「生成モデル」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

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

クリップ生成モジュール116は、確率モデルを標準的な統計方法による分布（例えばガウス分布）に合わせ。 そして、平均値を中心として選ぶ。

剪辑生成模块 116继而通过标准概率方法将概率模型拟合为分布 (例如，高斯分布 )，然后选择均值作为中心。 - 中国語 特許翻訳例文集

このように、3Dモデルにより表される定義された人工的シーンに基づいて、マップ発生器101は、単に視角入力パラメータに基づいて画像を発生することができる。

由此，基于由 3D模型表示的所定义的人工场景，图生成器 101可以仅仅基于观看角度输入参数来生成图像。 - 中国語 特許翻訳例文集

【図17】実施形態による、異なるピクチャ形式のために生成された変換レート制御モデルの混合および結合を図解するフロー図である。

图 17是示出根据一个实施例的混合和组合已经针对不同画面类型产生的经转换的码率控制模型的流程图； - 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