「べくとるかんすう」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

MPEG（Moving Picture Experts Group）等の代表的な動画像圧縮方法では、動き補償フレーム間予測を行う際、ピクチャを分割した「マクロブロック」と呼ばれる単位毎に、表示順で前方又は後方に位置する他のピクチャ内のマクロブロックと比較してどの方向へどの程度動くかを示す「動きベクトル」を使用する。

在 MPEG(Moving Picture Experts Group：运动图像专家组 )等的代表性的运动图像压缩方法中，在进行运动补偿帧间预测时，对将图片分割后的称作“宏块”的每个单位按显示顺序与位于前方或后方的其他图片内的宏块比较，使用表示向哪个方向以怎样的程度运动的“运动矢量”。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、境界が左境界であり、動きベクトルのx成分が正のMVxに等しい場合、境界アーティファクト識別ユニット68は、MVxが実境界位置を識別するために使用されるシーリング関数の出力とブロックサイズとの積よりも大きいとき、分析されている現在のブロックに隣接して位置するブロックを偽境界位置と識別することができる。

如果边界为左边界 (例如 )且运动向量的 x分量等于正MVx，则当MVx大于用于识别实际边界位置的上取整函数的输出乘以块大小的结果时，边界伪影识别单元 68可将邻近于正经分析的当前块的块识别为假边界位置。 - 中国語 特許翻訳例文集

トレーニングデータユニットd1、d2、・・・、dnは、それぞれ等しい長さを有し、一定の間隔tで互いに分離されているのが望ましい。 このように構成することにより、1つ又は複数のトレーニングデータユニットdが失われてしまったとしても、局50は正確にステアリングベクトルuを切り替えることができる。

优选地，训练数据单元 d1，d2，...dn长度相等并且由恒定的间隔 t分隔，从而使得即使一个或多个训练数据单元 d丢失，站点 50也能够正确地切换导向矢量 u。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、NV1、NV2、NV3、およびNV4が、現行ソース画像T 32における動きベクトルによる、指し示された画像PT302の点に近い4画素の値（たとえば、それらのビデオレベルNV）を指定する場合、かつ、α1、α2、α3、およびα4が、画像点PTと前記画素の近接性を表わす重み付け係数である場合、補間されるI 31の画像の画素PI301に割り当てられる値は、[0021] 1.

例如，如果 NV1、NV2、NV3与 NV4指定当前源图像 T 32中的、通过运动向量指向的图像点 PT302附近的 4个像素值 (诸如，其视频等级 NV)，并且如果α1、α2、α3与α4是代表所述像素与图像点 PT的邻近程度的加权因数，则向要内插的图像 I31的像素 PI 301分配的值为如果运动向量指向 4个像素中的特定像素，向其他 3个像素分配的加权因数是零并且被分配给所考虑的像素的值为该特定像素的值。 - 中国語 特許翻訳例文集

ブロックMB（i，N−1）に関連する動きベクトルのy成分が0に等しいとき、動き補償中に参照フレームからフェッチされるブロックの下側の垂直y座標（「ブロックのY」）が下部境界の上側のy座標（「境界のY」）よりも大きいとき、または偽境界修正の後、フレーム置換ユニット52は変数iがMに等しいかどうかを判断する。 ここで、Mは第1行のブロックの数である（180）。

当与块MB(i， N-1)相关联的运动向量的 y分量等于零时，在运动补偿期间从CN 10201761257 AA 说 明 书 22/25页参考帧取得的块的底部侧的垂直 y坐标 ( “块的 Y” )大于底部边界的顶部侧的 y坐标( “边界的 Y”)，或在假边界校正之后，帧代换单元 52确定变量 i是否等于M，其中M为第一行的块的数目 (180)。 - 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