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24. 前記グループの符号化モードは、前記グループのデータが符号化されたデータ処理単位が、前記グループ、前記サブグループ、前記基本ブロックのうちいずれか一つであることを示すデータ処理単位の種類についての情報と、前記データ処理単位に含まれる基本ブロックの個数を示すデータ処理単位のサイズについての情報と、前記データ処理単位に係わる動き推定のために、前記データ処理単位に対応する参照情報を決定する方式を示す推定モードについての情報と、のうち少なくともいずれか一つを含むことを特徴とする請求項19に記載の映像復号化方法。

24.如权利要求 19所述的图像解码方法,其特征在于所述组的编码模式包括关于数据处理单位种类的信息、关于所述数据处理单位大小的信息、关于预测模式的信息中的至少一个,所述关于数据处理单位种类的信息表示编码所述组的数据的数据处理单位为所述组、所述子组、所述基本块中的哪一个,所述关于数据处理单位大小的信息表示所述数据处理单位所包括的基本块数量,所述关于预测模式的信息表示为进行对所述数据处理单位的运动估计而确定与所述数据处理单位对应的参照信息的方式。 - 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

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