にしき造句

• 今回はＩＣカード方式と条件を揃えるためにしきい値ｍを１として検討した．
  此次，为了具备ＩＣ卡方式和条件，阈值ｍ作为１来研究。
• たとえば，調達側での分類においては，以下のようにしきい値？を設定する．
  比如，采购方的分类中如下设定阈值。
• 手法ごとにしきい値となる類似度の値は異なるため，本実験ではＦＲＲによって決定した．
  由于根据不同手法，界限值的类似程度会不尽相同，本实验中由ＦＲＲ来决定。
• ゲートとボディーを結線してダイナミックにしきい値電圧を制御して使うＤＴＭＯＳなども期待されている．
  期待开发门与机身连线的通过动态地控制阈值电压来使用的ＤＴＭＯＳ等。
• このような場合，意味カテゴリの信頼度ＣＭｃを求めて，単語レベルの信頼度ＣＭｗと同様にしきい値を設定する．
  这种情况下，计算语义类型的置信度ＣＭｃ，来设定与字符层面相同的置信度ＣＭｗ的临界值。
• 発がん物質にしきい値はあるか
  致癌物质上有界限值吗
• また，このラベルとしての評価値にしきい値を与えることにより，１画像に平均７個のラベルをつけシステムの出力としている．
  然后，通过给这个作为标签的评价值付与临界值，平均给１个图片付与７个标签作为系统输出的内容。
• 本章ではこの重要文抽出で用いた評価尺度について説明し，次にしきい値？重み付けなどその他の部分について説明する
  本章将对在重要信息提取中运用的测评尺度进行说明。接下来还将对界限值、附加加重值等其他的部分进行说明。
• われわれは乳腺の退縮状況に応じて画像を分類し，画像の種類別にしきい値を設定することで腫瘤陰影を検出するアルゴリズムを開発した。
  我们开发出了检测肿瘤阴影的方法，即根据乳腺的退化状况对影像分类，按照不同种类的影像设定阈值。
• 本研究では，上記の欠点を解決するために，ＡｄａＢｏｏｓｔの重み更新規則にしきい値を導入し，極端に重みが高くならないようにしている．
  本研究为了解决上述的缺点，在ＡｄａＢｏｏｓｔ的权重更新规则中引入阈值，使权重不至于过高。
• そこで，感覚が生じるしきい値について心理学からモデル化し，センサの観測結果ごとにしきい値を決定する動的しきい値決定手法を提案する。
  为此，人们提出了就产生感觉的阈值从心理学上进行模型化，为传感器的观测结果逐一确定阈值的动态阈值确定方法。
• 非遺伝毒性発癌物質のフェノバルビタール（ＰＢ）を用いたラット肝臓癌の発癌試験においてもＰＢの作用にしきい値があることが分かった。
  本文发现即使在使用非遗传毒性致癌物质的苯乙基巴比土酸（ＰＢ）的老鼠肝脏癌的致癌试验中，ＰＢ的作用中也有界限值。
• 瞬低の検出には（１）式のように平衡三相交流電圧の２乗和平方根が定数で与えられることを利用し，これにしきい値を設けて瞬低を検出する。
  瞬低的检测，如式（１）所示，利用三相平衡交流电压的平方和开方后为常数的性质，将该常数设置为阈值，从而检测出瞬低。
• また，３章で述べたように，各ラウンドでＡｄａＢｏｏｓｔのｅｒｒｏｒｂｏｕｎｄを下回るように，すなわち式（９）を満たすようにしきい値を決定している．
  另外，正如第３章所述，设定了阈值使之在各回合中小于ＡｄａＢｏｏｓｔ的ｅｒｒｏｒｂｏｕｎｄ，即满足公式（９）。
• 初診時電気味覚検査では約７０％にしきい値上昇が認められ，ろ紙ディスク法における４基本味別認知しきい値の平均値では，酸味のしきい値がやや上昇していた。
  初诊时，在电子味觉检查中，约７０％的值出现上升，罗纸磁盘法中４基本味觉感觉值的平均值中，酸味的感觉值稍微上升了。
• 具体的には，ＡｄａＢｏｏｓｔと提案手法の理論的な誤差上限を比較しながら，つねに提案手法の誤差上限がＡｄａＢｏｏｓｔの誤差上限よりも小さくなるようにしきい値を設定している．
  具体的做法是，比较ＡｄａＢｏｏｓｔ和提案方法在理论上的误差上限，并设置阈值，使提案方法的误差上限恒定小于ＡｄａＢｏｏｓｔ的误差上限。
• 学習率をη＝１．０，音声認識結果に基づく単語の信頼度についてのしきい値ｐｔｈ１＝０．３，ｐｔｈ２＝０．８とし，被験者２名分の予備実験結果を基にしきい値Ｔｈ＝３．４に設定した．
  设定学习率η＝１．０，关于以语音识别结果为基础的单词信赖度的临界值ｐｔｈ１＝０．３，ｐｔｈ２＝０．８，并根据２名测试者的预备实验结果，设定阈值Ｔｈ＝３．４。
• しかし，駆除率にしきい値を用いても完全駆除までに５００ターンもかかっていては問題であるし，シミュレーションを行わないと完全駆除までに何ターン要するのか分からないというのも都合が悪い。
  但是，即使对清除率使用了临界值，至少也要５００单位趟才能将病毒完全消灭是一个问题，不进行模拟就无法得知究竟需要几单位趟才能将病毒完全清除，也不方便。
• この方式は電子透かしにおける典型的な手法であり，他の方式でも同様に，情報ビットは評価値としきい値との大小関係で割り当てられるため，式（１）のようにしきい値を調節することで消失ビットを導入できる．
  该方式是电子水印方面的典型方法，其他方式中也同样地，信息比特是根据评价值与阈值之间的大小关系来分配的，因此可以像（１）式那样通过调整阈值来导入失效比特。
• ＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムの重み更新規則を修正し，各ラウンドでつねにＡｄａＢｏｏｓｔより優れたｅｒｒｏｒｂｏｕｎｄを実現できるようにしきい値を設定したアルゴリズムＮａｄａＢｏｏｓｔを提案する．
  我们对ＡｄａＢｏｏｓｔ算法的权重更新规则进行修正，提出把阈值设定在使各回合的ｅｒｒｏｒｂｏｕｎｄ都优越于ＡｄａＢｏｏｓｔ的数值的ＮａｄａＢｏｏｓｔ算法。