「げんしょうもでる」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

【図3】図3は、OSI参照モデルにおけるTDF伝送エンティティの実現形態を示す。

图 3图示了 OSI参考模型中的 TDF传送实体的实现。 - 中国語 特許翻訳例文集

【図3】現存するオープンシステム相互接続（OSI）参照モデルに基づいてUEモデルにおけるレイヤ2の機能及びサービスを示す図である。

图 1、图 2和图 3说明基于现有开放式系统互连 (OSI)参考模型的 UE模型中层2的功能和服务； - 中国語 特許翻訳例文集

他の実施形態は、ベースバンド信号の同相成分および直交位相成分についての2次元空間モデルに基づき、同相ブランチおよび直交位相ブランチの2次元行列演算を用いる。

其它实施例基于用于基带信号的同相和正交分量的二维空间模型，并且在同相和正交分支上使用二维矩阵运算。 - 中国語 特許翻訳例文集

図1は、現存するOSI参照モデルに基づいてUEでのレイヤ2（または、L2）の機能及びサービスを図示する。

图 1说明基于现有 OSI参考模型的 UE中层 2(或 L2)的功能和服务。 - 中国語 特許翻訳例文集

図1に示されるUMLモデルにおいて、ロールは販促用仮想アセットロール26Aおよび商業用仮想アセットロール26Bとして表現される。

作用在图 1所示的 UML模型中表述为促销虚拟资产作用 26A和商业虚拟资产作用 26B。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、画像符号化部4は、動きベクトルの最大値を制限する、動き補償のブロックサイズの最小値を制限する、マクロブロック間における量子化パラメータQPの差分値の最大値（Δクオント）を制限する、マクロブロックモード（Iピクチャ、Pピクチャなど）の取り得る範囲を制限する、又は、画面内予測における方向の取り得る範囲を制限する。

例如，视频编码器 4限制运动向量的最大值，限制用于运动补偿的块的尺寸的最小值，限制宏块之间的量化参数 QP的差值的最大值 (量Δ)，限制允许宏块模式 (用于 I画面、P画面等 )的范围，或者限制允许帧内预测中的方向的范围。 - 中国語 特許翻訳例文集

ΔBVからΔBV_nextを与える関数H（ΔBV）は、図12の点線のグラフC1を実現する関数であり、図18のようなΔBVに対するΔBV_nextの関係を格納したテーブル参照形式で実現することや、近似関数などで求められる。

根据ΔBV而赋予ΔBV_next的函数 H(ΔBV)是用于实现图 12的虚线的曲线 C1的函数，使用图 18那样的存储了ΔBV_next相对于ΔBV的关系的表参照形式加以实现来求得、或使用近似函数等来求得。 - 中国語 特許翻訳例文集

ΔBV_nextを与える関数G（ΔBV）は、図12の点線のグラフC1の制御を実現する関数であり、図16のようなΔBVに対するΔBV_nextの関係を格納したテーブル参照形式で実現することや近似関数などで求められる。

赋予ΔBV_next的函数 G(ΔBV)是用于实现图 12的虚线的曲线 C1的控制的函数，使用图 16那样的存储了ΔBV_next相对于ΔBV的关系的表参照形式加以实现来求得、或使用近似函数等来求得。 - 中国語 特許翻訳例文集

受信されたFEC符号語のビット誤り率（BER）が増加するに連れて、状態機械モデルを用いたロックを達成することは、より時間を消費することになり、より高い伝送速度での通信の効率性を減少させうる。

已接收的 FEC码字的误比特率 (Bit Error Rate，BER)越高，使用状态机模型完成锁定所消耗的时间越长，这样通信的效率会随着传输速率的提高而降低。 - 中国語 特許翻訳例文集

3次元顔モデルを顔画像にフィットさせて判定する方式など既存の技術を用いて顔がテレビに対して正面を向いているか、否かを判定する（s802）。

使用使三维面部模型与面部图像相配合进行判定的方式等现有的技术，判定面部对于电视机是否朝向正面 (s802)。 - 中国語 特許翻訳例文集

確率は、動き補償予測プロセスの組み合わせた符号化性能として定義できる。 このプロセスは、現在のフレームに対する第1の特徴を基礎とするモデルおよび第2の特徴を基礎とするモデルの分析の間に利用されるものである。

该概率可被定义为运动补偿预测过程的组合编码性能，它在针对当前帧的第一基于特征的模型以及第二基于特征的模型的分析期间被使用。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明は、従来のビデオ圧縮を拡張し、特に、視覚現象の冗長さが従来のビデオ・コーデックのモデル化能力を超える場合における、従来のビデオ圧縮を拡張する。

本发明扩展了常规视频压缩，尤其是在可视现象的冗余超过常规视频编解码器的建模能力的情况下。 - 中国語 特許翻訳例文集

これは、知覚されるべき3Dシーンまたはカメラによって提供されたシーンの純粋に光学的な客観的実存の投影があることを信じるように我々を騙すように設計されただけのモデル化された3D仮想現実の規定とは際立って対照的なものである。

我“怎样”遇到世界。 这与提供模拟的 3D虚拟现实或者提供照相机提供的场景的纯光学客观现实的投影明显不同，模拟的 3D虚拟现实仅被设计成使我们相信存在着要被感觉的 3D场景。 - 中国語 特許翻訳例文集

既存の特徴データおよび新規の目標データ点の特定のセットを条件として、分析が実行されて目標のデータ点を表現するためにモデルを構築するのに必要な特徴データの最小の記述を決定する。

给定事先存在的特征数据的特定集合以及新的目标数据点，执行分析以确定建立用于表示目标数据点的模型所需的特征数据的最小描述。 - 中国語 特許翻訳例文集

マトリクスは、例えば、とりわけ、構造的エンジニアリング、計算的流体力学、モデル低次元化、半導体デバイス、熱力学、材料、音響、コンピュータグラフィック／ビジョン、ロボット／運動のような基礎的な2D又は3Dジオメトリを伴う種々様々な問題から生じるものを含む広範囲な領域をカバーする。

矩阵覆盖宽范围的领域，包括由基础的 2D或 3D几何学的各种问题而产生的，例如结构工程学、计算流体动力学、模型归约、半导体装置、热力学、材料学、声学、计算机图形 /视觉、机器人学 /运动学以及其它。 - 中国語 特許翻訳例文集

そのため、LRLSの基底画像はオブジェクトの構造（オブジェクトの表面法線を通した構造）と、オブジェクトの様々な反射点におけるそのオブジェクトのアルベド（albedo）と、照明モデル（ランベルトの余弦則に従い、球面調和関数を作成するために、方向に沿って積分される）とに依存する。

由此，LRLS基图像依赖于对象的结构 (通过其表面法线 )、对象在其不同反射点处的漫反射系数以及光照模型 (其遵循朗伯余弦定律，在方向上积分以产生球面调和函数 )。 - 中国語 特許翻訳例文集

S1では、CPU40は、VRAM43に現在記憶されている第2画像データ（基準撮像部からの画像データ）におけるAF評価エリアR1−Lの中心座標（X，Y）を設定し、指定したAF評価エリアR1−L内の特徴点およびそれに対応する第1画像データの点である対応点の検出と検出された特徴点および対応点に基づく最終視差ベクトル（Δx，Δy）の算出を行うよう視差量算出部82を制御する（図4参照）。

在 S1中，CPU 40设定当前被存储在 VRAM 43中的第二图像数据 (来自基准成像单元的图像数据 )中的 AF评估区域 R1-L中的中心坐标 (X，Y)，并控制视差量计算单元 82以检测所指定 AF评估区域 R1-L中的特征点和第一图像数据中的作为与特征点相对应的点的对应点，并基于已检测的特征点和对应点来执行最终视差矢量 (Δx，Δy)的计算。 - 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