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さらに、本明細書で開示された態様に関して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、プロセッサ、手段、回路、およびアルゴリズムステップのいずれかは、電子ハードウェア(たとえば、ソースコーディングまたは何らかの他の技法を使用して設計できる、デジタル実装形態、アナログ実装形態、またはそれら2つの組合せ)、命令を組み込んだ様々な形態のプログラムまたは設計コード(便宜上、本明細書では「ソフトウェア」または「ソフトウェアモジュール」と呼ぶことがある)、あるいは両方の組合せとして実装できることを当業者は諒解されよう。
所属领域的技术人员将进一步了解,结合本文所揭示的方面而描述的各种说明性逻辑块、模块、处理器、装置、电路及算法步骤中的任一者可实施为电子硬件 (例如,可使用源编码或某一其它技术而设计的数字实施方案、模拟实施方案或两者的组合 )、并入有指令的各种形式的程序代码或设计带码 (为方便起见,其在本文中可称为“软件”或“软件模块”),或两者的组合。 - 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
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