「るーてぃんぐ」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

例えば、プリンタドライバのデフォルト値が、図14のプロパティ画面47で示すように、「1−Up，片面印刷」であり、ガジェット44の印刷設定ボタン（b）が選択されていた場合は、この印刷設定ボタン（b）が選択された際に開いていたウインドウのアプリケーションプログラムからの印刷指示がなされ、当該ウインドウが開いていると、プリンタドライバのN−Up印刷と両面印刷に関する設定値が、「2−Up， 両面印刷、縦とじ」に変更された後、印刷が行われる。

例如，打印机驱动的默认值如图 14的属性画面 47所示那样为“1-Up，单面印刷”，并且选择了小工具 44的印刷设定按钮 (b)的情况下，从选择了该印刷设定按钮 (b)时开启的窗口的应用程序发出印刷指示，若该窗口开启着，则打印机驱动的有关N-Up印刷和双面印刷的设定值变更为“2-Up，双面印刷，纵向装订”后，进行印刷。 - 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

識別されたビーコン情報及びビーコン信号1024”、1036”、と1050”は、信号品質検出器926に転送される、そこでは、エネルギー保有量及び／又はSNR情報が取得され、そしてビーコン信号（1024”、1036”、1050”）に対応する品質推定情報（933，935，937）が発生される。このOFDM実施形態では、ビーコン識別、ビーコン信号測定、及び信号品質指標発生は、タイミング同期モジュールを使用しないで、又はビーコン信号から変調された情報をデコードする必要なしに実行される。他の実施形態では、情報は、ビーコン信号上に変調されることができ、そして同報通信デコード・モジュールが使用されることがある。その上、他の実施形態では、追加の情報が品質推定値を発生する際に考慮されることがある。例えば、受信した通常の信号1022”、例えば、特定のWT801に向けられたダウンリンク・トラフィック・チャネル信号からデコードされた情報のエラー・レートは、ビーコン信号1024”に対応するチャネルの品質を評価する時に考慮されることがある。その上、別の検出されたビーコン信号が、例えば、別の1つのセルからの、同じキャリアに対応することがある場合に、複数のビーコン信号間の比率は、干渉レベルを決定する際に使用されることができる。

所标识的信标信息和信标信号 1024”、1036”和 1050”被发送给信号质量检测器926，其中获得能量含量和 /或 SNR信息，并产生对应于信标信号 (1024”、1036”、1050”)的质量评估信息 (933、935、937)。在这个 OFDM实施例中，信标的标识、信标信号的测量和信号质量信息的产生是在没有利用时序同步模块或者必须从信标信号中解码调制的信息的情况下进行的。在其他实施例中，信息可以是调制在信标信号上的，并且可以利用广播解码模块。另外，在其它的实施例中，产生质量评估值的过程中可以考虑附加信息。例如，当评估信标信号 1024”所对应的信道的质量时，可以考虑利用从接收的普通信号 1022”上得到的解码信息的差错率，普通信号例如用于 WT 801下行链路业务信道信号。另外，不同的检测到的信标信号可以对应同一载频，例如来自其它小区，信标信号之间的比率可以用来确定干扰电平。 - 中国語 特許翻訳例文集

図6を参照すると、図4または図5に示したNAL分離器およびパケット化器、図4に示したトランスポートストリーム・デマルチプレクサ56およびビデオT−STD60、または図5に示したプログラムストリームまたはトランスポートストリームの復号機能部は、一般に従来のアーキテクチャにより構成された、1つ以上のプロセッサ161、ランダムアクセスメモリ162、リードオンリメモリ163、I／Oデバイス164（ビットストリームの送受信のための適切なアダプタを含む）、ユーザ・インタフェース165、CD−ROMドライブ166、およびハードディスクドライブ167を備える、コンピュータを用いて実装できる。

参考图 6，图 4或图 5所示的 NAL分离器和分组器，或者图 4中所示的传输流解复用器 56和视频 T-STD 60，或者图 5中所示的节目流或传输流解码功能可以使用计算机来实现，该计算机包括在一般常规架构中配置的至少一个处理器 161、随机存取存储器 162、只读存储器 163、I/O设备 164(包括用于接收和发射比特流的适当适配器 )、用户接口 165、CD ROM驱动器 166以及硬盘驱动器 167。 - 中国語 特許翻訳例文集

ステップ332では、ハードディスク20Dから読み出すことによりノイズ除去量情報を取得し、前述したノイズ除去部25による処理と同様の処理により、取得したノイズ除去量情報により示されるノイズ除去量で、以上の処理によって修正画像が重畳された白色画像データに対してノイズ除去処理を実行し、その後に本修正画像検出処理ルーチン・プログラムを終了する。

在步骤 322处，通过从硬盘 20D进行读取来获取噪声去除量数据，并且利用上述处理，对叠加有校正图像的白图像数据按照所获取的噪声去除量数据表示的噪声去除量来执行噪声去除，然后结束校正图像检测例程 /程序。 - 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