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すなわち、動画像符号化プログラムP100の各モジュールの機能は、ブロック分割器102、予測信号推定装置113、予測信号生成器103、動きベクトル予測器114、フレームメモリ104、減算器105、変換器106、量子化器107、逆量子化器108、逆変換器109、加算器110、エントロピー符号化器111、予測候補ブロック選択器202、予測動きベクトル探索器203、差分器204、メモリ210、判定器231、切り替え器232、テンプレートマッチング器233、探索領域設定器240、対象隣接領域取得器241、予測隣接領域取得器242、及び候補予測領域選択器候補243の機能と同様である。

即,动态图像编码程序 P100的各模块的功能与块分割器 102、预测信号估计装置 113、预测信号生成器 103、运动矢量预测器 114、帧存储器 104、减法器 105、转换器 106、量化器 107、逆量化器108、逆转换器109、加法器110、熵编码器111、预测候选块选择器202、预测运动矢量搜索器 203、差分器 204、存储器 210、判定器 231、切换器 232、模板匹配器 233、搜索区域设定器 240、对象邻接区域取得器 241、预测邻接区域取得器 242以及候选预测区域选择器243的功能相同。 - 中国語 特許翻訳例文集

制限するのではなく、例を挙げると、こうしたコンピュータ読取り可能媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD−ROMまたは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイス、あるいは、所望のプログラムコードを、命令またはデータ構造の形態で搬送するかまたは格納するために使用することができる、またコンピュータによってアクセスすることができる任意の他の媒体を備えることができる。

作为实例 (而非限制 ),此计算机可读媒体可包含 RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置,或可用于以指令或数据结构的形式携载或存储所要程序代码且可由计算机存取的任何其它媒体。 - 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

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

5. 前記符号化モードは、前記グループのデータの符号化が行われるデータ処理単位として、前記グループ単位、前記サブグループ単位、前記基本ブロック単位のうちいずれか一つ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前記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1に記載の映像符号化方法。

5.如权利要求 1所述的图像编码方法,其特征在于所述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所述组单位、所述子组单位、所述基本块单位中的哪一个为用于对所述组的数据进行编码的数据处理单位,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对应所述数据处理单位的参照信息的方式。 - 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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