「ネックリング」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

本発明の特徴は、ネットワーク（ネットワーク30）を介して端末装置（DMP対応テレビ受像機10、DMC対応PC15）と情報を通信する、複数の記憶装置を格納可能な情報記録装置（NAS20）であって、前記記憶装置（リムーバブルハードディスク2601、リムーバブルハードディスク2602）と、前記記憶装置を管理する記憶装置管理部（記憶装置管理部2100）とを具備し、前記記憶装置管理部は、前記端末装置からの要求に対して、前記記憶装置管理部が管理する前記記憶装置毎に前記端末装置に応答する送信部（送信部2107）を具備することを要旨とする。

本发明涉及一种信息记录装置 (NAS 20)，其经由网络 (网络 30)与终端装置 (DMP对应电视接收机 10、DMC对应 PC 15)进行通信且能够容纳多个存储装置 (NAS 20)，该信息记录装置的特征在于，具备上述存储装置(可移动硬盘2601、可移动硬盘2602)和管理上述存储装置的存储装置管理部 (存储装置管理部 2100)，其中，上述存储装置管理部具备发送部 (发送部 2107)，该发送部按照上述存储装置管理部所管理的每个上述存储装置对来自上述终端装置的请求进行应答。 - 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

このように、少なくとも2以上のポートを備えた複数のノードが互いにリング状に接続されたリング型ネットワークシステム1000において、各ノードのうち、ノード同士の通信経路を制御するための制御ノード4は、監視パケット送信部204が、制御ノード4以外のノードである非制御ノード1等に、非制御ノード1等のトラヒック量を監視するための監視パケットを送信し、監視パケット受信部203が、監視パケット送信部204が送信し、非制御ノード1等がトラヒック量に関する情報を付加した監視パケットを受信し、RPL調整部205が、監視パケット受信部203が受信したトラヒック量に関する情報を付加した監視パケットに基づいて、非制御ノード1等の中から冗長化ノードを定め、RPL制御パケット生成部206が、RPL調整部205が定めた冗長化ノードに関する情報にしたがって、非制御ノード1等のいずれかを冗長化ノードに設定するための設定パケットを生成し、パケット送信部202が、RPL制御パケット生成部206が生成した設定パケットを非制御ノード1等に送信し、非制御ノード1等は、制御部が、制御ノード4が送信した監視パケットを受信した場合にトラヒック量に関する情報を取得し、トラヒック量を取得した後の監視パケットを送信し、または設定パケットを受信した場合に設定パケットに含まれる冗長化ノードに関する情報に基づいて非制御ノード1等を冗長化ノードとして設定するので、ユーザに負担をかけることなくリンク冗長リンクの位置を定めることができる。

这样，在相互连接至少具备 2个以上端口的多个节点呈环状的以太网环形网络系统 1000中，由于各节点之中，控制节点之间的通信路径所用的控制节点 4其监视数据包发送部 204给除控制节点 4之外的作为节点的非控制节点 1等，发送监视非控制节点 1等的通信量的量所用的监视数据包，监视数据包接收部 203接收由监视数据包发送部 204发送、并由非控制节点1等附加与通信量的量有关的信息后的监视数据包，RPL调整部205根据监视数据包接收部 203接收到的附加与通信量的量有关的信息后的监视数据包，从非控制节点 1等之中决定冗余节点，RPL控制数据包生成部 206依据与 RPL调整部 205所决定的冗余节点有关的信息，生成将非控制节点 1等的任一个设定为冗余节点所用的设定数据包，数据包发送部 202将 RPL控制数据包生成部 206所生成的设定数据包发送给非控制节点 1等，非控制节点 1等在控制部接收到控制节点 4所发送的监视数据包时取得与通信量的量有关的信息，发送取得通信量的量之后的监视数据包，或者在接收到设定数据包时根据设定数据包中包含的与冗余节点有关的信息，设定非控制节点 1等来作为冗余节点，因而在不给用户增加负担的状况下就可以决定链路冗余链路的位置。 - 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