上図造句

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図１０の下図は，上図に示す手順に対して作成した窓幅４と５のＳＦＰである．
图１０的下图是针对上图所示的步骤制作而成的窗口宽度４和５的ＳＦＰ。
透析液の圧力分布は図４（ｄ）の上図のような等高線となる．
透析液的压力分布如图４（ｄ）上图的等高线。
上図は空気流速が０．５ｍ／ｓで，ダイヤフラム面の温度分布をシミュレーションしたものである。
上图是在空气流速为０．５ｍ／ｓ时对隔膜面温度分布的模拟。
例として，図７上図の配置を考える。
例如，考虑图７上图的配置。
図３上図の三面図では，平面図内の円および正面図と側面図内の四角形状から円柱体であると解釈する．
在图３上图的三面图中，由于平面图内为圆，正面图和侧面图内为四方形，所以可以解释其为圆柱体。
これらの事象に対応する図的表現が図１０上図のように割り当てられており，図を見ることでそれらの事象を把握することが可能である．
这些现象对应的图表表示如图１０的上图所示进行分割，通过看图就可以把握那些现象。
図６は図４の中で最も頻度が多いａＡ　ｂのペアをチャンクした結果を示しており，このチャンクの情報は，図６右上図のように保持される．
图６显示在图４中组块频度最高的ａＡ　ｂ数据对的结果，此组块的信息保存为图６右上图。
．図７の上図には，学習過程において＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠の高い平均加重を有するデータの学習データ中の割合が，実線で示されている．
在图７的上图中，在学习过程中＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠拥有高平均加重的数据占学习数据的比例用实线来表示。
．図３の上図には，学習過程において＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠の高い平均加重を有するデータの学習データ中の割合が，実線で示されている．
在图３的上图中，在学习过程中拥有＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠的高平均加重的数据在学习数据中所占的比例用实线表示。
たとえば左上図中の２―１（実線）は，前方方向から接近してくる緊急車両について，方位角ごとの送信アンテナ２から受信アンテナ２の距離差の変化を指す．
例如左上图的２―１（实线）表示对于前方方向靠近过来的紧急车辆，各方位角的送信天线２到收信天线２的距离差的变化。
用上図造句挺难的，這是一个万能造句的方法
図７は，地方都市（上図：地図１）と都心（下図：地図２）を対象として，本手法で求めた経路と商用カーナビ（パナソニック製）で求めた経路を比較したものである．
图７以地方城市（上图：地图１）和市中心（下图：地图２）为对象，比较了使用本方法找出的路线和使用商业导航（松下制造）找出的路线。
．図３の上図の破線より，ν―Ａｒｃは，本論の定理２で示したようにｍａｒｇｉｎ領域内に入るデータの学習データに占める割合νを，正確に導けていることがわかる．
可以知道从图３上图的虚线，ｖ―Ａｒｃ可以通过本文定理２描述的进入ｍａｒｇｉｎ领域内的数据在学习数据中所占的比例ｖ正确推导出来。
たとえば図２の上図では，同時に発音されるノート情報が，Ｃ，Ｅ，Ｇという順序で表記されているが，これをＧ，Ｃ，Ｅと並べ替えても，実際に演奏される音はまったく同じものとなる．
比如图２的上图中，被同时发音的音符信息，以Ｃ，Ｅ，Ｇ的顺序表记，即便把这个并行换成Ｇ，Ｃ，Ｅ，也是与实际演奏的音完全相同。
．図７の上図の破線より，ν―Ｂｏｏｓｔも，ν―Ａｒｃと同様，本論の定理２で示したようにｍａｒｇｉｎ領域内に入るデータの学習データに占める割合νを正確に導けることがわかる．
从图７的上图的虚线还可以知道ｖ―Ｂｏｏｓｔ也同ｖ―Ａｒｃ一样，能通过本文的定理２所示正确推导出进入ｍａｒｇｉｎ领域内的数据在学习数据中所占的比例ｖ。
図３の上図では，に正則化パラメータを制御するνの値に対する，学習時に注目される重要なデータの学習データ中に占める平均化した割合を実線で，ｍａｒｇｉｎ領域内に入るデータの学習データ中に占める平均化した割合を破線で，平均化した学習誤差を一点鎖線で示す．
在图３的上图中，对于控制正规参数的ｖ值，在学习时引起注意的重要数据在学习数据中所占的平均比例用实线表示，进入ｍａｒｇｉｎ领域内的数据在学习数据中所占的平均比例用虚线表示，平均的学习误差用连线表示。
距離順位とは，距離差の大きいチャネルの順番を示し，たとえば図４左上図（前方向から緊急両が接近）で方位角０度（真正面）の状態なら，図縦軸の交線を上から見て４（１１１ｍ），３（１０５．５１９ｍ），２（１０５．５ｍ），１（１００．０２ｍ）ｃｈの順番で距離差が大きいので，距離順位は「４３２１」となる．
距离顺序指的是表示距离差较大的信道的先后顺序，例如图４左上方图（从前方靠近紧急车辆）方位角为０度（正对面）时，从上面看图纵轴的交线为４（１１１ｍ），３（１０５．５１９ｍ），２（１０５．５ｍ），１（１００．０２ｍ）ｃｈ的顺序，由于距离差较大距离顺序为“４３２１”。