「線形計画モデル」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

各係数に対する量子化レベルは、レート歪みモデルを最小化する量子化係数のセットを獲得するために、計算された符号化コストに基づいて選択される。

所述系数中的每一者的所述量化层级基于所计算的译码成本来进行选择，以获得最小化速率-失真模型的一组经量化系数。 - 中国語 特許翻訳例文集

各係数に対する量子化レベルは、レート歪みモデル（rate-distortion model）を最小化する量子化された係数のセットを獲得するために、計算された符号化コストに基づいて選択される。

系数中的每一者的量化层级基于所计算的译码成本进行选择以获得最小化速率 -失真模型的一组经量化系数。 - 中国語 特許翻訳例文集

本実施形態では、無線通信システム100と無線通信システム200とでは、同一のサブキャリア間隔（Δf）が用いられる。

在本实施方式中，在无线通信系统 100和无线通信系统 200中使用相同的子载波间隔 (Δf)。 - 中国語 特許翻訳例文集

ΔBVからΔBV_nextを与える関数H（ΔBV）は、図12の点線のグラフC1を実現する関数であり、図18のようなΔBVに対するΔBV_nextの関係を格納したテーブル参照形式で実現することや、近似関数などで求められる。

根据ΔBV而赋予ΔBV_next的函数 H(ΔBV)是用于实现图 12的虚线的曲线 C1的函数，使用图 18那样的存储了ΔBV_next相对于ΔBV的关系的表参照形式加以实现来求得、或使用近似函数等来求得。 - 中国語 特許翻訳例文集

ΔBV_nextを与える関数G（ΔBV）は、図12の点線のグラフC1の制御を実現する関数であり、図16のようなΔBVに対するΔBV_nextの関係を格納したテーブル参照形式で実現することや近似関数などで求められる。

赋予ΔBV_next的函数 G(ΔBV)是用于实现图 12的虚线的曲线 C1的控制的函数，使用图 16那样的存储了ΔBV_next相对于ΔBV的关系的表参照形式加以实现来求得、或使用近似函数等来求得。 - 中国語 特許翻訳例文集

この場合、2サブキャリア間隔を有する信号が、飽和状態で動作する非線形素子を通過することによって帯域BW2上に生じる不要波も2×Δf間隔で発生する。

在这种情况下，具有两个子载波间隔的信号通过在饱和状态下工作的非线性元件而在频带 BW2上产生的无用波也以 2×Δf的间隔产生。 - 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