「スパーキング・プラグ」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

パーソナル・メディア・プレーヤー（110）は、ワイヤレス・ネットワーク情報（ネットワークIDおよびキーを含む）や、証明書（例えば、ユーザー名およびパスワード）のような他の種類の情報を取り込み、次いでプレーヤー（110）がドッキング・プロセスにおいてアクセサリー・デバイス（310）に物理的に結合されるときに、これらの情報をアクセサリー・デバイス（310）と共有するように構成されている。

个人媒体播放器(110)被安排为捕捉信息例如无线网络信息(包括网络ID和密钥)和其他种类的信息例如凭证(例如，用户名和口令)，且然后，当该播放器(110)在坞接过程中物理上耦合到辅助设备(310)时，该播放器与该设备共享信息。 - 中国語 特許翻訳例文集

図6に示すように、パーソナル・メディア・プレーヤー110は、図3に示した従来の同期ドック328と同様な方法で、一体化ドッキング・クレードル503とインターフェースする。

如图 6中所示出，个人媒体播放器 110以类似于图 3中所示出的常规的同步坞 328的方式来与集成坞接托架 503接口。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えばH．264のもとでデブロッキング・フィルタ強度に影響を与えうる符号化パラメータは、p0およびq0の位置（図3Aを参照して、画素ブロック・エッジがマクロブロック・エッジでもあるかどうか）やスライスの符号化タイプ（例えばH．264のもとでのスライス・タイプ）を含みうる。

按照 H.264，可以影响解块滤波器强度的编码参数可以包括 p0和 q0的位置 (参考图 3A，像素块边缘是否也是宏块边缘 )以及片的编码类型 (例如，H.264的 slice_type(片 _类型 ))。 - 中国語 特許翻訳例文集

最近のセット・トップ・ボックスは、複数のチューナを備えるようになっているが、これは一般的に、ある番組を表示しながら別の番組を記録する、または複数の番組をピクチャ・イン・ピクチャ方式で表示することを目的としているのであって、複数のディスプレイを駆動することを目的としているのではない。

最近的机顶盒包括多个调谐器，但一般说来，为了一边记录一个节目一边显示另一个节目的目的，或为了以画中画模式显示多个节目的目的，而不是为了驱动多个显示器的目的。 - 中国語 特許翻訳例文集

さらに、アクセス・ネットワークセグメント16に関連した損失プロファイルが、平均連続パケット損失は5以下の連続パケットであることを示すと仮定する。

此外，假设与接入网络段 16相关联的丢失描绘指示平均连续分组丢失是 5个或更少的连续分组。 - 中国語 特許翻訳例文集

上記に示したように、マクロ・ネットワーク・プラットフォーム3410内の1つまたは複数のサーバ3414は、複数の異なるパケット化されたデータストリームまたはフローを生成する多数のアプリケーション（例えば位置サービス、オンラインゲーム、無線バンキング、無線装置管理等）を実行し、そうしたフローを管理する（例えばスケジュールし、キューに入れ、フォーマットする等）ことができる。

如上所述，宏网络平台 3410中的服务器 3414可以执行大量的应用 (例如定位服务、在线游戏、无线银行、无线装置管理等 )，这些应用生成多个不同的打包数据流并且管理(例如调度、排队、格式化等)这样的流。 - 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

その目的とは、異なるセルにおいて使用される異なるシンボルグループのインタリービングパターンを提供することと、制御チャネル伝送リソースにおける異なる周波数帯域、制御チャネル伝送リソースにおける異なる数のOFDMシンボル、及び情報ストリームにおける異なる数のシンボルグループを処理できる柔軟性を得ることと、平均的な意味で上記で論じたランダム・インタリーバの性能に匹敵する干渉ランダム化性能を提供することと、干渉のランダム化とともに、周波数ダイバーシティを提供すること

-从平均的意义来说，提供比得上以上讨论的随机交织器的性能的干扰随机化性能； - 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