「svm」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

图 3描述的是根据与图 2中的曲线具有相同类型的比特率 /失真曲线由 MPEG-21的 SVM模型提出的预测 /提取机制；

【図3】先行技術に関連して述べた、MPEG−21ワーキンググループのSVMモデルに係る、図2と同じタイプのビットレート／歪曲線を基礎にしてMPEG−21のSVMモデルによって提案された予測／抽出メカニズムを説明するための図である。 - 中国語 特許翻訳例文集

另外，还可采用诸如支持向量机 (SVM)的线性分类器、非线性分类器 (例如，被称作“神经网络”方法的方法 )、模糊逻辑方法。

さらに、サポート・ベクタ・マシン（SVM）などの線形分類器、「ニューラル・ネットワーク」方法体系、ファジィ論理方法体系と呼ばれる方法などの非線形分類器も使用することができる。 - 中国語 特許翻訳例文集

更具体而言，为了执行压缩流提取处理，如图 5所示，SVM的提取器将会遵循彼此相互内嵌的预定路径。

より具体的には、圧縮ストリーム抽出を実行するため、SVMのエクストラクタは、図5に示したような、互いに埋め込まれた事前に指定された経路をたどる。 - 中国語 特許翻訳例文集

脸部关联部 174从类似度矢量 D，例如使用 AdaBoost(自适应增强 )算法、支持向量机 (SVM：Support Vector Machine)，导出作为脸部整体的类似度 Fi。

類似度ベクトルDから、例えば、アダブースト・アルゴリズムやサポート・ベクタ・マシーン（SVM）を使用して顔全体としての類似度Fiを導出する。 - 中国語 特許翻訳例文集

图 1是在上述文献 N6716中描述的 MPEG-21SVC的框图；

【図1】先行技術に関連して述べた、MPEG−21ワーキンググループのSVMモデルに係る、本明細書に記載の文書N6716に記述されたMPEG−21SVCのブロック図である。 - 中国語 特許翻訳例文集

在第一替换实施例中，该种信号在至少一个第一特定类型 (例如，由 SVM模型的语法所规定的 NAL的类型 22或 23)的信息实体内部传送所述死子流，其中所述第一特定类型与传送所述基本子流以及所述增强子流的所述信息实体的类型是不同的。

第1の代わりの態様では、本信号は前記デッド・サブストリームを、前記基本サブストリームおよび前記エンハンスメント・サブストリームを搬送する前記情報エンティティのタイプとは異なる第1の特定のタイプ（例えばSVMモデルのシンタクスに規定されたタイプ22または23のNAL）の少なくとも1つの情報エンティティ内で搬送する。 - 中国語 特許翻訳例文集

图 5是显示了 MPEG标准所规定的内嵌式提取路径原理的图示；

【図5】先行技術に関連して述べた、MPEG−21ワーキンググループのSVMモデルに係る、MPEG標準に定められた埋込抽出経路の原理を説明するための図である。 - 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

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。

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。 - 中国語 特許翻訳例文集