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「はんこつずいろう」の部分一致の例文検索結果

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上述とは反対に、第1制御端子Tc1に逆バイアス電圧Vc2が印加されて第1PINダイオード28a及び第3PINダイオード28cがオフ、第2制御端子Tc2に順バイアス電圧Vc1が印加されて第2PINダイオード28b及び第4PINダイオード28dがオンになると、図14に示すような等価回路となり、受信端子20のみがアンテナ接続端子14に高周波的に接続され、送信端子16には例えば50オームの終端抵抗Reが接続されることになる。

相反,当反向偏置电压 Vc2被施加到第一控制端子 Tc1以关断第一 PIN二极管 28a和第三 PIN二极管 28c,并且正向偏置电压 Vc1被施加到第二控制端子 Tc2以接通第二 PIN二极管 28b和第四 PIN二极管 28d时,第五天线开关 10E由图 14所示的等效电路表示,其中在高频下仅接收端子 20连接到天线连接端子 14,并且例如 50欧姆的端接电阻器 Re连接到传输端子 16。 - 中国語 特許翻訳例文集

以上のように、本実施形態の撮像装置100によれば、所定の撮影環境(例えば、「水中」)に対応させるように撮像画像のR成分及びB成分のゲイン量が調整された後、所定の撮影環境と異なる他の撮影環境(例えば、「陸上」)で撮像を行うことにより、当該画像の撮影環境とゲイン量を調整すべき撮影環境とが異なると判断されると、調整済みのR成分及びB成分のゲイン量を抑制するよう自動的に再調整して、当該再調整されたゲイン量で色調整が行われた画像を記録するので、変更後の他の撮影環境に対応するようにゲイン量を適正な値に再調整して当該他の撮影環境下でも自然な画像を生成して記録することができる。

如以上那样,根据本实施方式的摄像装置 100,在调整摄像图像的 R分量以及 B分量的增益量,使其与规定摄影环境 (例如,「水中」)相对应之后,在与规定摄影环境不同的其它摄影环境 (例如,「陆地上」)下进行摄像,由此当判断为该图像的摄影环境与应该调整增益量的摄影环境不同时,自动进行再调整,以抑制调整完毕的 R分量以及 B分量的增益量,并记录以该再调整后的增益量进行色调整的图像。 因此,摄像装置 100为了与变更后的其它摄影环境相对应,而将增益量再调整为适当的值,这样即使在该其它摄影环境下也能够生成并记录自然的图像。 - 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

1A・・・固体撮像素子、10A・・・画素部、11A・・・A/D変換部、12A・・・光通信部、13A・・・タイミングジェネレータ、14A・・・制御I/O、15A・・・DC−DC部、16A・・・制御部、17・・・バス、2A・・・光学装置、20A・・・レンズ部、21・・・ハウジング、3A・・・信号処理装置、30A・・・光通信部、31A・・・制御I/O、32A・・・操作部、33A・・・読み出し制御部、34A・・・信号処理部、35A・・・データ保持部、36A・・・表示部、37A・・・電源、38A・・・電源制御部、4A・・・信号処理システム、100・・・画素、101・・・画素アレイ、102・・・垂直走査回路、103・・・水平走査回路、104・・・カラムCDS回路、105・・・列信号線、106・・・フォトダイオード、107・・・FDアンプ、108・・・行選択トランジスタ、109・・・行選択線、110・・・電荷検出部、111・・・リセットトランジスタ、112・・・増幅トランジスタ、113・・・リセット線、114・・・行読み出し線、120・・・シリアルインタフェース、120A・・・パラレル/シリアル変換部、121、121S,121CL・・・発光部、122A,122B・・・配線、123・・・配線、124・・・エンコード部、125・・・データスクランブル部、126・・・パラレル/シリアル変換部、128A・・・面発光型半導体レーザ、130H,130AD,130OP・・・配線、300S,300CL・・・光受信部、301A・・・シリアル/パラレル変換部、302・・・光受信部、303・・・シリアル/パラレル変換部、304・・・デスクランブル部、305・・・デコード部、306・・・受光部、307・・・パラレルインタフェース、401A・・・カメラシステム、402A・・・レンズユニット、403A・・・カメラ本体部、404・・・シャッタ、405・・・AE/AF検出部、406・・・ストロボ、407・・・ストロボ制御部

1A固态图像拾取元件,10A像素单元,11AA/D转换器,12A光通信单元,13A时序发生器,14A控制 I/O,15A DC-DC单元,16A控制器,17总线,2A光学设备,20A透镜单元,21外壳,3A信号处理设备,30A光通信单元,31A控制 I/O,32A操作单元,33A读取控制器,34A信号处理器,35A数据存储单元,36A显示单元,37A电源,38A电源控制器,4A信号处理系统,100像素,101像素阵列,102垂直扫描电路,103水平扫描电路,104列 CDS电路,105列信号线,106光电二极管,107FD放大器,108行选择晶体管,109行选择线,110电荷检测器,111复位晶体管,112放大晶体管,113复位线,114行读取线,120串行接口,120A并 /串转换器,121 121S 121CL发光单元,122A 122B线,123线,124编码单元,125数据加扰单元,126并/串转换器,128A表面发射半导体激光器,130H 130AD130OP线,300S 300CL光接收单元,301A串 /并转换器,302光接收单元,303串 /并转换器,304解扰单元,305解码单元,306光接收单元,307并行接口,401A相机系统,402A透镜单元,403A相机机身单元,404快门,405AE/AF检测器,406电子闪光,407电子闪光控制器 - 中国語 特許翻訳例文集

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