「ベイズの推論」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

ブロックMB（i，N−1）に関連する動きベクトルのy成分が0に等しいとき、動き補償中に参照フレームからフェッチされるブロックの下側の垂直y座標（「ブロックのY」）が下部境界の上側のy座標（「境界のY」）よりも大きいとき、または偽境界修正の後、フレーム置換ユニット52は変数iがMに等しいかどうかを判断する。 ここで、Mは第1行のブロックの数である（180）。

当与块MB(i， N-1)相关联的运动向量的 y分量等于零时，在运动补偿期间从CN 10201761257 AA 说 明 书 22/25页参考帧取得的块的底部侧的垂直 y坐标 ( “块的 Y” )大于底部边界的顶部侧的 y坐标( “边界的 Y”)，或在假边界校正之后，帧代换单元 52确定变量 i是否等于M，其中M为第一行的块的数目 (180)。 - 中国語 特許翻訳例文集

以上のように、本実施形態の撮像装置100によれば、所定の撮影環境（例えば、「水中」）に対応させるように撮像画像のR成分及びB成分のゲイン量が調整された後、所定の撮影環境と異なる他の撮影環境（例えば、「陸上」）で撮像を行うことにより、当該画像の撮影環境とゲイン量を調整すべき撮影環境とが異なると判断されると、調整済みのR成分及びB成分のゲイン量を抑制するよう自動的に再調整して、当該再調整されたゲイン量で色調整が行われた画像を記録するので、変更後の他の撮影環境に対応するようにゲイン量を適正な値に再調整して当該他の撮影環境下でも自然な画像を生成して記録することができる。

如以上那样，根据本实施方式的摄像装置 100，在调整摄像图像的 R分量以及 B分量的增益量，使其与规定摄影环境 (例如，「水中」)相对应之后，在与规定摄影环境不同的其它摄影环境 (例如，「陆地上」)下进行摄像，由此当判断为该图像的摄影环境与应该调整增益量的摄影环境不同时，自动进行再调整，以抑制调整完毕的 R分量以及 B分量的增益量，并记录以该再调整后的增益量进行色调整的图像。 因此，摄像装置 100为了与变更后的其它摄影环境相对应，而将增益量再调整为适当的值，这样即使在该其它摄影环境下也能够生成并记录自然的图像。 - 中国語 特許翻訳例文集

上記に加えてあるいは上記とは別に、モジュール246は、該モジュールが再生している（単複の）歌曲の副成分を変えるか、出力オーディオ信号に適用される等化器フィルタを調整するかの少なくともいずれかを行うことにより、マイク信号の形で存在している他の端末からの音に応答して（ブロック414）、例えば、他の端末により再生されていないように思われる歌曲の副成分に起因するか、他の端末から出力される音の空間減衰に起因するかの少なくともいずれかに起因して欠落しているように思われる歌曲の副成分と、周波数／振幅特性との少なくともいずれかを補償してもよい。

可选地或另外地，模块 246可通过改变其播放的歌曲子部分和 /或通过调节均衡滤波器来对麦克风信号中存在的来自其它终端的声音作出响应 (框 414)，其中均衡滤波器作用于输出音频信号以补偿歌曲子部分和 /或由于例如看来不由其它终端播放的歌曲子部分和 /或由于来自其它终端的声音的空间衰减而看来丢失的频率 /幅度特性。 - 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