「クリス・レッドフィールド」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

図10に示すルーティング・プラットフォーム910の一実施形態例1000では、マルチモード位置エンジン1005が、RFIDタグの位置の三角測量を行うことができる。

在图 10所示的路由平台 910的示例性实施方式 1000中，多模位置引擎 1005可执行 RFID标签的位置的三角测量。 - 中国語 特許翻訳例文集

1. 非同期ワイヤレス通信ネットワークのルーティングノード（R3）の動作を設定するための方法であって、前記ルーティングノード（R3）は、間欠的動作を有する無線トランシーバを含み、前記間欠的動作は、アウェイク・インターバル（Rl）及びスリープ・インターバル（Rs）の周期的シーケンスに対応し、前記ネットワークは、複数のクラスタ（CL1、CL2、．．．）を含み、前記クラスタ（CL1、CL2、．．．）のそれぞれは、1つのクラスタヘッドノード（R3、R4、．．．）を有し、クラスタヘッドノードは、前記クラスタの他のノードから送信されたデータパケットを受信するルーティングノードであり、クラスタ内での送信が試行されたときにビジーチャネル確率（c）に出くわし、クラスタ内での送信が実行されたときに通信衝突確率（p）に出くわし、データパケットは、伝送成功確率（ψ）及び伝送の平均遅延（τ）と共にクラスタ内で伝送され、前記方法は、A）前記ルーティングノード（R3）が前記クラスタヘッドノードである前記クラスタ（CL1）について、前記ビジーチャネル確率（c）、前記通信衝突確率（p）、前記ルーティングノード（R3）の前記アウェイク・インターバルの継続時間（Rl）及び前記スリープ・インターバルの継続時間（Rs）の関数としてのエネルギー消費を求めるステップと、B）前記ルーティングノード（R3）が前記クラスタヘッドノードである前記クラスタ（CL1）について、前記ビジーチャネル確率（c）及び通信衝突の前記確率（p）の所定の値のもと、且つ、前記伝送成功確率（ψ）及び伝送の前記平均遅延（τ）に対する所定の制限もとで、前記エネルギー消費を設定された閾値未満に低減する前記ルーティングノード（R3）の前記アウェイク・インターバルの継続時間（Rl）及び前記スリープ・インターバルの継続時間（Rs）の値を求めるステップと、C）前記ルーティングノード（R3）の前記アウェイク・インターバルの継続時間（Rl）及び前記スリープ・インターバルの継続時間（Rs）を、ステップBで求めた前記値の中から選択された値に設定するステップと

1.用于设置异步无线通信网络的路由节点 (R3)的操作的方法，其中所述路由节点(R3)包含具有间歇式操作的无线电收发器，所述间歇式操作对应于清醒间隔(Rl)和休眠间隔 (Rs)的周期性序列，其中所述网络包含多个集群 (CL1、CL2...)，所述集群 (CL1、CL2...)中的每一个具有一个集群头节点 (R3、R4...)，其中集群头节点是接收从集群的其他节点发射的数据包的路由节点，其中当试图进行集群内发射时遭遇忙信道概率 (c)，其中当执行集群内发射时遭遇通信冲突概率 (p)，且在集群内传输数据包具有成功传输概率 (Ψ)和平均传输延时 (τ)，该方法包含以下步骤： A)对于其中所述路由节点(R3)是集群头节点的集群(CL1)，根据忙信道概率(c)、通信冲突概率 (p)、所述路由节点 (R3)的清醒间隔 (Rl)的持续时间和休眠间隔 (Rs)的持续时间，确定能耗，B)对于其中所述路由节点 (R3)是集群头节点的集群 (CL1)，在设置的阈值下、在忙信道概率 (c)和通信冲突概率 (p)的预定值下且在用于成功传输概率 (Ψ)和平均传输延时(τ)的预定约束下，确定减小所述能耗的所述路由节点 (R3)的清醒间隔 (Rl)的持续时间和休眠间隔 (Rs)的持续时间的值，以及C)将所述路由节点 (R3)的清醒间隔 (Rl)的持续时间和休眠间隔 (Rs)的持续时间设置为从步骤 B)确定的所述值中选择的值。 - 中国語 特許翻訳例文集

ディジタル・ベースバンドIC20は、SPIシリアルバス15上で通信するとともにI／Q補正レジスタ149の第8ビットにディジタル値を書き込むことによって、補正乗算器147〜148のための減衰量および増幅量ならびに補正シフタ145〜146のための位相遅れを設定する。

数字基带 IC 20通过跨越 SPI串行总线 15而通信且将数字值写入到I/Q校正寄存器 149的八个位中来设定校正乘法器 147到 148的衰减量及放大量以及校正移位器 145到 146的相位延迟。 - 中国語 特許翻訳例文集

ソフトウェア・モジュールは、ランダムアクセスメモリ（RAM）、フラッシュ・メモリ、読出し専用メモリ（ROM）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（EPROM）、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（EEPROM）、レジスタ、ハード・ディスク、リムーバブル・ディスク、コンパクトディスク読出し専用メモリ（CD−ROM）、あるいは当該技術分野で知られているその他任意の形式の記憶媒体に収納されうる。

软件模块可驻留于随机存取存储器 (RAM)、快闪存储器、只读存储器 (ROM)、可编程只读存储器 (PROM)、可擦除可编程只读存储器 (EPROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、寄存器、硬磁盘、可装卸磁盘、紧密光盘只读存储器(CD-ROM)，或此项技术中已知的任何其它形式的存储媒体中。 - 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

本発明の実施形態はこれに関して限定されるものではないが、たとえば「処理」「コンピューティング」「計算」「決定」「確立」「解析」「検査」などといった用語を使った議論は、コンピュータのレジスタおよび／またはメモリ内の物理的（たとえば電子的）な量として表されているデータを操作および／または変換してコンピュータのレジスタおよび／またはメモリまたは動作および／またはプロセスを実行するための命令を記憶しうる他の情報記憶媒体内の物理的な量として同様に表されている他のデータにする、コンピュータ、コンピューティング・プラットフォーム、コンピューティング・システムまたは他の電子コンピューティング装置の動作（単数または複数）および／またはプロセス（単数または複数）を指しうる。

虽然本发明的实施例在此方面中不受限制，但采用例如诸如“处理”、“计算”、“演算”、“确定”、“建立”、“分析”、“检查”等等的术语的讨论可以指计算机、计算平台、计算系统或其它电子计算设备的操作 (一个或多个 )和 /或处理 (一个或多个 )，其将计算机的寄存器和 /或存储器之内的表示为物理 (例如，电 )量的数据操纵和 /或变换为计算机的寄存器和 /或存储器或可存储指令以执行操作和 /或处理的其它信息存储媒体之内类似表示为物理量的其它数据。 - 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