据数据进行学习，然后关于动态地在多个存储单元之间存储信息得出推论和 /或做出判断 (例如，隐式马尔可夫模型 (HMM)和相关的原型依赖模型 (prototypical dependency model)，诸如贝叶斯网络 (例如，利用贝叶斯模型评分或近似法通过结构搜索所产生的 )之类的更一般化的概率图形模型、线性分类器(例如，支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如，称为“神经网络”方法、模糊逻辑方法的方法 )，以及其它用于执行数据融合的方法等 )。 - 中国語 特許翻訳例文集
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