「かあつろか」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

また、図6A、図6B、および図7のプロセス例の1つ以上の動作が代わりに手動で実装されたり、例えば、ファームウェア、ソフトウェア、個別論理、および／またはハードウェアなどの任意の組合せなど、前述の技術の任意の組合せとして実装されたりしてもよい。

图 6A、6B和 7的示例性过程的一个或多个操作也可以被替代为手动地或以任意上述技术的任意组合来实现，例如，固件、软件、离散逻辑和 /或硬件的任意组合。 - 中国語 特許翻訳例文集

送信側識別器182は、送信側識別論理、基地局ノード28などによって利用され得るCostasアレイパターンを記憶するメモリ184または他の要素、および時間・周波数シフトのライブラリ186を含む。

发射器识别器 182包括发射器鉴别逻辑、用于存储可由例如基站节点 28使用的 Costas阵列模式的存储器 184或者其它元件以及时间 -频率位移库 186。 - 中国語 特許翻訳例文集

この定着装置234へ供給される電力によりヒータを温めて加熱ローラ248の温度が定着に適した温度になるように制御されている。

通过提供给该定影装置 234的电力来使加热器变热，将加热辊 248的温度控制成适于定影的温度。 - 中国語 特許翻訳例文集

この定着装置234へ供給される電力によりヒータを温めて加熱ローラ248の温度が定着に適した温度になるように制御されている。

利用提供给该定影装置 234的电力来使加热器变热，并进行控制以使加热辊 248的温度变成适于定影的温度。 - 中国語 特許翻訳例文集

この定着装置234へ供給される電力によりヒータを温めて加熱ローラ248の温度が定着に適した温度になるように制御されている。

利用提供给定影装置 234的电力来使加热器变热，将加热辊 248的温度控制成适于定影的温度。 - 中国語 特許翻訳例文集

ローラの詳細は、原稿給紙トレイ41に載置された原稿Mの表面先端部に接触回転して最上の原稿Mから1枚ずつ分離して送り出す送り出しローラ43aと、搬送経路42における第1読取部45の上流側に配設され、送り出しローラ43aによって送り出された原稿Mを回転挟持して搬送経路42の下流側へ搬送する複数対の搬送ローラ43bと、搬送経路42の下流側に配設され、搬送ローラ43bによって搬送経路42の下流側まで搬送された原稿Mを回転挟持して排紙トレイ44へ排出する一対の排出ローラ43cと、第1読取部45に対応して配設され、原稿Mの裏面に接触回転しつつ原稿Mの表面を第1読取部45のコンタクトガラスに密着させる第1読取ローラ43dと、第2読取部47に対応して配設され、原稿Mの裏面に接触回転しつつ原稿Mの表面を第2読取部47のコンタクトガラスに密着させる第2読取ローラ43eなどである。

多对传送辊43b，配置在传送路径 42中的第 1读取部 45的上游侧，将通过送出辊 43a送出的原稿 M旋转夹持而传送到传送路径 42的下游侧； 一对排出辊 43c，配置在传送路径 42的下游侧，将通过传送辊 43b传送至传送路径 42的下游侧的原稿 M旋转夹持而排出到排纸托盘 44； - 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

本発明の1つの好適な実施形態によれば、制御ユニット120が、基本的な要求コンポーネントr1、r2、r3が完全性要件を満たしていないと結論した場合（例、r1、r2、r3が、このファイルF1に対し要求Rを発信したユーザ端末T1について、要求ファイルF1の最も適当なバージョンを決定するのに不十分な基礎を構成している）、制御ユニット120は、少なくとも1つの補助的な要求コンポーネント（即ち、少なくとも2つの基本的な要求コンポーネントr1、r2、および／またはr3に加えて）を導出するようにさらに構成されている。

根据本发明的一个优选实施例，如果所述控制单元 120得知基本请求组件 r1、r2和 r3不能满足完整性的要求 (比如，r1、r2和 r3没有形成为用户终端 T1确定所请求的文件 F1的最合适版本的充分基础，其中用户终端 T1已发起对文件 F1的请求 R)，则控制单元120进一步被配置用于获得至少一个辅助请求组件 (即，除所述至少两个基本请求组件 r1、r2和 /或 r3之外的组件 )。 - 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