「せんけいたんさく」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

1つの実施形態においては、検出器110は通信されたシンボルについての潜在的選択の分岐探索（bounded search）を提供し、検出器112は通信されたシンボルについての潜在的選択の網羅的探索（exhaustive search）を提供する。

在一个实施例中，检测器 110提供对所传送符号的潜在选择的有界搜索，且检测器 112提供对所传送符号的潜在选择的穷尽搜索。 - 中国語 特許翻訳例文集

【図3】本発明の様々な実施形態に従う、プルーニングを伴う深度優先探索最尤検出器の一例を示すグラフである。

图 3是说明根据本发明各种实施例的实例采用剪除的深度优先搜索最大似然检测器的图表； - 中国語 特許翻訳例文集

図3は、本発明の様々な実施形態に従う、プルーニングを伴う深度優先探索最尤検出器の例を図示するグラフである。

图 3是说明根据本发明各种实施例的实例采用剪除的深度优先搜索最大似然检测器的图表。 - 中国語 特許翻訳例文集

プロセス700は、本発明の特定の実施形態において用いられる、深度優先探索最尤検出器を実現する。

过程 700实施在本发明某些实施例中使用的深度优先搜索最大似然检测器。 - 中国語 特許翻訳例文集

選択された隣接ブロックの付加情報は、L202経由で予測動きベクトル探索器203に入力される。

所选择的邻接块的附加信息经由 L202输入到预测运动矢量搜索器 203。 - 中国語 特許翻訳例文集

上記第1の実施形態によれば、複数のNICを持ち、探索パケットに対して応答することが可能であるデバイスが、複数のNICで同一の探索パケットを受信した場合に、一方のNICを選択して応答する。

根据第一实施例，在能够对搜索包进行响应的设备在其多个 NIC处接收到相同的搜索包的情况下，设备选择 NIC中的一个，并对搜索包进行响应。 - 中国語 特許翻訳例文集

上記第3の実施形態によれば、複数のNICを持ち、探索パケットに対して応答することが可能であるデバイスが、複数のNICで同一の探索パケットを受信した場合に、一方のNICを選択して応答する。

根据第三实施例，在能够对搜索包进行响应的设备在其多个 NIC处接收到相同的搜索包的情况下，设备选择 NIC中的一个，并对搜索包进行响应。 - 中国語 特許翻訳例文集

携帯端末21は、メニュー画面において、「リモコン」のアイコンが選択されると、図25のデバイス情報収集処理において作成した機器リストを参照して、選択画面を生成して表示する。

如果在菜单屏幕中选择图标“遥控器”，则移动终端 21通过参照图 25的设备信息采集处理中产生的设备列表来产生选择屏幕，并显示选择屏幕。 - 中国語 特許翻訳例文集

しかしながら、図7に示すように、入力座標系における軸単位の格子点位置のみをLUTの先頭に記述しておくことでデータ容量を削減するようにしても良い。

然而，可通过如图 7所示那样在 LUT头部仅描述输入坐标系上的各个轴的网格点位置，减小 LUT的数据大小。 - 中国語 特許翻訳例文集

1つの実施形態においては、第1の検出器は、Kベストスフィア検出器であり、第2の検出器は、プルーニングを伴う深度優先探索最尤検出器である。

在一个实施例中，第一检测器是 K-best球形检测器，且第二检测器是采用剪除的深度优先搜索最大似然检测器。 - 中国語 特許翻訳例文集

ちょうどインスタンスBのように、匿名機関は、優先的な探索であるグラフトを検出する機能的なケイパビリティを有するが、それらが存在することにより、この送信者82の実の識別情報を後に見つけることを妨害する。

就像实例 B，匿名权威在功能上能检测移植，其优选搜索，但是它们的出现防止他随后发现该发送者 82的真实身份。 - 中国語 特許翻訳例文集

1つの実施形態においては、第2の検出器は、理論的に最良の可能性のあるビットエラーレートを有する深度優先探索最尤検出器であり、第1の検出器は、Kベストスフィア検出器のような他の検出器である。

在一个实施例中，第二检测器是具有理论上可能的最佳位错误率的最大似然检测器，且第一检测器是例如 K-best球形检测器等的另一检测器。 - 中国語 特許翻訳例文集

最後に候補予測領域選択器243は、画面401上のブロック511（対象ブロック501と空間的に同一位置にある）と、探索された予測隣接領域501Mとの間の空間的な変位量602Pを予測動きベクトルとして算出し、L203経由で差分器204に出力する。

最后，候选预测区域选择器 243计算画面 401上的块 511(在空间上与对象块 501位于同一位置 )与搜索到的预测邻接区域 501M之间的空间位移量 602P，作为预测运动矢量，经由 L203输出到差分器 204。 - 中国語 特許翻訳例文集

最後に、候補予測領域選択器243は、画面401上のブロック512（予測対象ブロック502と空間的に同一位置にある）と、探索された予測隣接領域502Mとの間の空間的な変位量602Pを予測動きベクトルとして算出し、L203経由で差分器204に出力する。

最后，候选预测区域选择器 243计算画面 401上的块 512(在空间上与预测对象块 502位于同一位置 )与搜索到的预测邻接区域 502M之间的空间位移量 602P，作为预测运动矢量，经由L203输出到差分器 204。 - 中国語 特許翻訳例文集

要するに以上説明した各実施の形態から、デジタル化された各画像データを複数ビット毎にまとめてマルチレベルのデータ線を用いて信号処理回路へ転送することが可能となり、回路規模の削減や転送時間の短縮化が図れることが理解できる。

总之能够理解到，通过以上所说明的各实施例，能够使用多电平的数据线将数字化后的各图像数据按多个位集中地传输给信号处理电路，能实现电路规模的削减和传输时间的缩短。 - 中国語 特許翻訳例文集

しかし、例えばランドマーク情報でホテルや飲食店を検索した場合については、携帯端末1を第一の方向（例えば図17の矢印A方向）に傾けると料金が高いものから優先的に表示し、第二の方向（例えば図17の矢印B方向）に傾けると料金が低いものから優先的に表示するようにしてもよい。

然而，当搜索对于酒店和饭店的地标信息时，例如，可当移动终端 1在第一方向 (例如图 17中的箭头 A的方向 )倾斜时以价格的降序显示条目，以及当在第二方向 (例如图 17中的箭头 B的方向 )倾斜时以价格的升序显示条目。 - 中国語 特許翻訳例文集

前記動画像の手ぶれ補正装置は、第1のフレームの入力画像から少なくとも一つの基準マクロブロックを選択し、第2のフレームの入力画像から少なくとも一つの基準マクロブロックに対応する少なくとも一つの探索領域を選択する選択部と、第1のフレームの基準マクロブロックを第2のフレームの探索領域に含まれたそれぞれの探索ブロックに対応させて統計的演算を行う演算部と、統計的演算の結果値を用いて第2のフレームの出力画像を補正するための動きベクトルを算出するベクトル算出部とを含む。

所述活动影像抖动修正装置包括在第1帧的输入影像中选择至少一个基准宏块且在第2帧的输入影像中选择至少一个与基准宏块相对应的至少一个搜索区域的选择器、使第1帧的基准宏块与包含于第2帧的搜索区域的各个搜索块相对应，从而实施统计运算的运算器以及利用统计运算的结果数值计算出修正第2帧输出影像所需动态矢量的矢量计算器等。 - 中国語 特許翻訳例文集

演算部140は、現在のフレームの補正のための動きベクトルを算出するのに使用する情報を算出するために、以前のフレームの入力画像から選択された基準マクロブロック（すなわち、以前のフレームの基準マクロブロック）及び現在のフレームの入力画像から選択された探索領域（すなわち、現在のフレームの探索領域）を用いて統計的演算を行い、演算マトリックスを算出する。

运算器 140为了计算出核算修正当前帧所需动态矢量时使用的信息，利用在之前帧的输入影像中选择的基准宏块 (即，之前帧的基准宏块 )和在当前帧的输入影像中选择的搜索区域 (即，当前帧的搜索区域 )实施统计运算，从而计算出运算矩阵。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに他の実施形態においては、深度優先探索最尤検出器は、巡回されたノードの数を追跡し、特定の数のノードの巡回後に最終候補がまだ決定されていないときには、現在の最良解が最終候補になり、Kベストスフィア検出器が活性化されて、ノイズレベルが低減されるまで将来のシンボルを検出する。

在又一实施例中，深度优先搜索最大似然检测器跟踪所访问节点的数目，且当在访问指定数目的节点之后仍未确定最终候选者时，当前最佳解变为最终候选者，且激活K-best球形检测器以检测未来的符号，直到噪声水平降低为止。 - 中国語 特許翻訳例文集

すなわち、上述動きベクトル予測器114は、符号化済み領域から1つの領域（例えば、図4の予測対象ブロック502）を選択し、選択された領域が参照フレーム番号を持たない場合、あるいは対象領域の参照フレーム番号と選択された領域の参照フレーム番号とが異なる場合には、対象領域（対象ブロック501）の周辺に位置する既再生の画素信号からなるテンプレート領域（例えば対象ブロック501に隣接する対象隣接領域501T）との相関が高い領域を、対象領域に付随する参照フレーム番号にて指示される参照画像から探索し、当該探索した領域（予測隣接領域501M）とテンプレート領域（対象隣接領域501T）との間の空間的な位置関係に基づいて予測動きベクトル（動きベクトル602P）を生成する。

即，上述运动矢量预测器 114从已编码区域中选择一个区域 (例如图 4的预测对象块 502)，在选择出的区域不具有参照帧编号的情况下、或者对象区域的参照帧编号与选择出的区域的参照帧编号不同的情况下，从由对象区域所附带的参照帧编号指示的参照图像中，搜索与位于对象区域 (对象块 501)周边的由已再现的像素信号构成的模板区域 (例如与对象块 501邻接的对象邻接区域 501T)之间的相关度高的区域，根据该搜索到的区域 (预测邻接区域501M)与模板区域 (对象邻接区域 501T)之间的空间位置关系，生成预测运动矢量 (运动矢量 602P)。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに、詳細には、動きベクトル予測器307は、符号化済み領域から1つの領域（例えば、図4の予測対象ブロック502）を選択し、選択された領域が参照フレーム番号を持たない場合、あるいは対象領域の参照フレーム番号と選択された領域の参照フレーム番号とが異なる場合には、対象領域（対象ブロック501）の周辺に位置する既再生の画素信号からなるテンプレート領域（例えば対象ブロック501に隣接する対象隣接領域501T）との相関が高い領域を、対象領域に付随する参照フレーム番号にて指示される参照画像から探索し、当該探索した領域（予測隣接領域501M）とテンプレート領域（対象隣接領域501T）との間の空間的な位置関係に基づいて予測動きベクトル（動きベクトル602P）を生成する。

进而，详细地讲，运动矢量预测器 307从已编码区域中选择一个区域 (例如图 4的预测对象块 502)，在选择出的区域不具有参照帧编号的情况下、或者对象区域的参照帧编号与选择出的区域的参照帧编号不同的情况下，从由对象区域所附带的参照帧编号指示的参照图像中，搜索与位于对象区域 (对象块 501)周边的由已再现的像素信号构成的模板区域 (例如与对象块 501邻接的对象邻接区域 501T)之间的相关度高的区域，根据该搜索到的区域 (预测邻接区域 501M)与模板区域 (对象邻接区域 501T)之间的空间位置关系，生成预测运动矢量 (运动矢量 602P)。 - 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