「構造モデル」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

【図7】各画素の構造モデル例を示す断面構造図である。

图 7是图示像素的配置模型的示例的截面配置视图。 - 中国語 特許翻訳例文集

研究は微細構造モデルを用いて行われた。

研究是用微观结构模型进行的。 - 中国語会話例文集

構造的変化および外観変化は、残差に対する第2の特徴を基礎とするモデルからモデル化される。

结构变化和外观变化可以根据第二基于特征的模型相对于该残差而被建模。 - 中国語 特許翻訳例文集

ハマースタインプリディストータは、有限インパルス応答（FIR）フィルタ又は線形時不変（LTI）システムに従うメモリレス非線形性であるウィーナーモデル構造に従うPAモデルの使用を前提とする。

Hammerstein预失真器假设使用的PA模型遵守是无记忆非线性的Wiener模型结构，其后跟随有有限冲激响应 (FIR)滤波器或线性时变 (LTI)系统。 - 中国語 特許翻訳例文集

図6及び図7では、各画素の構成と画素信号の読み出し構成を示し、図6は、画素アレイの具体例を示す回路構成図、図7は、各画素の構造モデル例を示す断面構造図である。

在图 6和图 7中，将描述像素之一的配置和用于读取像素信号的配置。 图 6是图示像素阵列的电路配置的图。 - 中国語 特許翻訳例文集

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

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

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