「ベクトルパワー」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

ステップS1109で電子文書記述生成部404が実行する透明枠のベクトルパス記述データ生成処理の詳細については、図12のフローチャートを用いて説明する。

将参照图 12的流程图描述步骤 S1109中的电子文档描述产生单元 404进行的透明框的向量路径描述数据产生处理的细节。 - 中国語 特許翻訳例文集

すなわち、枠のベクトルパス記述データは、オブジェクトの形状に相似する形状を有し、且つ、オブジェクトのサイズよりも数ピクセル分大きいサイズで記述されることになる。

换句话说，框的向量路径描述数据具有与对象的形状相似的形状，并且以比对象的尺寸大若干像素的尺寸进行描述。 - 中国語 特許翻訳例文集

マクロブロックタイプが動き補償予測(インター)モードを示す場合は、C0すなわちY成分の動き情報102(動きベクトルおよび参照画像インデックス)と、量子化係数データの量子化・逆量子化に用いる量子化パラメータ32などが含まれる。

在宏块种类表示运动补偿预测 (间 (inter))模式的情况下，包括 C0即 Y分量的运动信息 102(运动矢量以及参考图像索引 )、在量化系数数据的量化·反量化中使用的量化参数 32等。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明によれば、パラメータ抽出部が抽出したパラメータからなる分類特徴ベクトルと数値条件とに基づいて、障害有無分類部が障害の有無、種類を分類するようにしたので、パラメータの数値条件によって定められた範囲に基づいて的確なネットワーク障害の有無、障害の種類を判断することができる。

根据本发明，故障有无分类部根据由参数提取部提取出的参数构成的分类特征向量和数值条件对故障的有无、种类进行分类，因此能够根据利用参数的数值条件而确定的范围准确地判断网络故障的有无、故障的种类。 - 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