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「ターゲッティング療法」の部分一致の例文検索結果
該当件数 : 5件
5.RRCエンティティによって適用可能性が制限されている論理チャネルに属するMAC−i/isのセグメント化エンティティに格納されているセグメントは上記データの合計量に含まれない、実施形態2〜4のいずれかに記載の方法。
5、根据实施例 2-4中任一实施例所述的方法,其中,存储在属于 RRC实体具有受限制的可用性的逻辑信道的 MAC-i/is的分段实体中的分段不包括在所述总的数据量中。 - 中国語 特許翻訳例文集
CQIのフィードバック情報は、典型的には、周期的に報告することが考えられるため、初回送信時、或いは、事前に報知チャネル等によりCQIの送信に必要な情報(送信リソース番号、送信周期、送信期間等)をシグナリングし、以降はシグナリングなしに、予め通知された情報に従って送信を行うことで、シグナリング量を低減することができる。
由于考虑 CQI的反馈信息典型地周期性地报告,因此,在初次发送时、或者事先通过广播信道等,发出 CQI的发送所需要的信息 (发送资源号、发送周期、发送期间等 )的信令,以后不发出信令而根据预先通知的信息进行发送,从而能够降低信令量。 - 中国語 特許翻訳例文集
812に示すように、IFで複数のアンテナ信号を合成することによって、BW=2*B(一般に、BW=M*B)の単一IF−BBダウンコンバージョンチェーン814を共有することが可能になり、両方のアナログフィルタ、アナログ増幅器/減衰器、およびデジタル回路要素の節約をもたらす。
如在 812处所描绘,通过在 IF处组合多个天线信号,有可能共享 BW= 2*B(一般 BW= M*B)的单一 IF到 BB下变频转换链 814,从而导致节省了模拟滤波器、模拟放大器 /衰减器和数字电路两者。 - 中国語 特許翻訳例文集
なお、Adaboostは、適応的なブースティング学習方法の1つで、大量の教師サンプルをもとに、複数の弱識別器候補の中から識別に有効な弱識別器を複数個選択し、それらを重み付けして統合することによって高精度な識別器を実現する学習方法である。
另外,Adaboost是适应性推进 (boosting)学习方法的一种,是以大量教师样本为基础,从多个弱识别器候补中选择多个对识别有效的弱识别器,对它们赋予权重以进行结合,由此实现高精度的识别器的学习方法。 - 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
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