「ワーキングランチ」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

（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

ワークステーションによってカメラの外部で実行されるデモザイキングの質を高めるため、前述したように、赤要素と同じ図4の行中の緑要素（GR ）を青要素と同じ行中の緑要素（GB ）とは別個に扱うのが有利である。

为了提高由工作站在照相机外执行的解马赛克的质量，与蓝元件 (GB)相同行中的绿元件分开处理与红元件 (GR)相同的图 4行中的绿元件是有利的，如上所述。 - 中国語 特許翻訳例文集

したがって、移動体デバイス102は、受信時に、コンテンツを自動的にレンダリングすることは可能であるが、ブロードキャストにユーザが関心を表さないときに節電するために、（デバイス102が、ユーザに対して至近距離に存在しない、さもなければ使用されていない場合に生じ得るような）レンダリングを継続するためのフィードバックをユーザが提供しない場合には、レンダリングすることを中止するだろう。

因此，移动设备 102可以在接收时自动地呈现内容，但是如果用户未提供使得呈现继续的反馈 (如果设备 102不在用户附近或未被使用时可能发生 )则将中断呈现，以便当用户未表达对于广播的兴趣时节省电能。 - 中国語 特許翻訳例文集

送信側アンテナ1(24)と送信側アンテナ2(25)は、図2に示すように、ケーシング(35)の外周近傍に所定間隔毎に配備することが望ましく、実施例の場合、軸心を挟んで対向するように配備しており、さらに、隣り合うアンテナを使用する無線通信周波数の1／2波長以上離すために、対角方向に配備している。

发送侧天线一 24和发送侧天线二 25，如图 2所示，优选方式是按照每规定间隔配备在套管 35的外周附近，实施例的情况是隔着轴心相向配置，进一步地，为了使相邻的天线相离有所使用的无线通信频率的 1/2波长以上，将其配备在对角方向上。 - 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

第2のルックアップテーブル442は、平均して第1のルックアップテーブル422よりも低電力の復号を行うために統計的に遭遇する可能性が最も高いコードワードのより小さいセットを含むことができるが、第1のルックアップテーブル422における別のルックアップ動作によって解決される、第2のルックアップテーブルにおけるルックアップ動作から生じるミスによって、場合によっては平均復号時間がより長くなる。

第二查找表 442可包括统计上最可能遭遇的码字的较小集合以提供 (平均来说 )比第一查找表 422低的功率的解码，但归因于从第二查找表处的查找操作发生的未中 (其经由第一查找表 422处的另一查找操作来解决 )而具有可能较长的平均解码时间。 - 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