「ゲーデル数」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

式中、Δはオフセットであり、Rは現在のデータ符号化レートであり、Qmは現在のデータ変調次数であり、Δ、R、およびQmは、現在のデータチャネル18に対する伝送パラメータの一部である。

其中Δ是偏移量，R是当前数据编码率以及 Qm是当前数据调制顺序，并且其中Δ、R和 Qm是当前数据信道 18的传输参数的部分。 - 中国語 特許翻訳例文集

ΔBVからΔBV_nextを与える関数H（ΔBV）は、図12の点線のグラフC1を実現する関数であり、図18のようなΔBVに対するΔBV_nextの関係を格納したテーブル参照形式で実現することや、近似関数などで求められる。

根据ΔBV而赋予ΔBV_next的函数 H(ΔBV)是用于实现图 12的虚线的曲线 C1的函数，使用图 18那样的存储了ΔBV_next相对于ΔBV的关系的表参照形式加以实现来求得、或使用近似函数等来求得。 - 中国語 特許翻訳例文集

ΔBV_nextを与える関数G（ΔBV）は、図12の点線のグラフC1の制御を実現する関数であり、図16のようなΔBVに対するΔBV_nextの関係を格納したテーブル参照形式で実現することや近似関数などで求められる。

赋予ΔBV_next的函数 G(ΔBV)是用于实现图 12的虚线的曲线 C1的控制的函数，使用图 16那样的存储了ΔBV_next相对于ΔBV的关系的表参照形式加以实现来求得、或使用近似函数等来求得。 - 中国語 特許翻訳例文集

白色光源、即ち、ディジタルシネマアプリケーションにおいて通常行われるような、複数のレンズレットアレイが光学的に集積されたタングステンソースは、白色モデルボードスクリーンにおいて約2％のスペックル変動を与える。

白色光源 (如在数字电影应用中通常实施的与小透镜阵列以光学方式集成的钨源 )在白色模型板屏幕上提供大约 2％的散斑变化。 - 中国語 特許翻訳例文集

が存在するものと仮定する。 次いで、i番目のフレーム後にディスパリティがゼロに保持される場合には、眼精疲労測定値を、以下の数式で表されるように、減衰モデルとして表すことができる。

然后，如果在第 i帧之后视差保持为零，则眼睛疲劳测量可以表示为衰减模型，如下 - 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