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「確やか」の部分一致の例文検索結果

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本発明の無線通信システム(10)によれば、複数の送信側アンテナのうち、最も受信信号強度の高い送信側アンテナを選択するまでは、個々の送信側アンテナから順に信号を送受信するが、一旦送信側アンテナが選択されると、当該送信側アンテナから固定して信号を送信することができるため、通信状態の立を早めることができ、電池の消耗を抑制し、また、無線周波数空間の占有率を低減することができる。

根据本发明的无线通信系统 10,直到从多根发送侧天线中选择接收信号强度最高的发送侧天线为止,从各个发送侧天线按顺序发送信号,但若一旦选择发送侧天线,则能够固定该发送侧天线来发送信号,故能够加快通信状态的建立,并抑制电池的消耗,另外,能够降低无线频率空间的占有率。 - 中国語 特許翻訳例文集

次に、複合機100をFAXとして利用する場合(送信キー16の押下で複合機100をスキャナとして利用できる)、例えば、複合機100には、自局情報登録(FAX番号、ID等)、ダイレクト送信、メモリ送信、回転通信、一括送信、Fコード通信、用紙切れ時受信、短縮番号、原稿濃度、原稿サイズ、送信先選択、送信先登録、リダイヤル、両面送信、拡大・縮小送信、予約送信、割込送信、時刻指定通信、ポーリング通信、中継送信、受信画像データの転送、暗号通信、通信結果通知、用紙サイズ認、集約(2in1等)、両面受信等の設定項目が容易される。

接下来,将复合机 100作为 FAX利用时 (通过按下发送按键 16能够将复合机 100作为 FAX利用 ),例如在复合机 100上备有本机信息登录 (FAX号、ID等 )、直接发送、存储器发送、旋转通信、一并发送、F代码通信、纸张用尽时接收、快速拨号号码、原稿浓度、原稿尺寸、发送目的地选择、发送目的地登录、重拨、双面发送、放大缩小发送、预约发送、优先发送、时刻指定通信、轮询通信、中转发送、接收图像数据的转发、加密通信、通信结果通知、纸张尺寸确认、多合一 (2合 1等 )、双面接收等设定项目。 - 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

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