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「ベッドメイキング」の部分一致の例文検索結果

該当件数 : 7



【図6】リソースが限られたデコーダに対するデブロッキング処理の複雑度と視覚的品質との同時最適化のための方法の別の実施形態を説明する図である。

图 6示出了资源有限解码器的解块处理的复杂性和视觉质量联合优化方法的另一个实施例; - 中国語 特許翻訳例文集

図6はリソースが限られたデコーダ装置に対するデブロッキング処理の複雑度と視覚的品質との同時最適化のための別の例示の実施形態を説明する。

图 6示出了对资源有限解码器设备的解块处理的复杂性和视觉质量进行联合优化的另一个示例实施例。 - 中国語 特許翻訳例文集

この量子化パラメータについて、本発明の方法および装置は、スライス内の領域がデブロックされるべきでない(またはp=30ほど強くない)、もしくはq=30に対応するデブロッキング強度に対して対象デコーダにおける能力が十分でないと判定しうる。

对于这个量化参数,本发明的方法和装置可以确定片内的区域不应当被解块(或不是如同 q= 30那样强 ),或目标解码器没有足够能力进行相应于 q= 30的解块强度。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば米国特許出願第11/964478号明細書(2007年12月26日出願)から知られるタイブレーキング(tie-breaking)技術によれば、標準的なBEBにおけるパケット転送器は、トラフィックがカプセル化されて、選択された経路/又はツリーを介してPLSBドメイン20上で転送されるように、通常はそれらの経路又はツリーの1つを選択する。

使用已知的平局决胜技术,例如,来自 2007年 12月 26日提交的美国专利申请第 11/964,478号,标准的 BEB上的分组转发器正常地选择这些路径或树中的一个,从而在 PLSB域 20上经由所选择的路径或树来封装和转发业务。 - 中国語 特許翻訳例文集

(本明細書で用いられるように、「間接的」という用語は、ユーザ機器が何らかの種類の過負荷状態を経験していることを直接的に示さない1つ以上の動作を、ユーザ機器が動作する通信標準内でユーザ機器が行うことを意味する。それにもかかわらず、ユーザ機器により行われる動作(群)はネットワークが下りリンク・スループットレートを低減する結果を生じる。)図3に関連して説明された技術はユーザ機器がCQIレポートをeノードB(または均等物)へ送信することを含み、報告される値(CQIREPORTED)は、実際に起こっているよりも低い品質値を示す値に意図的に設定される(すなわち、真のチャネル品質値はCQIACTUALに設定されるべきである)(ステップ301)ことが思い出されるだろう。

(本文所用的术语“间接”意味着用户设备在用户设备正在其下操作的通信标准内采取一个或多个动作不直接指示网络用户设备正在经受某种类型的过载状况;不过,用户设备所采取的动作导致网络降低下行链路吞吐速率。 )会记起,参考图 3描述的技术涉及用户设备向 eNode-B(或等效物 )发送CQI报告,其中报告的值 (CQIREPORTED)被故意设置成指示比实际存在更低的质量信道的值 (即,真实信道质量值应该设置成 CQIACTUAL)(步骤301)。 - 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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