「ドナウデルタ」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

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「ドナウデルタ」の部分一致の例文検索結果

該当件数 : 6



そこで、本ステップS320の関数H(ΔBV)の絶対値は、上述のステップS270の関数G(ΔBV)の絶対値よりも大きくして、輝度追従速度をより早めにする、ということを行うこともできる。

因此,也可以使该步骤 S320的函数 H(ΔBV)的绝对值大于上述步骤 S270的函数 G(ΔBV)的绝对值、使亮度追踪速度更快。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、各個別の小さい領域についての並進運動は、小さい領域のそれぞれに対するより簡単な動きモデルを近似できる、アフィン動きモデルに統合される。

举例来说,每个个体小区域的平移运动被整合到仿射运动模型中,该仿射运动模型能够对每个小区域的较为简单的运动模型进行逼近。 - 中国語 特許翻訳例文集

我々のモデルは、ネットワーク遅延およびパケット損失を伴う人工的なスループット障害を有さない新規の転送技術、および、目標の帯域幅使用方針を満足させるために使用されうる動的レート制御に依存する。

我们的模型依赖于一种新的传输技术,该技术没有因网络时延和丢包而造成的人为吞吐量瓶颈,并且可以使用动态流率控制来满足目标带宽使用策略。 - 中国語 特許翻訳例文集

マトリクスは、例えば、とりわけ、構造的エンジニアリング、計算的流体力学、モデル低次元化、半導体デバイス、熱力学、材料、音響、コンピュータグラフィック/ビジョン、ロボット/運動のような基礎的な2D又は3Dジオメトリを伴う種々様々な問題から生じるものを含む広範囲な領域をカバーする。

矩阵覆盖宽范围的领域,包括由基础的 2D或 3D几何学的各种问题而产生的,例如结构工程学、计算流体动力学、模型归约、半导体装置、热力学、材料学、声学、计算机图形 /视觉、机器人学 /运动学以及其它。 - 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





   

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