「ひぐびーもでる」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

【図3】先行技術に関連して述べた、MPEG−21ワーキンググループのSVMモデルに係る、図2と同じタイプのビットレート／歪曲線を基礎にしてMPEG−21のSVMモデルによって提案された予測／抽出メカニズムを説明するための図である。

图 3描述的是根据与图 2中的曲线具有相同类型的比特率 /失真曲线由 MPEG-21的 SVM模型提出的预测 /提取机制； - 中国語 特許翻訳例文集

例えば国際電気通信連合、電気通信標準化部門（ITU−T）H．261勧告、ITU−T H．263勧告、国際標準化機構／国際電気標準会議（ISO／IEC）Moving Picture Experts Group−1（MPEG−1）標準規格、ISO／IEC MPEG−2標準規格、およびISO／IEC MPEG−4 Part 10 Advanced Video Coding（AVC）標準規格／ITU−T H．264勧告（以下では「MPEG−4 AVC標準規格」）に準拠するような通常のビデオエンコーダでは、ビデオフレームは、マクロブロックに分割され、各マクロブロック（MB）を、複数のコーディングモデルのうちの1つでコーディングすることができる。

在典型的视频编码器中，如遵循例如国际电信联盟电信部门 (ITU-T)的 H.261建议 (recommendation)、ITU-T H.263建议、国际标准化组织 /国际电工技术委员会 (ISO/IEC)运动图像专家组 -1(MPEG-1)标准、ISO/IEC MPEG-2标准、以及 ISO/IEC MPEG-4部分10高级视频编码 (AVC)标准 /ITU-T H.264建议 (以下称“MPEG-4AVC标准”)的视频编码器中，将视频帧分成宏块 (macroblock)，并且可以采用若干编码模式之一来对每个宏块 (MB)进行编码。 - 中国語 特許翻訳例文集

次に、中央制御部13は、特徴量演算部6、ブロックマッチング部7及び画像処理部8に、画像メモリ5に一時記憶されている被写体非存在画像P2のYUVデータを基準として、被写体存在画像P1のYUVデータを射影変換させるための射影変換行列を所定の画像変換モデル（例えば、相似変換モデル、或いは合同変換モデル）で算出させる（ステップS7）。

下面，中央控制部 13在特征量运算部 6、块匹配部 7以及图像处理部 8中，将在图像存储器 5中临时保存的被摄体不存在图像 P2的 YUV数据作为基准，用规定的图像变换模型 (例如，相似变换模型或者同余变换模型 )算出用于使被摄体存在图像 P1的 YUV数据射影变换的射影变换矩阵 (步骤 S7)。 - 中国語 特許翻訳例文集

データは、従来のMPEG−2のT−STDモデルにおける多重化バッファからのデータの出力用に指定されたレートでエレメンタリストリーム・バッファセグメントに入り、所与のSVCアクセスユニットの基本層NALユニットおよび拡張層NALユニットの両方が、それぞれのエレメンタリストリーム・バッファセグメントに存在した後、即座に再アセンブリ機能部に対し転送され、そこで結合されて、即座にSVCデコーダに対し転送される。

数据以对从常规MPEG-2T-STD模型中的复用缓冲器输出数据所指定的速率进入基础流缓冲器部分，并且在给定 SVC访问单元的基本层 NAL单元和增强层 NAL单元都出现在相应的基础流缓冲器部分中之后，它们被立即传送到重组功能，在重组功能处，它们被组合且被立即传送到 SVC解码器。 - 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