「わーきんぐもでる」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

【図1】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、本明細書に記載の文書N6716に記述されたMPEG−21SVCのブロック図である。

图 1是在上述文献 N6716中描述的 MPEG-21SVC的框图； - 中国語 特許翻訳例文集

【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

動作1740で、第1の装置および第2の装置、または企業フェムト・ネットワーク内でルーティングされる第1の装置と第2の装置との間のトラフィックもしくはシグナリングの一部のうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づいて、呼セッションに対する課金料金を課す。

在动作 1740处，至少部分地基于第一装置和第二装置中的至少一个、或者在第一装置和第二装置之间在企业毫微微网络内路由的业务量或信令的一部分来为该呼叫会话评估计费。 - 中国語 特許翻訳例文集

【図5】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、MPEG標準に定められた埋込抽出経路の原理を説明するための図である。

图 5是显示了 MPEG标准所规定的内嵌式提取路径原理的图示； - 中国語 特許翻訳例文集

DSRベースのウェブ・サービス・モデルを使用して、チャット主催者20または22は、呼び出しを識別するために固有のセッションID（公開鍵）をウェブ・サービス14に送信し、この鍵を各参加者に同報通信するか、またはこれをネットワーキング・コミュニティがアクセス可能なロケーションで公開する。

对于基于DSR的Web服务模型的情况，聊天组织者 20或 22将一独特会话 ID(公开密钥 )发送至Web服务 14以用于标识呼叫并且将该密钥广播至每一参与者或在联网社区可访问的位置公布该密钥。 - 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