「フィロ・ファーンズワース」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

図1に例示されている実施形態においては、連続サービス集中アプリケーション・サーバ（SCC AS）112は、連続サービス集中アプリケーション・サーバ（SCC AS）112とユーザ機器102のコール・セッション・コントロール・ファンクション（CSCF）110との間のIPマルチメディア・サブシステム（IMS）・プロシージャを用いてアクセス・レグ(leg）を確立し、遠隔端末104側のコール・セッション・コントロール・ファンクション（CSCF）110へのIPマルチメディア・サブシステム（IMS）・プロシージャを用いてリモート・レグを確立する。

在图 1中说明的实施例中，SCC AS 112使用 IMS程序在 SCC AS 112与 UE 102侧上的 CSCF 110之间建立接入分支，且使用 IMS程序建立到远端 104侧上的 CSCF110的远程分支。 - 中国語 特許翻訳例文集

12. 請求項1から11のいずれか1項に記載の方法において、前記サービス要求は、加入者サーバに格納されている企業プロファイルに基づいてルーティングされ、前記企業プロファイルは、1つ以上のワイルドカード・ユーザID範囲と関連付けられており、前記サービス・プロビジョニング・ネットワークが、前記ユーザID範囲の1つにおける特定のユーザIDにサービスを提供することを可能とする、方法。

12.根据权利要求 1-11中任意一项的方法，其中所述服务请求基于存储在订户服务器上的企业简档而被路由，与一个或多个通配符用户 ID范围相关联的所述企业简档允许服务供应网络给所述用户 ID范围之一内的特定用户 ID提供服务。 - 中国語 特許翻訳例文集

異なるFECブロックのサイズ及びより少量のFECパケットは、復旧可能な損失メディアパケットの量を低減するが、このようなトレードオフは、コアネットワークセグメント14の損失プロファイルとは異なる、アクセス・ネットワークセグメント16用の実際の損失プロファイルを考慮して、十分な信頼性を提供する。

尽管不同的 FEC块大小和较少的 FEC分组减少了可被恢复的丢失的媒体分组的数目，但是考虑到接入网络段 16的实际丢失描绘（其不同于核心网络段 14的丢失描绘），这样的折衷提供了足够的可靠性。 - 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