「げんしひ」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

1. 非同期ワイヤレス通信ネットワークのルーティングノード（R3）の動作を設定するための方法であって、前記ルーティングノード（R3）は、間欠的動作を有する無線トランシーバを含み、前記間欠的動作は、アウェイク・インターバル（Rl）及びスリープ・インターバル（Rs）の周期的シーケンスに対応し、前記ネットワークは、複数のクラスタ（CL1、CL2、．．．）を含み、前記クラスタ（CL1、CL2、．．．）のそれぞれは、1つのクラスタヘッドノード（R3、R4、．．．）を有し、クラスタヘッドノードは、前記クラスタの他のノードから送信されたデータパケットを受信するルーティングノードであり、クラスタ内での送信が試行されたときにビジーチャネル確率（c）に出くわし、クラスタ内での送信が実行されたときに通信衝突確率（p）に出くわし、データパケットは、伝送成功確率（ψ）及び伝送の平均遅延（τ）と共にクラスタ内で伝送され、前記方法は、A）前記ルーティングノード（R3）が前記クラスタヘッドノードである前記クラスタ（CL1）について、前記ビジーチャネル確率（c）、前記通信衝突確率（p）、前記ルーティングノード（R3）の前記アウェイク・インターバルの継続時間（Rl）及び前記スリープ・インターバルの継続時間（Rs）の関数としてのエネルギー消費を求めるステップと、B）前記ルーティングノード（R3）が前記クラスタヘッドノードである前記クラスタ（CL1）について、前記ビジーチャネル確率（c）及び通信衝突の前記確率（p）の所定の値のもと、且つ、前記伝送成功確率（ψ）及び伝送の前記平均遅延（τ）に対する所定の制限もとで、前記エネルギー消費を設定された閾値未満に低減する前記ルーティングノード（R3）の前記アウェイク・インターバルの継続時間（Rl）及び前記スリープ・インターバルの継続時間（Rs）の値を求めるステップと、C）前記ルーティングノード（R3）の前記アウェイク・インターバルの継続時間（Rl）及び前記スリープ・インターバルの継続時間（Rs）を、ステップBで求めた前記値の中から選択された値に設定するステップと

1.用于设置异步无线通信网络的路由节点 (R3)的操作的方法，其中所述路由节点(R3)包含具有间歇式操作的无线电收发器，所述间歇式操作对应于清醒间隔(Rl)和休眠间隔 (Rs)的周期性序列，其中所述网络包含多个集群 (CL1、CL2...)，所述集群 (CL1、CL2...)中的每一个具有一个集群头节点 (R3、R4...)，其中集群头节点是接收从集群的其他节点发射的数据包的路由节点，其中当试图进行集群内发射时遭遇忙信道概率 (c)，其中当执行集群内发射时遭遇通信冲突概率 (p)，且在集群内传输数据包具有成功传输概率 (Ψ)和平均传输延时 (τ)，该方法包含以下步骤： A)对于其中所述路由节点(R3)是集群头节点的集群(CL1)，根据忙信道概率(c)、通信冲突概率 (p)、所述路由节点 (R3)的清醒间隔 (Rl)的持续时间和休眠间隔 (Rs)的持续时间，确定能耗，B)对于其中所述路由节点 (R3)是集群头节点的集群 (CL1)，在设置的阈值下、在忙信道概率 (c)和通信冲突概率 (p)的预定值下且在用于成功传输概率 (Ψ)和平均传输延时(τ)的预定约束下，确定减小所述能耗的所述路由节点 (R3)的清醒间隔 (Rl)的持续时间和休眠间隔 (Rs)的持续时间的值，以及C)将所述路由节点 (R3)的清醒间隔 (Rl)的持续时间和休眠间隔 (Rs)的持续时间设置为从步骤 B)确定的所述值中选择的值。 - 中国語 特許翻訳例文集

コンピュータ・プログラム命令は、さらに、コンピュータ実装されたプロセスを生成するように、コンピュータ、その他のプログラム可能なデータ処理装置またはその他のデバイスにロードされて、コンピュータ、その他のプログラム可能なデータ処理装置またはその他のデバイスにて実施される一連の動作ステップを引き起こすこともでき、それにより、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータ処理装置にて実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の単数または複数のブロックに明示されている機能／作用を実現するプロセスをもたらすようになる。

计算机程序指令还可以装载至计算机、其他可编程数据处理装置或者其他设备，以便使得在计算机、其他可编程装置或者其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而在计算机或者其他可编程装置上执行的指令提供用于实现在流程图和 /或框图的一个或者多个框中指定的功能 /动作的过程。 - 中国語 特許翻訳例文集

以上のように、本発明を適用した実施形態に係るドットインパクトプリンター10において、記録媒体Sの表面を光学的に読み取る光学読取装置110と、光学読取装置110の読取画像を記憶するRAM41の画像バッファーと、記録媒体Sの搬送路上において光学読取装置110の読取位置から離隔した位置で、記録媒体Sを検出する媒体端センサー47と、媒体搬送機構100及び光学読取装置110を制御するとともに、画像バッファーに記憶された読取画像を読み出してホストコンピューター200へ送信するCPU40と、を備え、CPU40は、記録媒体Sの全面を光学読取装置110により読み取る場合、光学読取装置110による読取動作の開始前または開始時に、媒体端センサー47の検出状態及び光学読取装置110の読取位置から媒体端センサー47の検出位置までの距離L1、L2に基づいて、最小限の読み取り可能な範囲として読取ブロックを設定し、設定した読取ブロックの読取動作を実行する。

在记录介质 S的传送路径上远离光学读取装置 110的读取位置的位置处，检测记录介质 S的介质端传感器 47； 控制介质传送机构 100和光学读取装置 110，并且读出存储在图像缓冲器中的读取图像并发送到主计算机 200的 CPU40，CPU40在由光学读取装置 110读取记录介质 S的整个面的情况下，在光学读取装置 110的读取动作的开始前或开始时，基于介质端传感器 47的检测状态、从光学读取装置 110的读取位置至介质端传感器 47的检测位置为止的距离 L1、L2，作为最小限度的可读取的范围而设定读取块，并执行设定的读取块的读取动作。 - 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