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12. 無線ネットワーク上で共通の通信識別子及び画像送信機毎に設定された固有の通信識別子がそれぞれに付与されて、異なるチャンネルを通じて無線送信された複数の画像データを受信し、当該画像データのうち、前記共通の通信識別子で認証された画像データを取り込み、取り込まれた複数の前記画像データから前記固有の通信識別子をそれぞれ取り出して、当該固有の通信識別子に基づく接続識別子を設定して、当該画像データ及び当該接続識別子を通信に用いられた前記チャンネルと、当該画像データが画面表示される領域とそれぞれに関連付けて記憶し、前記記憶された各画像を縮小画像化して1画面上に表示し、縮小画像化して表示される複数の前記画像の中から1つの画像を選択し、前記選択された画像を前記1画面上に主画像として拡大表示すると共に、当該画像に付与された前記接続識別子及び使用された前記チャンネルに基づき、当該画像を送信した画像送信機に対して受像機を専有的に双方向通信接続して、時系列に送信される画像を表示することを特徴とする無線通信方法。

12.一种无线通信方法,其特征在于,在无线网络上分别赋予公共通信识别符以及针对每个图像发送机设定的固有通信识别符,接收通过不同信道无线发送的多个图像数据,取入该图像数据中的由所述公共通信识别符认证的图像数据,从取入的多个所述图像数据中分别取出所述固有通信识别符,设定基于该固有通信识别符的连接识别符,将该图像数据和该连接识别符与在通信中使用的所述信道和对该图像数据进行画面显示的区域分别关联起来进行存储,对所述存储的各图像进行缩小图像化并显示在一个画面上,从缩小图像化并显示的多个所述图像中选择一个图像,在所述一个画面上放大显示所述选择的图像作为主图像,并且,根据对该图像赋予的所述连接识别符和所使用的所述信道,针对发送了该图像的图像发送机,与图像接收机专用地建立双向通信连接,显示按照时序发送的图像。 - 中国語 特許翻訳例文集

ところで、OFDM信号に、「粗い」周波数オフセットが存在する場合には、P1を用いて、「粗い」周波数オフセットを推定し、その推定値を検出する「粗い」周波数オフセット検出では、図7で説明したように、オフセット量offsetの最小値MINから最大値MAXまでの検出レンジの複数のオフセット量offsetそれぞれについて、P1の先頭から、オフセット量offsetだけずれたずらし位置を始点とする既知位置のサブキャリアのパワーの総和を求めるため、P1を用いた「粗い」周波数オフセット検出に時間を要する。

顺便提及,在 OFDM信号中存在“粗略”载波频率偏移时适合于利用 P1估计“粗略”载波频率偏移并检测估计出的偏移的“粗略”载波频率偏移检测要花费较长时间,这是因为该检测针对从最小值 MIN跨越到最大值 MAX的检测范围中的多个偏移量中的每个 offset,求出以从 P1的开始偏离了偏移量 offset的位置为起始点的已知位置处的子载波的功率之和。 - 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

また、前記電力会社サーバ200が、前記スマートメータネットワーク20で結ばれた前記スマートメータ300より送信される、前記スマートメータ300の識別情報を含む商品ないしサービスの利用要求を前記通信部207で受信し、受信した利用要求が含む前記スマートメータ300の識別情報を前記メータ情報データベース226に照合して該当スマートメータ300の設置場所情報を特定し、ここで特定したスマートメータ300の設置場所情報と前記ユーザ確認要求に基づいて特定したユーザ施設の所在地情報とを照合し両者が一致しなかった場合、該当ユーザがユーザ施設以外からアクセスしていると判定し、ユーザ施設の所在地ないしスマートメータ300の設置場所を問うメッセージを前記ユーザ所在中の施設の認証装置400に対して送信し、当該認証装置400から返信されてきたユーザ施設の所在地に関する回答を前記需要家データベース225の該当ユーザに関するデータと照合するか、或いはスマートメータ300の設置場所に関する回答を前記メータ情報データベース226の該当ユーザに関するデータと照合してユーザの本人確認を実行し、この本人確認に成功した場合、前記スマートメータ300の設置場所情報と前記ユーザ確認要求に基づいて特定したユーザ施設の所在地情報とが一致した場合と同じ処理(前記確認結果通知部211ないし前記サービスデータ送信部212での処理)を実行する、所在確認処理部214を備えるとしてもよい。

另外,所述电力公司服务器 200可以具备位置确认处理部 214,其通过所述通信部207接收从通过所述智能仪表网络 20连接的所述智能仪表 300发送的、包含所述智能仪表300的识别信息的商品或服务的利用请求,在所述仪表信息数据库 226中对照接收到的利用请求所包含的所述智能仪表 300的识别信息,确定相应智能仪表 300的设置场所信息,对照在此确定的智能仪表 300的设置场所信息和根据所述用户确认请求而确定的用户设施的所在地信息,在两者不一致时,判定为相应用户正在从用户设施以外进行访问,对所述用户所在的设施的认证装置 400发送询问用户设施的所在地或者智能仪表 300的设置场所的消息,将从该认证装置 400返回的与用户设施的所在地相关的回答,与所述需要者数据库225的与相应用户相关的数据进行对照,或者将与智能仪表 300的设置场所相关的回答,与所述仪表信息数据库 226的与相应用户相关的数据进行对照,来执行用户的本人确认,在该本人确认成功时,执行与所述智能仪表 300的设置场所信息和根据所述用户确认请求而确定的用户设施的所在地信息一致的情况下相同的处理 (所述确认结果通知部 211或者所述服务数据发送部 212中的处理 )。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明の特徴は、ネットワーク(ネットワーク30)を介して端末装置(DMP対応テレビ受像機10、DMC対応PC15)と情報を通信する、複数の記憶装置を格納可能な情報記録装置(NAS20)であって、前記記憶装置(リムーバブルハードディスク2601、リムーバブルハードディスク2602)と、前記記憶装置を管理する記憶装置管理部(記憶装置管理部2100)とを具備し、前記記憶装置管理部は、前記端末装置からの要求に対して、前記記憶装置管理部が管理する前記記憶装置毎に前記端末装置に応答する送信部(送信部2107)を具備することを要旨とする。

本发明涉及一种信息记录装置 (NAS 20),其经由网络 (网络 30)与终端装置 (DMP对应电视接收机 10、DMC对应 PC 15)进行通信且能够容纳多个存储装置 (NAS 20),该信息记录装置的特征在于,具备上述存储装置(可移动硬盘2601、可移动硬盘2602)和管理上述存储装置的存储装置管理部 (存储装置管理部 2100),其中,上述存储装置管理部具备发送部 (发送部 2107),该发送部按照上述存储装置管理部所管理的每个上述存储装置对来自上述终端装置的请求进行应答。 - 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

6. 前記切換え制御ユニットは、DMA読取りアクセスを要求しているハードウェアエンジンに対して1つのマクロブロックを処理するのに必要な読取りデータの量に基づいて、前記指定された数のDMA読取り事前要求の条件を決定して前記データストレージ手段を切り換えるとともに、DMA書込みアクセスを要求しているハードウェアエンジンに対して1つのマクロブロックを処理した後の書込みデータの量に基づいて、前記指定された数のDMA書込み要求の条件を決定して、前記データストレージ手段を切り換える請求項5記載の復号化装置。

6.如权利要求 5所述的解码装置,所述切换控制单元基于对请求直接内存访问读取访问的硬件引擎处理一个宏块所需的读取数据的量,决定所述指定了数的直接内存访问读取预先请求的条件,从而切换所述数据存储单元,并且基于对请求直接内存访问写入访问的硬件引擎处理了一个宏块后的写入数据的量,决定所述指定了数的直接内存访问写入请求的条件,从而切换所述数据存储单元。 - 中国語 特許翻訳例文集

本開示は、様々なメッセージ、パケット、信号、データなどが任意の適切なメッセージングプロトコルに従って送受信される、有線、無線、又はそれらの組み合わせの如何を問わない、任意の形態、タイプ、及びトポロジのネットワークにおいて実施することができ、ネットワークは、任意の適切なマルチレイヤ方式(例えば、一実施形態ではSOAPスタック、OSI基本参照モデル、又はそれらの派生形若しくは変形)に従って動作することができ、様々なネットワークコンポーネントへの、様々なネットワークコンポーネントからの、又はクライアント22と中央リソース12、14の間を含む、様々なネットワークコンポーネントの間の、XML要求メッセージ及び応答メッセージなどのアプリケーション層メッセージは、アプリケーション層よりも下位の層においてはパケットに区分又は分割することができ、1つ以上の層が、別の層からのペイロード部分の前後にある種の制御情報を付加して、カプセル化パケット又はメッセージを形成する。

本公开可以通过任何形式、类型和拓扑的网络来实现,不论是有线的、无线的或其组合,其中各种消息、分组、信号、数据等根据任何适当的消息收发协议来发送和接收,其中网络可以根据任何适当的多层方案 (例如,在一个实施方式中是 SOAP栈、OSI基本参考模型或其衍生或变形 )来操作,其中去往、来自各联网组件及其之间 (包括客户端 22与中央资源 12、14之间 )的诸如 XML请求和响应消息的应用层消息在应用层之下的较低层处被分段或者分割为分组,并且其中一个或多个层可以在来自另一层的载荷部分周围添加特定的控制信息,以形成封装的分组或消息。 - 中国語 特許翻訳例文集

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