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「かくりつきんじ」の部分一致の例文検索結果

該当件数 : 5



積分∫0≦x<m1/m(x/m)2hdx=1/(2h+1)を使用した近似は、mが十分に大きいときのこの確率を示している。

近似地使用积分∫ 0≤ x< m 1/m(x/m)2hdx= 1/(2h+1)指示当 m足够大时的概率。 - 中国語 特許翻訳例文集

この場合の障害確率は近似的にp^Ntであり、ただし、pは、ただ1つの送信アンテナが使用されるときの障害確率であり、Ntは、使用される送信アンテナの数である。

在此情况下的失败概率为大约p^Nt,其中 p为仅使用一个发射天线时的失败概率,且 Nt为所使用的发射天线的数目。 - 中国語 特許翻訳例文集

また、調整部52は、視聴環境情報と現在の視聴環境を表す情報に基づいて、視聴者が装着するズームイン機能およびズームアウト機能を有する眼鏡の拡大率または縮小率を制御することにより、視聴環境情報が表す視聴環境で視聴可能な3D画像に近似する3D画像を視聴者に提供するようにしてもよい。

此外,调节器 52可通过控制观众所佩戴的眼镜的放大率或缩小率向观众提供与可在所述观看环境信息指示的观看环境中观看到的 3D画面近似的 3D画面,并且具有基于所述观看环境信息和所述指示当前观看环境的信息的放大和缩小功能。 - 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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