日本語 での 確率的 の使用例とその 英語 への翻訳
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Computer
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Programming
確率的言語モデリング。
確率的プログラムの誘導を介した人間レベルの概念学習」。
Humanlevel concept learning through probabilistic program induction.確率的勾配降下法の設定の影響。
Effects of Stochastic gradient descent settings.このプラットフォームは、確率的検証、不正検出、およびブロックチェーン共有技術を使用してストレージと帯域幅を削減します。
The platform reduces storage and bandwidth using probabilistic verification, fraud detection, and Blockchain sharing techniques.もちろんです,この記事の下のアウトラインとして私のデュアル確率的戦略,期間の2つの異なるセットを使用してください。
Of course, for my dual stochastic strategy as outline below in this article, I use two different sets of time periods.BloomFilterというのは、確率的データ構造の一つで、ある要素が集合に含まれるかどうかを試験するものです。
Bloom filters is a space-efficient probabilistic data structure that is used to test whether an element is a member of a set.確率的文法の概念を一般化することで、1960年のAlgorithmicProbabilityの発見へとつながった。
Generalizing the concept of probabilistic grammars led him to his breakthrough discovery in 1960 of Algorithmic Probability.最初の2つのグラフ(左と中央)はオンライン設定用で、最後のグラフ(右)は確率的設定用です。
The first two plots(left and center) are for the online setting and the the last one(right)is for the stochastic setting.本論文は確率的構文手法を利用した、経時的活動や、多数のエージェントとのやり取りの検出と認識について述べる。
This paper describes a probabilistic syntactic approach to the detection and recognition of temporally extended activities and interactions between multiple agents.Bloomが考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、要素が集合のメンバーであるかどうかのテストに使われる。
Bloom in 1970, is a space efficient probabilistic data structure that is used to test whether an element is a member of a set.いくつかの実施形態において、システムのロケーション決定は確率的である。
In some embodiments, the system's determination of location is probabilistic.仮にこれが隕石となった場合でも確率的には人間の居住地域には・・・。
Into a residential area is small… and the probability of a meteor crashing.確率的感度分析では、患者背景を問わずに遺伝子検査をすることで、検査の98～99％（英国）、64～68％（米国）で費用対効果が認められた。
In probabilistic sensitivity analysis, unselected multigene testing remained cost-effective for 98% to 99% of UK and 64% to 68% of US health system simulations.例では1,注意特に遅い確率的(黄色のバンド)かなり売られ過ぎ,同時に高速の確率(青色のバンド)買われ過ぎ極限を超えて移動が終わりました。
In Example 1, note particularly that the slow stochastic(the yellow band) is quite oversold, and at the same time the fast stochastic(blue-colored band) has just finished moving beyond the extreme overbought limit.これによってD-Waveシステムが、データ解析に適用できる確率的枠組みの上に、強力な機械学習アルゴリズム構築のための使用が可能になります。
This allows the D‑Wave system to be used to constructpowerful machine learning algorithms based on probabilistic frameworks that can be applied to data analysis.取引信号はいくつかの指標に基づいています：移動平均、確率的発振器、MACD、およびキャンドルの量とパターンは異なる時間枠から組み合わされています。
The trade signals are based on some indicators:Moving Average, Stochastic Oscillator, MACD, and candle volume and pattern that combined from different timeframes.確率的ファイバートラッキングと新規のグローバルファイバートラッキング技術を用いて構造的連結性を測定し、機能的連結性については、各ボクセル対のfMRIの時間経過間の全体および部分的な相関を計算した。
Probabilistic fiber-tracking and a novel global fiber-tracking technique were used to measure structural connectivity whereas for functional connectivity, full and partial correlations between each voxel pair's fMRI-timecourses were calculated.また、その上に実装される機械学習等のソフトウエアも特に限定されるものではありませんが、ネットワーク上に分散させやすい技術として、ニューラルネットワークや確率的グラフィカルモデルなどを主に想定しています。
Software such as machine learning modules to be implemented on the middleware is not limited either,although neural networks and statistical graphical models are assumed, since they can be easily distributed over networks.確率的挙動を示すナノスケール磁気トンネル接合は、市販の磁気抵抗ランダムアクセスメモリ技術を変更することにより開発され、室温で動作する3端子pビットを実装するために使用されます。
Nanoscale magnetic tunnel junctions showing stochastic behaviour are developed by modifying market-ready magnetoresistive random access memory technology and are used to implement three-terminal p-bits that operate at room temperature.ブルームフィルタ（BloomFilter）は、1970年にBurtonH.Bloomが考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、要素が集合のメンバーであるかどうかのテストに使われる。
A Bloom filter is a space-efficient probabilistic data structure, conceived by Burton Howard Bloom in 1970, that is used to test whether an element is a member of a set.システムは確率的、エルゴード的、定常的であると仮定すると、妥当な振幅の集合を計算するための適切な手順を見付け出すことができます。
Under the assumption that the system is stochastic, ergodic and stationary a suitable procedure to calculate adequate amplitude collective can be found.Bloomfilter）は、1970年にBurtonH.Bloomが考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、要素が集合のメンバーであるかどうかのテストに使われる。
A Bloom filter is a space-efficient probabilistic data structure, conceived by Burton Howard Bloom in 1970, that is used to test whether an element is a member of a set.人への確率的影響に関する知見の多くは、原子爆弾が投下された広島と長崎の被爆生存者を長期的に調査して得られたものだとスワードは言う。
A lot of what we know about stochastic effects in humans, Seward said, comes from long-term studies of the survivors of the atomic bombs dropped on Hiroshima and Nagasaki.ブルームフィルタ（BloomFilter）は、1970年にBurtonH.Bloomが考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、要素が集合のメンバーであるかどうかのテストに使われる。
The Bloom filter, conceived by Burton Howard Bloom in 1970,[1]is a space-efficient probabilistic data structure that is used to test whether an element is a member of a set.コンピュータサイエンスから来ています．なぜなら確率的グラフィカルモデルはコンピュータサイエンスの考え方と確率の考え方を組み合わせたものだからです．コンピュータサイエンスからきた考え方というのは，。
The word"graphical" is here from the perspective of computer science, because Probabilistic Graphical Models are a synthesis between ideas from probability theory and statistics and ideas from computer science.環境と確率的要因は間違いなく加齢に伴う疾患の発生率の増加に貢献していますが、最近の研究では、固有の遺伝的決定は、寿命と健康の両方を支配することをお勧めします。
Although environmental and stochastic factors undoubtedly contribute to the increased incidence of disease with age, recent studies suggest that intrinsic genetic determinants govern both life span and overall health.RSIと確率的水準は中間（46-50間）で蛇行しており、すぐに大きな市場の動きがあることを示す指標を見つけることは困難でした。
RSI and stochastic levels are meandering in the middle(between 46-50) and it's been hard to find an indication of any big market moves coming soon.その際,個々の部品やモジュールの組立工程における確率的挙動を詳細にモデル化し,解析的なモデル表現を与えておくことは,自律分散制御に基づいて統合オペレーションを実現するために不可欠である。
In doing this, it is essential to model probabilistic behaviors in each independent part and module assembling process in detail and give analytic model representation for realizing integrated operations based on the distributed autonomous control.一般的な問題として、サンプルの確率的比例に起因して、増幅反応が開始される前に存在するコピー数は、測定における可能な誤差を決定する。
As a general matter, due to stochastic proportioning of the sample, the copy number present before an amplification reaction is commenced determines the likely error in the measurement.
