「政策モデル」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

【図9】本発明の要素による、ブレ差モデルを作成するフロー図である。

图 9是根据本发明一个方面创建模糊差别模型的流程图。 - 中国語 特許翻訳例文集

特徴が検出および追跡され、特徴のモデルが作成されると（ステップ117）、特徴モデル化と従来のモデル化とを比較して（コンパレータ119において比較）、いずれのモデル化がより大きい利点を有するかを判別する。

一旦特征被检测及跟踪并且生成了特征的模型 (在 117)，便对特征建模与常规建模进行比较 (在比较器 119)，以确定哪一种益处更大。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明の一実施形態では、圧縮センシング（CS）は、特徴モデル化（本明細書の別の箇所で説明される）プロセスにおけるモデル作成（外観モデルおよび変形モデル）の方法として採用される。

在本发明的一个实施方式中，利用压缩感测 (CS)作为在特征建模 (其他地方描述 )过程中的模型 (外观和形变模型 )形成方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

変換されたインスタンスを含む定義された特徴は、第1の特徴を基礎とするモデルを作成するのに用いることができる。

包括经变换实例的所定义特征可以用于创建第一基于特征的模型。 - 中国語 特許翻訳例文集

本発明は、従来の圧縮に利用可能な圧縮を超えるさらなる圧縮を実現するために、外観モデルおよび変形モデルを作成することによって、この冗長さを活用する。

本发明通过创建外观和形变模型来利用此冗余，以创建超出常规压缩可获得范围的进一步压缩。 - 中国語 特許翻訳例文集

図5は、複数のディスプレイのリファレンス・モデルのための複数の色補正されたバージョンを提供するコンテンツ作成スキームを示している。

图 5示出了提供了针对不同显示器参考模型的多个颜色校正版本的内容创建机制。 - 中国語 特許翻訳例文集

一実施形態では、モデル作成の方法は、集合体を主成分分析（PCA）分解し、その後、結果として得られる基底ベクトルを切り捨てる。

在一个实施方式中，模型形成方法是对全集的主元分析 (PCA)分解以及随后对所得基向量的截断。 - 中国語 特許翻訳例文集

フィリップ・コトラーは問題認識、情報探索、代替製品の評価、購買決定、購買後の行動という購買行動モデルの5つの段階を説いた。

菲利普·科特勒 讲述了认知问题、探索情报、代替品的评价、决定购买、购买后的行动的五阶段购买行动模式。 - 中国語会話例文集

そのため、LRLSの基底画像はオブジェクトの構造（オブジェクトの表面法線を通した構造）と、オブジェクトの様々な反射点におけるそのオブジェクトのアルベド（albedo）と、照明モデル（ランベルトの余弦則に従い、球面調和関数を作成するために、方向に沿って積分される）とに依存する。

由此，LRLS基图像依赖于对象的结构 (通过其表面法线 )、对象在其不同反射点处的漫反射系数以及光照模型 (其遵循朗伯余弦定律，在方向上积分以产生球面调和函数 )。 - 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