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「こうのたいとる」の部分一致の例文検索結果

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図4を参照して上述した実施形態とは異なり、局2は、局1のTxセクタスイーピングプロセスへのフィードバックを特定するIE(例えば、最も良好な受信データユニットの識別子)、並びに局2におけるRxセクタスイープ要求又は要求するRxセクタスイーププロセスにおけるトレーニングデータユニットの望ましい数を特定するIEを含むトレーニングデータユニットのシーケンス262を送信する(同時に、反復して、ステアリングベクトルuを切り替える)ことにより、Txスイーププロセスを開始してもよい。

与以上参考图 4而讨论的形成对照,站点 2可以通过发送训练数据单元序列 262来发起 Tx扫描过程 (同时迭代地切换导向矢量 u),序列 262包括规定了对站点 1的 Tx扇区扫描过程的反馈的 IE(例如,接收到的最佳数据单元的标识符 ),以及指示站点 2处的 Rx扇区扫描请求、可能规定了所请求的 Rx扇区扫描过程中的期望训练数据单元数目的附加 IE。 - 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

以上のように本実施形態によれば、非AV再生を前提としたバイトコードアプリケーションがGUI表示に用いる“解像度”と、プレイリストにおけるビデオストリーム再生に適用される“表示レート”との組合せを端末管理テーブルに記載しておき、カレントタイトルの切り替え時において、かかる解像度−表示レートの組合せで、表示装置を初期化することにより、非AV再生を前提としたバイトコードアプリケーションがGUI表示を行うための“解像度の初期化”と、プレイリストによりビデオストリーム再生を行うための“表示レートの初期化”とを一度にまとめて実行することができる。

如以上这样,根据本实施方式,以非 AV再生为前提的字节码应用将在 GUI显示中使用的“分辨率”与在播放列表的视频流再生中采用的“显示速率”的组合记载在终端管理表中,在当前标题的切换时,通过用该分辨率 -显示速率的组合将显示装置初始化,能够使以非 AV再生为前提的字节码应用用来进行 GUI显示的“分辨率的初始化”和用来通过播放列表进行视频流再生的“显示速率的初始化”一次集中执行。 - 中国語 特許翻訳例文集

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