「きんかくほんいせいど」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

c．消色トナーの残量が所定量以下の場合は上記の制御3aまたは制御3bの禁止制御実行（⇒印刷に要する各種資源の消費抑制＆省エネ効果）・・・本制御を以下では「制御3c」と呼ぶ。

c.在脱色调色剂的余量为规定量以下的情况下，执行上述的控制 3a或控制 3b的禁止控制 ( 抑制印刷所需的各种资源的消耗 &节能效果 )......以下将本控制称为“控制 3c”。 - 中国語 特許翻訳例文集

本実施形態において、前記弾性支持板60は、各回転板40の回転をガイドして弾性復元力によってカバー5のスライディング運動を誘導するためのものであって、弾性を有する所定の厚さの金属薄板で構成される。

本实施例中，所述弹性支撑板 60导引各旋转板 40旋转，并以弹性恢复力来导引盖体 5的滑动动作，其由具有规定厚度的弹性金属薄板构成。 - 中国語 特許翻訳例文集

本実施例2では、さらに、図9におけるステップ1005において、重要シーンデータが存在しない場合には、解析動画データ入力部201、特徴データ生成部202、特徴データ保持部213、特徴データ入力部214、ランキングデータ生成部1501、ランキングデータ保持部1502、ランキングデータ入力部1503、重要シーンデータ生成部203、重要シーンデータ保持部210の各部を起動して重要シーンデータを生成するか、重要シーンデータがないことを表示し、通常再生を実施するように構成する。

在本实施例 2中，进一步可构成为，在图 9中的步骤 1005，当不存在重要场景数据时，起动解析动画数据输入部 201、特征数据生成部 202、特征数据保持部 213、特征数据输入部 214、等级数据生成部 1501、等级数据保持部 1502、等级数据输入部 1503、重要场景数据生成部 203、重要场景数据保持部 210的各部，生成重要场景数据或显示没有重要场景数据，执行通常再现。 - 中国語 特許翻訳例文集

基本的に有効な欠陥からの付加的な回折をもたらす、このように比較的粗い表面は、スペックル発生点を移動させる回転ホイール（空間移動）によりランダムに変化する高レベルのスペックルをもたらすが、時間平均化により、より小さいスペックルを有するように現れる。

从有效缺陷诱发额外衍射的此相对粗糙表面通过旋转轮 (空间运动 )移动散斑产生点且通过时间平均化显现以具有较少散斑而本质上诱发随机变化的高等级散斑。 - 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