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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

例えば、パケットがRAN110への配信のためにHA124からPDSN122にトンネリングされる(したがって、それぞれのトンネリングされたパケットが内部ヘッダと外部ヘッダとを含む)一実施形態では、HA124は、トンネリングされたパケットフローのそれぞれのパケットの内部ヘッダ内の1つまたは複数のフィールドを、どのサービス品質ポリシーがRAN110によってパケットフローに適用されることになるかを示す形でマーキングする。

在一个实施方式中,例如,其中为了传送给 RAN 110而将分组通过隧道从 HA 124传送到 PDSN 122(并且,因此,每个通过隧道传送的分组包括内部报头和外部报头 ),HA 124为通过隧道传送的分组流的每个分组的内部报头中的一个或多个字段进行标记,用这种方式以指示通过 RAN 110将哪个服务质量策略应用于分组流。 - 中国語 特許翻訳例文集

この実施例では、インループフィルタ152は、デブロッキングフィルタリングをかけた値、例えば、インループフィルタリングをかけた値(例えば、L1′及びR2′の何れかである)を生成するために、存在する二つのピクセル値の差(例えば、二つのピクセル値R2とL1の差(R2-L1))により、放棄されたピクセル値(例えば、ピクセル値L2及びR1)でなく、ダウンサンプリング値(Down Sampled Value)と見なされる、存在するピクセル値(例えば、ピクセル値L1及びR2)の値を調整することにより、インループフィルタリングを行う。

在本实施方式中,嵌入式滤波器 152根据两个现存像素值之间的差 (例如两像素值 R2与 L1之间的差 (R2-L1)),通过调整被看作缩减取样值的现存像素值的值 (例如像素值 L1与 R2),而不是抛弃的像素值 (例如像素值 L2与 R1),以产生例如嵌入式滤波值 (例如像素值 L1’与 R2’中的任意值 )的解块滤波值。 - 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

一方、ステップS75では、処理部は、圧縮処理部3の補正処理部33により、黒文字又は所定色の色文字のエッジとして検出した画素(前景レイヤ)に対して、エッジ近傍にある画素との間における濃度差が小さくなるようなフィルタ処理を行なうと共に、前景レイヤに対応する画素以外の画素に対して濃度の平滑化処理を行ない(S75)、背景レイヤを生成する。

另一方面,在步骤 S75中,处理部通过压缩处理部 3的修正处理部 33对作为黑色文字或规定颜色的彩色文字的边缘而检测出的像素 (前景层 )进行使其与位于边缘附近的像素之间的浓度差变小的滤波处理,并且对与前景层对应的像素以外的像素进行浓度的平滑化处理 (S75),生成背景层。 - 中国語 特許翻訳例文集

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