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「パウアズ」の部分一致の例文検索結果

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プロファイルマネージャ例202は、プロファイルデータベース204に格納されている事前構成プロファイルをロードするためのリクエストを受信し、カスタマイズされたプロファイルを将来の使用に備えてプロファイルデータベース204に格納するためのリクエストを受信し、かつ/または構成データベース例110へのアップロード動作を許可または拒否する前に、変更されたパラメータ値にプロファイルを適用するためのリクエストを受信する。

示例性配置文件管理器 202接收请求用以载入存储在配置文件数据库 204中的预先配置的配置文件,接收请求用以将专用配置文件存储在配置文件数据库 204中以备将来之用,和 /或接收请求用以在授权或拒绝对示例性配置数据库 110的上传操作以前,将配置文件应用于已变化的参数值。 - 中国語 特許翻訳例文集

理論上は、単一チャネルのI/Oブロック702をより多くのDUTのI/Oブロック704、706、708、710に連結することで、信号のファンアウト/ファンインを任意の数の信号経路分(例えば4つ、若しくは8つ、若しくはその他任意の数の信号経路)のみ増加させ、‘378号出願に記載された並列試験回路を拡張することができる。しかし実際には、単一の並列試験回路700のファンアウト/ファンインを増加させると、信号精度とDUTの分離を維持することがより困難となる。例えば、より多くのDUTのI/Oブロック704、706、708、710を単一のチャネルI/Oブロック702に連結すると、類似した信号伝播特性同士を異なる信号ルート間で維持しながら、DUTのI/Oブロック704、706、708、710とチャネルI/Oブロック702との間の信号のルート設定を行うことがより困難となる。

然而,实际上,随着单个并行测试电路 700的扇出 /扇入增多,变得难以维持信号完整性和DUT隔离。 例如,随着更多的 DUT I/O块 704、706、708、710被耦合到单个通道 I/O块 702,变得更加难以在 DUT I/O块 704、706、708、710和通道 I/O块 702之间路由信CN 10201748913 AA 说 明 书 2/6页号以使得在不同的信号路由之间维持类似的信号传播特性。 - 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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