「かたかた」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

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

また、公開鍵情報に含まれる半導体メモリーカードの固有の識別情報と半導体メモリーカードに予め記憶されている固有の識別番号とが一致し、かつ再生装置内で算出した公開鍵情報のハッシュ値と署名情報に含まれるハッシュ値が一致し、かつ再生を行う再生装置が不正に再生される可能性がないと判断したのであれば、半導体メモリー固有の識別番号、公開鍵情報に含まれる公開鍵本体、および再生装置に予め記録されたデバイスキーの組み合わせが正しいと判断し、暗号解読に必要な鍵（デバイスキー、MKB及び半導体メモリー固有の識別番号を元に、暗号化タイトルキーを復号して得られるタイトルキー）を用いて、暗号化されたデータの解読を行なう。

此外，如果判断为包含在公开密钥信息中的半导体存储卡的固有的识别信息与预先存储在半导体存储卡中的固有的识别号码一致、并且在再生装置内计算出的公开密钥信息的哈希值与包含在签名信息中的哈希值一致、并且进行再生的再生装置不会不正当地进行再生，则判断为半导体存储器固有的识别号码、包含在公开密钥信息中的公开密钥主体、以及预先记录在再生装置中的设备密钥的组合正确，使用加密解读所需要的密钥 (基于设备密钥、MKB及半导体存储器固有的识别号码将加密标题密钥解密而得到的标题密钥 )进行加密的数据的解读。 - 中国語 特許翻訳例文集

本開示は、様々なメッセージ、パケット、信号、データなどが任意の適切なメッセージングプロトコルに従って送受信される、有線、無線、又はそれらの組み合わせの如何を問わない、任意の形態、タイプ、及びトポロジのネットワークにおいて実施することができ、ネットワークは、任意の適切なマルチレイヤ方式（例えば、一実施形態ではSOAPスタック、OSI基本参照モデル、又はそれらの派生形若しくは変形）に従って動作することができ、様々なネットワークコンポーネントへの、様々なネットワークコンポーネントからの、又はクライアント22と中央リソース12、14の間を含む、様々なネットワークコンポーネントの間の、XML要求メッセージ及び応答メッセージなどのアプリケーション層メッセージは、アプリケーション層よりも下位の層においてはパケットに区分又は分割することができ、1つ以上の層が、別の層からのペイロード部分の前後にある種の制御情報を付加して、カプセル化パケット又はメッセージを形成する。

本公开可以通过任何形式、类型和拓扑的网络来实现，不论是有线的、无线的或其组合，其中各种消息、分组、信号、数据等根据任何适当的消息收发协议来发送和接收，其中网络可以根据任何适当的多层方案 (例如，在一个实施方式中是 SOAP栈、OSI基本参考模型或其衍生或变形 )来操作，其中去往、来自各联网组件及其之间 (包括客户端 22与中央资源 12、14之间 )的诸如 XML请求和响应消息的应用层消息在应用层之下的较低层处被分段或者分割为分组，并且其中一个或多个层可以在来自另一层的载荷部分周围添加特定的控制信息，以形成封装的分组或消息。 - 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