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「あぷりけーしょんふぁいる」の部分一致の例文検索結果

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本文書において開示され図示されクレームされている更なる最適化は、支払いを実行するユーザの希望の状況に基づいて支払機器を選択するための移動無線金融機器のユーザによるプログラム可能なプリファレンス(嗜好preference)に応じている1つ以上の支払い決定アルゴリズムを移動無線通信機器に含ませることによって支払機器を実質的に自動的に選択するための移動無線金融機器を提供する。

本文献中揭示、说明和主张的额外优化提供一种移动无线金融工具,其用于通过在移动无线通信工具中包含一个或一个以上支付决策算法而大体上自动地选择支付工具,所述支付决策算法响应于移动无线金融工具的用户的可编程偏好以用于基于用户实现支付的期望的情境而选择支付工具。 - 中国語 特許翻訳例文集

本文書において開示、図示、及びクレームされている更なる最適化は、移動無線通信機器に、支払いを行うユーザの希望の状況に基づいて支払機器を選択するための移動無線金融機器のユーザによるプログラム可能なプリファレンスに応じている1つ以上の支払い決定アルゴリズムを含ませることによって、支払機器を実質的に自動的に選択するための移動無線金融機器を提供する。

本文献中揭示、说明和主张的额外优化提供一种移动无线金融工具,其用于通过在移动无线通信工具中包含一个或一个以上支付决策算法而大体上自动地选择支付工具,所述支付决策算法响应于移动无线金融工具的用户对于基于用户实现支付的期望的情境而选择支付工具的可编程偏好。 - 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にしたがって、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連する推論および/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。 モバイル・デバイス304は、帯域幅範囲に保持された情報を収集するオブテイナ310と、収集された情報が、帯域幅範囲のガード帯域幅に存在するかを判定するロケータ312とを含みうる。

根据实现本文描述的各种自动化的方面,这些技术可以使用与在多个存储单元上动态存储信息相关的、用于从数据进行学习并得出推论和 /或作出决定的大量方法中的一种方法 (例如,隐马尔科夫模型 (HMM)及相关的原型依赖模型、更一般的概率图模型 (例如 (例如由使用贝叶斯模型得分或近似值的结构搜索所建立的 )贝叶斯网络、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”的方法 )、模糊逻辑方法以及执行数据融合的其它方法等 )。移动设备 304可以包括获取器 310和定位器 312,获取器 310收集保留在带宽范围中的信息,定位器 312确定所收集的信息是否位于该带宽范围的保护带宽上。 - 中国語 特許翻訳例文集

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