「くろーにんぐべくたー」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

この場合、探索領域設定器240は、予測対象ブロック504の予測モードをL232経由で取得すると共に、L201を経由してブロック505の予測モード、動きベクトルならびに参照フレーム番号を取得する（図3では、L201を経由してメモリ201から予測動きベクトル探索器203にブロック505の付加情報が入力される。続いて図5では、L201を経由してテンプレートマッチング器233にこれらの情報が入力される）。

该情况下，搜索区域设定器 240经由 L232取得预测对象块 504的预测模式，并且，经由 L201取得块 505的预测模式、运动矢量以及参照帧编号 (在图 3中，经由 L201从存储器 201向预测运动矢量搜索器 203输入块 505的附加信息。接着，在图 5中，经由 L201向模板匹配器 233输入这些信息 )。 - 中国語 特許翻訳例文集

この場合、動きベクトルをスケーリングしても値は変わらないため、対象ブロック501の左上の頂点と空間的に同一位置（ブロック511の左上の頂点）の参照画像401上の画素を探索中心604Pとする。

该情况下，即使对运动矢量进行定标，值也不会变化，所以，设在空间上与对象块 501的左上方顶点位于同一位置 (块 511的左上方顶点 )的参照图像 401上的像素为搜索中心 604P。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、境界が左境界であり、動きベクトルのx成分が正のMVxに等しい場合、境界アーティファクト識別ユニット68は、MVxが実境界位置を識別するために使用されるシーリング関数の出力とブロックサイズとの積よりも大きいとき、分析されている現在のブロックに隣接して位置するブロックを偽境界位置と識別することができる。

如果边界为左边界 (例如 )且运动向量的 x分量等于正MVx，则当MVx大于用于识别实际边界位置的上取整函数的输出乘以块大小的结果时，边界伪影识别单元 68可将邻近于正经分析的当前块的块识别为假边界位置。 - 中国語 特許翻訳例文集

具体的には、予測対象ブロック502の左上の頂点と空間的に同一位置にある画面401（対象ブロック501の参照フレーム番号で指示される参照画像）上の画素（ブロック512の左上の頂点）から動きベクトル605だけ移動した位置605Bを探索中心とし、その周囲に探索領域602Rを設定する。

具体而言，将从在空间上与预测对象块 502的左上方顶点位于同一位置的画面 401(由对象块 501的参照帧编号指示的参照图像 )上的像素(块 512的左上方顶点 )移动运动矢量 605的量后的位置 605B作为搜索中心，在其周围设定搜索区域 602R。 - 中国語 特許翻訳例文集

具体的には、対象ブロック501の左上の頂点と空間的に同一位置にある画面401（対象ブロック501の参照フレーム番号で指示される参照画像）上の画素（ブロック511の左上の頂点）から動きベクトル605だけ移動した位置605Bを探索中心とし、その周囲に探索領域604Rを設定する。

具体而言，将从在空间上与对象块 501的左上方顶点位于同一位置的画面 401(由对象块 501的参照帧编号指示的参照图像 )上的像素 (块 511的左上方顶点 )移动运动矢量 605的量后的位置 605B作为搜索中心，在其周围设定搜索区域 604R。 - 中国語 特許翻訳例文集

そして、ブロックマッチング部7は、特徴抽出処理にて抽出されたテンプレートの画素値が最適にマッチする位置を被写体存在画像P1内にて探索して、画素値の相違度の評価値が最も良かった被写体非存在画像P2と被写体存在画像P1間の最適なオフセットを当該テンプレートの動きベクトルとして算出する。

并且，块匹配部7在被摄体存在图像 P1内探寻由特征提取处理提取的模板的像素值最佳匹配的位置，算出像素值的差异度的评价值最好的被摄体不存在图像 P2与被摄体存在图像 P1间的最适合的偏移量作为该模板的运动矢量。 - 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

CRCが正しいとき、すなわち、図3において320で表されるラインから開始するとき、プロセッサ200は、発信元Srcによって送信されたK個の情報ビットがわかり、レートマッチングアルゴリズムの助けによって、発信元Srcと同じようにして複素変調シンボルのブロック及びベクトルを生成することができる。

一旦所述 CRC是正确的，也就是说从图 3中被标记为 320的线开始，所述处理器 200就知道由信源 Src发送的K个信息比特，并且能够借助于速率匹配算法按照与所述信源 Src相同的方式生成复调制符号块和矢量。 - 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