「マーデルング頚」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

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「マーデルング頚」の部分一致の例文検索結果

該当件数 : 10



図19の係数コントローラ1947は、1次デルタシグマ変調器の一例である。

图 19中的模量控制器 1947是一阶 delta-sigma型调制器。 - 中国語 特許翻訳例文集

タックマンモデルとは、チームビルディングにおける5段階、すなわち形成(Forming)、混乱(Storming)、統一(Norming)、機能(Performing)、散会(Adjourning)を示すモデルである。

塔克曼的团队发展阶段模型展示了团队建设的五个阶段,即组建期(Forming)、激荡期(Storming)、规范期(Norming)、执行期(Performing)和休整期(Adjourning)。 - 中国語会話例文集

【図5】先行技術に関連して述べた、MPEG−21ワーキンググループのSVMモデルに係る、MPEG標準に定められた埋込抽出経路の原理を説明するための図である。

图 5是显示了 MPEG标准所规定的内嵌式提取路径原理的图示; - 中国語 特許翻訳例文集

具体的には、ハンドオーバ・コンポーネント254またはその中の任意の1つもしくは複数のコンポーネントは、データから学習し、そのように構成されるモデルから推論結果を導くための多数の方法体系のうちの1つを使用することができる。

具体地讲,切换组件 254或其中的任何组件可采用许多方法中的一种来从数据学习,然后从如此构建的模型得出推论。 - 中国語 特許翻訳例文集

図1に、本発明の一の実施形態の、マルチメディアアーキテクチャの態様を実施するのに適したクラス図10の統一モデリング言語(UML)モデルを示す。

现在参照图 1,它根据本发明的一个实施例,示出适合于实现多媒体架构的方面的类图 10的统一建模语言 (UML)模型。 - 中国語 特許翻訳例文集

マトリクスは、例えば、とりわけ、構造的エンジニアリング、計算的流体力学、モデル低次元化、半導体デバイス、熱力学、材料、音響、コンピュータグラフィック/ビジョン、ロボット/運動のような基礎的な2D又は3Dジオメトリを伴う種々様々な問題から生じるものを含む広範囲な領域をカバーする。

矩阵覆盖宽范围的领域,包括由基础的 2D或 3D几何学的各种问题而产生的,例如结构工程学、计算流体动力学、模型归约、半导体装置、热力学、材料学、声学、计算机图形 /视觉、机器人学 /运动学以及其它。 - 中国語 特許翻訳例文集

この際、通常時(a)では、フローティングディフージョン部(FD)は遮光されており電位変動はほぼ無い為、リセット信号はオートゼロ時に取得したとほぼ等しい電圧が出るのでコンパレータ8は反転し、その時間までのクロックカウント値をカウンタ11でカウント(計測)することでリセットカウントが確定する。

此时,在通常时 (a),浮点扩散部 (FD)被遮光,电位变动几乎为零,由于复位信号出现与自动调零时所取得的电压几乎相等的电压,所以比较器 8反转,在该时间之前,通过由计数器 11对时钟计数值进行计数 (计测 ),由此来确定复位计数值。 - 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

本開示は、様々なメッセージ、パケット、信号、データなどが任意の適切なメッセージングプロトコルに従って送受信される、有線、無線、又はそれらの組み合わせの如何を問わない、任意の形態、タイプ、及びトポロジのネットワークにおいて実施することができ、ネットワークは、任意の適切なマルチレイヤ方式(例えば、一実施形態ではSOAPスタック、OSI基本参照モデル、又はそれらの派生形若しくは変形)に従って動作することができ、様々なネットワークコンポーネントへの、様々なネットワークコンポーネントからの、又はクライアント22と中央リソース12、14の間を含む、様々なネットワークコンポーネントの間の、XML要求メッセージ及び応答メッセージなどのアプリケーション層メッセージは、アプリケーション層よりも下位の層においてはパケットに区分又は分割することができ、1つ以上の層が、別の層からのペイロード部分の前後にある種の制御情報を付加して、カプセル化パケット又はメッセージを形成する。

本公开可以通过任何形式、类型和拓扑的网络来实现,不论是有线的、无线的或其组合,其中各种消息、分组、信号、数据等根据任何适当的消息收发协议来发送和接收,其中网络可以根据任何适当的多层方案 (例如,在一个实施方式中是 SOAP栈、OSI基本参考模型或其衍生或变形 )来操作,其中去往、来自各联网组件及其之间 (包括客户端 22与中央资源 12、14之间 )的诸如 XML请求和响应消息的应用层消息在应用层之下的较低层处被分段或者分割为分组,并且其中一个或多个层可以在来自另一层的载荷部分周围添加特定的控制信息,以形成封装的分组或消息。 - 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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