「シンディング」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

本発明は、ネットワークルーティング機能を有するマルチキャスト通信方法および装置に関し、より詳細には、特に、音声会議システムおよびビデオ会議システム（特に「ビデオ会議」は「音声・映像（AV）会議」または「テレビ（TV）会議」とも称される）（ただしこれらに限定されない）において使用することを目的として、動的なアプリケーション層マルチキャストを使用してデータをミックスする方法および装置に関する。

本发明涉及一种具有网络路由功能的组播通信方法及装置，更详细地，特别涉及一种利用动态应用层组播将对数据进行混合的方法及装置，该方法及装置用于但并不专用于音频会议和视频会议系统 (尤其，“视频会议”也称为“视听 (AV)会议”或“电视 (TV)会议”)。 - 中国語 特許翻訳例文集

6. 前記第1の部分および前記第2の部分は可変長コーディングスキームのコードワードに対応し、前記復号メトリックは、各コードワードが復号されるにつれて更新され、前記動的スイッチは、前のコードワードを復号した後に前記復号メトリックの値に応答して特定のコードワードを復号するために前記第1の復号パスまたは前記第2の復号パスを選択するように構成される、請求項1のシステム。

6.根据权利要求 1所述的系统，其中所述第一部分和所述第二部分对应于可变长度译码方案的码字，其中所述解码量度在每一码字被解码时得以更新，且其中所述动态开关经配置以响应于在解码前一码字之后所述解码量度的值而选择所述第一解码路径或所述第二解码路径来解码特定码字。 - 中国語 特許翻訳例文集

27. 前記少なくとも1つのプロセッサは、前記受信されたパケットのヘッダで指定されるプライベートアドレスおよびポートを識別し、少なくとも部分的に、UDPまたはTCPの一方または両方を備えるトランスポートプロトコルに従って、前記識別されたプライベートアドレスおよびポートに対応するパブリックアドレスおよびポートを指定するNATルールを識別することを試行することによって、NATルールの識別を試行するようにさらに構成される請求項25に記載のモバイルコンピューティング装置。

27.根据权利要求 25所述的移动计算设备，其中所述至少一个处理器进一步经配置以识别所述所接收的包的标头中所指定的私有地址和端口，且至少部分地通过尝试识别根据包含 UDP或 TCP中的一者或一者以上的输送协议而指定对应于所述所识别的私有地址和端口的公共地址和端口的 NAT规则，来尝试对 NAT规则的识别。 - 中国語 特許翻訳例文集

その代わりに、処理システム600は、プロセッサ604、バスインターフェース608、ユーザーインターフェース612（アクセス端末の場合）、サポート回路構成要素（図示せず）、および機械可読媒体606の少なくとも一部が単一のチップに組み込まれた、ASIC（特定用途向け集積回路）によって、または1つ以上のFPGA（フィールドプログラマブルゲートアレー）、PLD（プログラマブル論理デバイス）、制御装置、ステートマシン、ゲート論理、離散ハードウェアコンポーネント、または任意の他の適切な回路構成要素、または、この開示を通して説明されたさまざまな機能性を行うことのできる任意の組み合わせの回路によって、実行されることもできる。

或者，处理系统 600可用具有处理器 604、总线接口 608、用户接口 612(在接入终端的情况下 )、支持电路 (未图示 )和集成到单个芯片中的机器可读媒体 606的至少一部分的 ASIC(专用集成电路 )来实施，或用一个或一个以上 FPGA(现场可编程门阵列 )、PLD(可编程逻辑装置 )、控制器、状态机、门控逻辑、离散硬件组件或任何其它合适电路或可执行贯穿本发明而描述的各种功能性的电路的任一组合来实施。 - 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

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

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