「dependency」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

DIDn＝＝子比特流 n中的 NAL单元报头语法元素 dependency_id

DIDn=サブビットストリームnにおけるNALユニットヘッダシンタックス要素dependency＿id - 中国語 特許翻訳例文集

这是另一SVC视频子比特流或 AVC基层中的 DTS字段的参考，该 AVC基层具有出现在 SVC视频子比特流中的 NAL单元报头语法元素 dependency_ID的次较低值，该 SVC视频子比特流在 PES报头中包含该扩展。

これは、他のSVCビデオサブビットストリームにおけるPTSフィールドまたはNALユニットヘッダシンタックス要素dependency＿IDの次の低い値を有するAVC基本レイヤーに対する参照を含み、SVCビデオサブビットストリームに存在するようなdependency＿IDはPESヘッダの範囲内でこの拡張を含む。 - 中国語 特許翻訳例文集

这是另一SVC视频子比特流或 AVC基层中的 DTS字段的参考，该 AVC基本层具有出现在 SVC视频子比特流中的 NAL单元报头语法元素 dependency_ID的次较低值，该 SVC视频子比特流在 PES报头中包含该扩展。

これは、他のSVCビデオサブビットストリームにおけるDTSフィールドまたはNALユニットヘッダシンタックス要素dependency＿IDの次の低い値を有するAVC基本レイヤーに対する参照であり、SVCビデオサブビットストリームに存在するようなdependency＿IDはPESヘッダの範囲内でこの拡張を含む。 - 中国語 特許翻訳例文集

t_ref[32...0] -应当等于如 PES报头中所示的依赖性表示的解码时间戳 DTS，依赖性表示具有 SVC视频子比特流或 AVC基层中相同访问单元的 NAL单元报头语法元素 dependency_id的次较低值。

t＿ref［32…0］ − NALユニットヘッダシンタックス要素dependency＿IDの次の低い値を有する依存表現のためのPESヘッダに示されているような復号化タイムスタンプDTSに等しく、dependency＿IDはSVCビデオサブビットストリームまたはAVC基本レイヤーにおけるのと同じアクセスユニットである。 - 中国語 特許翻訳例文集

当将 PTR_DTR_flags字段设置为‘10’时，下面的 PTR字段包含另一 SVC视频子比特流或 AVC基层中的 PTS字段的参考，该 AVC基层具有出现在 SVC视频子比特流中的 NAL单元报头语法元素 dependency_ID的次较低值，该 SVC视频子比特流在 PES报头中包含该扩展。

PTR＿DTR＿flagsフィールドが「10」に設定されるとき、以下のPTRフィールドは他のSVCビデオサブビットストリームにおけるPTSフィールドまたはNALユニットヘッダシンタックス要素dependency＿IDの次の低い値を有するAVC基本レイヤーに対する参照を含み、SVCビデオサブビットストリームに存在するようなdependency＿IDはPESヘッダの範囲内でこの拡張を含む。 - 中国語 特許翻訳例文集

当将 PTR_DTR_flags字段设置为‘01’时，下面的 DTR字段包含另一 SVC视频子比特流或 AVC基层中的 DTS字段的参考，该 AVC基层具有出现在 SVC视频子比特流中的 NAL单元报头语法元素 dependency_ID的次较低值，该 SVC视频子比特流在 PES报头中包含该扩展。

PTR＿DTR＿flagsフィールドが「01」に設定されるとき、以下のDTRフィールドは他のSVCビデオサブビットストリームにおけるDTSフィールドまたはNALユニットヘッダシンタックス要素dependency＿IDの次の低い値を有するAVC基本レイヤーに対する参照を含み、SVCビデオサブビットストリームに存在するようなdependency＿IDはPESヘッダの範囲内でこの拡張を含む。 - 中国語 特許翻訳例文集

因为每个分区在由解码器 21进行解码时可以是单独解码过程的主体，所以可以在压缩数据中去掉串行相关性，而不会损失编码效率。

各パーティションがデコーダ21で復号されたとき、これらのパーティションのそれぞれは別個の復号処理の対象であるので、符号化効率を低下させることなく、圧縮データのシリアル依存性(serialized dependency)を解消することができる。 - 中国語 特許翻訳例文集

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 )。

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。 - 中国語 特許翻訳例文集