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「せいせいもでる」の部分一致の例文検索結果

該当件数 : 10



そしてCB補正曲線取得部25は、差分ΔR,ΔG,ΔBに基づいて、RGB毎のカラーバランス補正用のトーンカーブF2R,F2G,F2Bを生成する。

然后,CB修正曲线取得部 25根据差值ΔR、ΔG、ΔB,生成每个 RGB的色平衡修正用的色调曲线 F2R、F2G、F2B。 - 中国語 特許翻訳例文集

この生成された信号は、位相回転が、線形遅延とは対照的に、信号S2(t)の環状遅延をもたらすので、S2(t−Δ2)の近似値となる。

所生成的信号只是近似于 S2(t-Δ2),因为相位旋转导致信号 S2(t)循环延迟,而不是线性延迟。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、位相回転及びIFFTは、Δ2の時間調整を伴う時間調整信号S2(t)に対応する信号S2(t−Δ2)を近似的に生成するために使用されうる。

比方说,相位旋转和 IFFT可用于近似生成与时间调整量为Δ2的时间调整后的信号 S2(t)相对应的信号 S2(t-Δ2)。 - 中国語 特許翻訳例文集

1つの実施形態によると、ICCプロファイルが最も低い基準に対応する生成されたL*a*b*値の各々の平均デルタE(dE)が選択される。

根据一种实施方式,选择每个所生成的 L*a*b值的平均 Delta-E(dE),其中 ICC特性文件对应于最低度量标准 (metric)。 - 中国語 特許翻訳例文集

クリップ生成モジュール116は、確率モデルを標準的な統計方法による分布(例えばガウス分布)に合わせ。 そして、平均値を中心として選ぶ。

剪辑生成模块 116继而通过标准概率方法将概率模型拟合为分布 (例如,高斯分布 ),然后选择均值作为中心。 - 中国語 特許翻訳例文集

【図17】実施形態による、異なるピクチャ形式のために生成された変換レート制御モデルの混合および結合を図解するフロー図である。

图 17是示出根据一个实施例的混合和组合已经针对不同画面类型产生的经转换的码率控制模型的流程图; - 中国語 特許翻訳例文集

通信システム100のニーズに基づき、より大きい又はより短いシフトを有する巡回シフトを生成するために巡回シフトデルタパラメータを選択することができる。

基于通信系统 100的需要,可以选择循环移位增量参数来生成具有更大或者更小移位的循环移位。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに、一態様においては、プロセッサ406は、送信ダイバーシティモジュール412が受信されたコンテンツを処理し、処理されたコンテンツに応答して制御情報を生成し、送信ダイバーシティ方式を用いて制御情報を送信するための2つの又はそれより多い送信アンテナと関連づけられた2つの又はそれより多いリソースを割り当て、割り当てられたリソースへの巡回シフトデルタパラメータを決定し、及び決定された割り当てられたリソースに制御情報を割り当てることを可能にするための手段を提供することができる。

此外,在一个方面中,处理器 406可以提供模块来允许发射分集模块 412处理接收的内容、响应于所处理的内容生成控制信息、分配与两个或更多个发射天线相关联的两个或更多个资源用于使用发射分集方案发送控制信息、针对所分配的资源确定循环移位增量参数以及将控制信息指派给所确定的分配的资源。 - 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





   

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