「均衡モデル」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

【図1】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、本明細書に記載の文書N6716に記述されたMPEG−21SVCのブロック図である。

图 1是在上述文献 N6716中描述的 MPEG-21SVC的框图； - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、このモデルへの入力がO＆Mシステムを介して構成されてもよいし、例えば1つのリソースブロックが平均で50kbpsに対応してもよいし、あるいは、モデルがセル内での測定値に基づいて自動的に構成されてもよく、例えば直近の24時間の間、このセル内のリソースブロック当りの平均有効レートは45kbpsであって、それが次いで容量全体を計算する場合にモデルの中で使用されてもよい。

例如，对该模型的输入可以经由 O& M系统来配置 (例如，一个资源块与平均 50kbps相对应 )，或者可以基于小区中的测量 (例如，过去 24小时，该小区中每个资源块的平均有效速率可以是 45kbps，然后，在计算总容量时，可以在该模型中使用该测量 )来对该模型进行自动适配。 - 中国語 特許翻訳例文集

【図3】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、図2と同じタイプのビットレート／歪曲線を基礎にしてMPEG−21のSVMモデルによって提案された予測／抽出メカニズムを説明するための図である。

图 3描述的是根据与图 2中的曲线具有相同类型的比特率 /失真曲线由 MPEG-21的 SVM模型提出的预测 /提取机制； - 中国語 特許翻訳例文集

金融工学における数学的アプローチに非常に明るくない限り、ブラックショールズモデルを完全に理解するのは難しいかも知れない。

只要金融工学方面的数学性研究不是很明了的情况下，完全理解BS模型就可能会很难。 - 中国語会話例文集

要約すると、我々のモデルの目的は、高速転送、世界的な距離における送達時間保証、およびユーザにそのコストに基づいた効率的な返金を提供することが可能な、電子ファイル送達システムをサポートすることである。

扼要重述一下，我们的模型的目的在于支持这样的电子文件传递系统： 该系统能够提供高速的传输、有保障的传递时间 (甚至在全球距离 )以及基于用户成本的有效追索。 - 中国語 特許翻訳例文集

【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

ステップ710では、113（図1）と同様に、特徴の検出は、複雑性を示す、空間的に近接する画素グループを識別することによって主として達成される。 これにより、これら特徴は従来の方法よりも効果的に符号化／モデル化される。

在步骤 710，如在 113一样，主要通过识别表现出复杂性的、空间上邻近的像素群组来实现特征的检测，使得它们可以比常规方式更为有效地被编码 /建模。 - 中国語 特許翻訳例文集

DSRベースのウェブ・サービス・モデルを使用して、チャット主催者20または22は、呼び出しを識別するために固有のセッションID（公開鍵）をウェブ・サービス14に送信し、この鍵を各参加者に同報通信するか、またはこれをネットワーキング・コミュニティがアクセス可能なロケーションで公開する。

对于基于DSR的Web服务模型的情况，聊天组织者 20或 22将一独特会话 ID(公开密钥 )发送至Web服务 14以用于标识呼叫并且将该密钥广播至每一参与者或在联网社区可访问的位置公布该密钥。 - 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

本発明によれば、所望波に近接する周波数の干渉波の存在を検出した場合は、AGCループの収束電力を抑え、アクティブフィルタの飽和を防止することができ、所望波に近接しない周波数の干渉波の所在を検出した場合は、アクティブフィルタが飽和しない範囲でAGCループの収束電力を高め、アクティブフィルタ出力のS／N比を向上させることができる。

根据本发明，当检测到接近所希望波的频率的干扰波存在时，能够抑制 AGC环路的收敛电力，并防止有源滤波器的饱和，当检测到未接近所希望波的频率的干扰波存在时，能够在有源滤波器未饱和的范围内提高 AGC环路的收敛电力，并提高有源滤波器输出的 S/N比。 - 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