「ひさく」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

ステップS721にて、R成分のゲイン量がB成分のゲイン量よりも大きいと判断されると（ステップS721；Yes）、彩度強度分布取得部43は、ゲイン調整部31により作成された縮小画像についてのHSV色空間における彩度Sのヒストグラムを取得した後、彩度強度分布判断部44は、彩度Sのヒストグラムに基づいてグレー画素の閾値、即ち、画素値の小さい方から所定範囲（縮小画像の総画素数の所定の割合）内の画素が含まれるグレー領域における最も大きい画素値を閾値として特定して、当該グレー画素の閾値が所定値未満であるか否かを判断する（ステップS722）。

在步骤 S721中，当色度强度分布判断部 44判断为 R分量的增益量大于 B分量的增益量时 (步骤 S721；是 )，色度强度分布取得部 43在取得针对增益调整部 31所作成的缩小图像的 HSV色空间内的色度 S的直方图之后，色度强度分布判断部 44根据色度 S的直方图，将灰度像素的阈值即从像素值小的一方包含规定范围 (缩小图像的总像素数的规定比例 )内的像素的灰度区域中的最大像素值确定为阈值，判断该灰度像素的阈值是否小于规定值 (步骤 S722)。 - 中国語 特許翻訳例文集

簡潔にするために、図1には、（非限定的な例としての）無線アクセスネットワーク（RAN）の他のノードへのインターフェース、基地局フレームフォーマッタによって構成されるダウンリンク（DL）バーストに含めるための準備としてデータを収集し、またはアセンブルするための待ち行列、フレームフォーマッタによって構成されるダウンリンク（DL）バーストに含めるためのシグナリング情報を作成するジェネレータまたはプロセッサ、アップリンク（UL）バーストから獲得されたデータが基地局デフォーマッタによって処理された後で記憶される待ち行列、アップリンク（UL）バーストに含まれるデータおよび／またはシグナリングを利用する基地局28のユニット、基地局28の構成ユニットまたは機能を監視または調整するノードプロセッサなど、基地局28の他の周知の機能および／またはユニットを示していない。

为了简洁起见，图 1没有示出其它众所周知的基站 28的功能性和 /或单元，例如(作为非限制性示例 )到无线电接入网的其它节点的接口、在包含于由基站帧格式化器所配置的下行链路 (DL)突发之前通过其收集或集合数据的队列、用于准备包含于由帧格式化器所配置的下行链路 (DL)突发的信令信息的生成器或处理器、从上行链路 (UL)突发所得到的数据在基站去格式化器进行处理之后存储在其中的队列、利用包含于上行链路 (UL)突发中的数据和 /或信令的基站 28的单元或者监控或协调基站 28的组成单元或功能性的节点处理器等。 - 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