「かくりつてきもでる」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

また、4つの独立したデルタを使用し、後のPフレームからの4つの8×8領域の動きベクトルのそれぞれに別々のデルタを適用することにより、直接モードの概念を拡張することができる。

而且，可以使用 4个独立增量以通过把独立增量应用于后续 P帧的 4个 8x8区域运动向量中的每一个来扩展直接模式的概念。 - 中国語 特許翻訳例文集

確率は、動き補償予測プロセスの組み合わせた符号化性能として定義できる。 このプロセスは、現在のフレームに対する第1の特徴を基礎とするモデルおよび第2の特徴を基礎とするモデルの分析の間に利用されるものである。

该概率可被定义为运动补偿预测过程的组合编码性能，它在针对当前帧的第一基于特征的模型以及第二基于特征的模型的分析期间被使用。 - 中国語 特許翻訳例文集

クリップ生成モジュール116は、確率モデルを標準的な統計方法による分布（例えばガウス分布）に合わせ。 そして、平均値を中心として選ぶ。

剪辑生成模块 116继而通过标准概率方法将概率模型拟合为分布 (例如，高斯分布 )，然后选择均值作为中心。 - 中国語 特許翻訳例文集

ロジックツリーとモンテカルロ・シミュレーションを組み合わせるのは、カタストロフ・モデルで超過確率曲線を作るのに広く使われている方法です。

逻辑树和统计模拟方法的组合，是在运用激变模型制作超越概率曲线是背广泛运用的方法。 - 中国語会話例文集

ここで、累積印字画素数YXが所定の閾値を超えたということは、画素位置xが、図3に示す「何らかの文字列」のような印字すべきデータ（印字データ）の端である確率が高いことを意味する。

在此，累计打印像素数 Yx超过了预定的阈值，意味着像素位置 x是图 3所示的“某字符串”那样的应该打印的数据 (打印数据 )的端部的概率高。 - 中国語 特許翻訳例文集

ここで、累積印字画素数YXが所定の閾値を超えたということは、画素位置xが、図3に示す「何らかの文字列」のような印字データの端である確率が高いことを意味する。

在此，累计打印像素数 Yx超过了预定的阈值，意味着像素位置 x是图 3所示的“某字符串”那样的打印数据的端部的概率高。 - 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