「せんけいきんじ」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

例えば、輪郭を関数近似する代わりに、線図形の芯線を関数近似するベクトル化手法も良く知られている。

例如，代替对轮廓进行函数近似，对线条画的中心线 (core line)进行函数近似的向量化方法也是众所周知的。 - 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

しかしながら、GSMで使用される特定のGMSK変調は、線形変調（つまりπ／2回転を備えた2レベルの位相変調）で近似され得る。

然而，GSM中使用的具体 GMSK调制可以用线性调制 (即，带π/2旋转的 2级相位调制 )来近似。 - 中国語 特許翻訳例文集

ただし、GSM（登録商標）において使用される特定のGMSK変調は、線形変調（すなわち、π／2回転を用いた2値位相変調）と近似され得る。

然而，GSM中使用的具体 GMSK调制可以用线性调制 (即，带π/2旋转的 2级相位调制 )来近似。 - 中国語 特許翻訳例文集

ただし、GSMにおいて使用される特定のGMSK変調は、線形変調（すなわち、π／2回転を用いた2値位相変調）と近似され得る。

然而，可以用线性调制 (即，具有π/2旋转的 2级相位调制 )来逼近在 GSM中使用的特定 GMSK调制。 - 中国語 特許翻訳例文集

【図12】本発明の一実施の形態における折れ線近似した補正関数を用いてカメラのアイリス開放度を補正する例を示す説明図である。

图 12是指示通过利用对折线 (line plot)进行近似的校正函数来校正图 1所示的摄像机的光圈孔径的示例的曲线图； - 中国語 特許翻訳例文集

【図12】本発明の一実施の形態における折れ線近似した補正関数を用いてカメラのアイリス開放度を補正する例を示す説明図である。

图 12是指示通过利用近似折线图 (line plot)的校正函数来校正图 1所示的摄像机的光圈孔径的示例的曲线图； - 中国語 特許翻訳例文集

一実施形態では、特徴集合体を作成する第1ステップは、主ベクトル（キー・ベクトル）と、目標ベクトルの優れた近似であると判別される特徴ベクトルとを選択する。

在一个实施方式中，创建特征全集的第一步骤是选择关键向量，即被确定为目标向量的良好逼近的特征向量。 - 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

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

以後LRLSと称する、BasriおよびJacobs（「ランベルト反射および線形部分空間」（"Lambertian Reflectances and Linear Subspaces,"） IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2/03）は、ランベルト・オブジェクト（その表面が全方向に光を反射する）が、球面調和関数に基づいてLRLS「基底画像」の小さい（9次元の）線形部分空間によって精度良く近似できることを示している。

Basri和 Jacobs(″ Lambertian Reflectances and Linear Subspaces，″ IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence，2/03)，此后称作 LRLS，已经证明： 朗伯 (Lambertian)对象 (其表面反射各个方向的光 )可以由基于球面调和函数的 LRLS“基图像”的小 (9个维度 )线性子空间很好地逼近。 - 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