计算 资源 日语是什么意思 - 日语翻译

• 計算リソースを
• 計算資源を
• コンピューティングリソースを

在 中文 中使用 计算 资源 的示例及其翻译为 日语

计算资源本位制”的数字密码货币.
計算資源本位制」をもたらすデジタル暗号通貨。

此外，所有互联网用户将能够通过提供计算资源出租来使用DADI产生被动收入。
さらに、すべてのインターネットユーザーは、家賃の計算リソースを提供することで受動的な収入を得るためにDADIを使用することができます。

如果您需要管理自己的计算资源，AmazonWebServices还提供了其他计算服务以满足您的需求。
独自のコンピューティングリソースを管理する必要がある場合は、AmazonWebServicesは目的に適した他のコンピューティングサービスも提供します。

Azure计算资源将电子邮件发送到SMTP中继，然后SMTP中继提供程序将邮件传送到外部域。
Azureコンピューティングリソースは、電子メールをsmtpリレーに送信し、smtpリレープロバイダーが電子メールを外部ドメインに配信します。

IExec提供了获取无限制计算资源（CPU、存储器、GPU）的按需供应、安全和可扩展途径。
IExecは、請求に基づいて安全かつスケーラブル、制限のないコンピュータリソース(CPUやストレージ、GPUなど)へのアクセスを提供します。

他们“想要节省资金，在如何增加计算资源方面获得更多的灵活性，而AWS看起来可以让我们很容易地完成这两件事情。
彼らは「コストを節約し、より柔軟な方法で計算リソースを追加したいと考えていたのですが、AWSでは、その両方を非常に簡単に行えるようになると思えました。

作为国家级联合使用/研究中心，名古屋大学信息技术中心为全国范围内的研究人员和私人公司提供用于学术用途的计算资源。
全国共同利用・共同研究拠点である名古屋大学情報基盤センターは，学術利用のための計算資源を全国の研究者や民間企業などのユーザに提供している。

我们公司正处在快速发展时期，我们需要增加用户和计算资源（CPU、内存和存储量）以适应发展步调，这会不会难以实现？
会社が急速に成長しているのですが、このような変化に対応するために、必要なユーザーやコンピューティングリソース（CPU、メモリ、ストレージ）を増やすのは難しいですか？

年和2018年第一季度的事件再次表明，攻击者正在增加计算资源以执行DDoS攻击。
年と2017年第1四半期の攻撃においても、攻撃者がDDoS攻撃を実行するためのコンピューティングリソースを増やしていることが確認されています。

除了WSN网络管理和安全功能以外，它还常用作本地处理和分析的计算资源(通常称为边缘计算)。
WSNのネットワーク管理とセキュリティ機能に加え、ローカルでの処理と解析（一般にエッジ・コンピューティングとして知られる）用の計算リソースとしてもよく使用されます。

即多个不相关的应用程序可运行在相同的硬件和软件基础设施上，从而节约成本以及更有效地利用计算资源。
つまり、互いに関連付けられていない複数のアプリケーションを同じハードウェアおよびソフトウェアのインフラストラクチャー上で実行できるので、コンピューティング・リソースのコストを削減し、なおかつより効率的に使用できるというわけです。

罗蒙诺索夫莫斯科国立大学是全球领先的超级计算中心之一，该大学致力于利用计算资源来解决至关重要的科学难题。
ロモノーソフ記念モスクワ国立総合大学は世界をリードするスーパーコンピューティング・センターのひとつで、重要な科学的課題に対する計算資源の適用を推進しています。

然后，当资源发生改变时，Lambda将视需要执行您的函数并管理计算资源，从而与传入请求保持联系。
そうすると、これらのリソースの変更があったときには、Lambdaはあなたのファンクションを実行し、やってくるリクエストに追いつくように、必要に応じてコンピュートリソースを管理します。

在上面这段TensorFlow开发者峰会演讲中，ChrisLeary和ToddWang介绍了TensorFlow如何利用XLA、JIT、AOT以及其他技术最大限度缩短执行时间和增加计算资源。
ChrisLearyとToddWangによるTensorFlow DeveloperSummitの講演では、TensorFlowでXLA、JIT、AOTなどのコンパイル技術を活用し、実行時間を最低限に抑えつつ計算リソースを最大限に活用する方法が説明されています。

为了模拟这种所谓的“激发态”，必须先运行计算最低能量状态的VQE算法，然后再使用为激发态设计的其他算法，这会消耗宝贵的计算资源。
こうしたいわゆる「励起」状態のシミュレーションを行うためには、最低エネルギー状態のVQE計算を実行してから、励起状態のために設計された他のアルゴリズムを適用する必要があり、貴重な計算資源を消費します。

在TensorFlow开发者峰会的演讲中，ChrisLeary和ToddWang描述了TensorFlow如何利用XLA、JIT、AOT和其它编译技术来最小化执行时间并最大限度地利用计算资源。
ChrisLearyとToddWangによるTensorFlow DeveloperSummitの講演では、TensorFlowでXLA、JIT、AOTなどのコンパイル技術を活用し、実行時間を最低限に抑えつつ計算リソースを最大限に活用する方法が説明されています。

当领先的高级定位技术和移动解决方案提供商Trimble购买3D建模产品时，该公司估计，如果使用本地计算资源，将需要36个月的时间才能重新格式化250万张3D图像。
Trimbleは、高度な測位テクノロジーとモバイルソリューションのトッププロバイダーであり、3Dモデリング製品を購入していますが、オンプレミスのコンピューティングリソースを使用して250万に上る3Dイメージを再フォーマットするには、約36か月必要だったであろうと見積もっていました。

除了基本功能，一些Photoshop功能，尤其是那些使用API（如OpenCL）的功能，同Photoshop其他功能相比，需要更大的带宽（至少1.2e+10）、内存或更多的计算资源。
基本機能に加えて、特にOpenCLなど、APIを使用する Photoshopの機能の一部には、他のPhotoshopの機能よりも大きな帯域幅（1.2e+10のカットオフ）、メモリ、または計算リソースを必要とするものがあります。

在这个演讲中，ChrisLeary和ToddWang描述了TensorFlow使用XLA、JIT、AOT和其它编译技术可以如何最小化执行时间和最大化地利用计算资源。
ChrisLearyとToddWangによるTensorFlow DeveloperSummitの講演では、TensorFlowでXLA、JIT、AOTなどのコンパイル技術を活用し、実行時間を最低限に抑えつつ計算リソースを最大限に活用する方法が説明されています。

而且，您必须处理的数据量简直是个天文数字，您刚刚发现，编辑那些统计数据需要的计算资源需要IT部门三周时间才能准备好！
その上、処理しなければならないデータは天文学的な量で、これだけのデータをまとめて編集するために必要なコンピューティング･リソースは、IT部門が準備すると3週間を要すると知らされたところです。

ARPANET，其开发的动机并非出于大家常说的军事目的，而是由于当时ARPA所研发的计算机过于昂贵，因此他们试图有选择地把其中几台计算机主机通过高度可靠的方法串联起来，以共享计算资源和研究成果。
ARPANETは、よく言われるような軍事目的ではなく、当時ARPAが開発していたコンピューターがあまりにも高価だったため、コンピューターをいくつかに絞って信頼性の高い方法でつなぎ、計算資源と研究成果を共有しようというのが当初の目的だった。

加密消耗了很多计算资源。
シミュレーションは計算機資源を大量に消費します。

TivoliUsageandAccountingManager评估共享计算资源的使用情况和成本。
UsageandAccountingManagerが共有計算リソースの使用状況およびコストを評価します。

其次，许多托管服务无法让用户完全控制所提供的计算资源。
第二に、多くのホスティングサービスは、提供するコンピュートリソースに対して、完全なコントロールをユーザーに付与しません。

此外，只需对在Azure中支持应用程序所需的计算资源付费。
また、Azureでアプリケーションをサポートするのに必要なコンピューティングリソースに対してのみ課金されます。

在专有云端授权配置系统中，客户能在Rescale平台上使用现有的AWS计算资源。
独自のクラウドベースライセンスのプロビジョニングシステム内で、お客様は既に持っているAWSの計算資源の契約をRescale社のプラットフォーム上で使用することができます。

这些专用计算资源以物理或虚拟方式从服务提供商提供给其他客户的资源中分离。
これらの専用コンピューティングリソースは、サービスプロバイダーが他のクライアントに対して利用可能にするリソースから物理的または仮想的に分離されています。

更新所有计算资源的成本数据架构管理员可以手动更新由vRealizeBusinessforCloud管理的所有计算资源的成本信息。
ファブリック管理者は、vRealizeBusinessforCloudにより管理されるすべてのコンピュートリソースについて、コスト情報を手動でアップデートできます。

在，在之前的系统中需要消耗数周计算资源的人工智能模型在几天内就可以完成训练。
従来のシステムではコンピューティングリソースを数週間消費していたAIモデルが、今では数日でトレーニングできるようになりました。