岔的日文

• サイクル長は指標＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠が最大となる過飽和信号交差点の流入路の交通量の変動に対応して探索され，オフセット制御の観点から全信号交差点で共通な値に設定される．
  对于循环时长，与指标＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠最大时的过饱和信号灯十字路口的流入路线的交通量变动相对应来进行探索，从分岔控制的观点出发在全部信号灯十字路口设定共通的值。
• 全体を通して，以上のような無指向性な発言は，メンバー間の対立や対決を避けたり，収集のつきにくい質問や議論を無視，あるいははぐらかしたりすることによって議論の主流を残すための有効な手段であると考える．
  纵观整体，诸如以上的无指向性的发言通过回避成员间的对立与对抗、忽视难以得到统一的提问和讨论、或者岔开话题，从而成为能够保持讨论主流的有效手段。
• 組織間交渉のケースではオープンソースソフトウェア議論のケースと比較して，質問には答えずに自分の言いたいことだけを述べたり，質問以外に関してコメントするなど，相手の質問に対して話しをはぐらかしているものが非常に多く観測された．
  组织间交涉的事例和开源软件开发讨论的事例相比，不回答提问而仅仅叙述自己想表达的事项、对提问之外进行评论等岔开话题的现象非常多。
• （Ｉ）返答のはぐらかし各ケースのメッセージにおいて，引用文を除いた本文中に”？”を含むメッセージに着目したところ，組織間交渉のケースにおいて”？”を含むメッセージの総数は１６１通であり，オープンソースソフトウェア開発のケースでは５６７通観測された．
  （１）岔开话题的回复在各事例的信息中，除引用部分之外我们关注了包含”？”的信息，组织间交涉的事例中包含”？”的信息总数有１６１条，在开源软件开发的事例中观察到了５６７条。
• それに対し，シミュレーション値は（１．４）―（２．４）信号交差点間でほぼ同時式表示となり，（２．４）―（３．４）信号交差点間では，オフセットの閉路に関する制約条件の影響で６０秒から１１０秒の範囲で不規則に制御されている．
  针对此情况，模拟分析值在（１．４）―（２．４）信号灯十字路口间基本为同时式表示，在（２．４）―（３．４）信号灯十字路口间，在关于分岔的闭路的制约条件的影响下，在从６０秒到１１０秒的范围内，不规则地控制。
• ここで「帰化済」に分類された葉は，分岐２において種子の永続性の高さを示すｌｏｎｇｅｖｉｔｙ　ｉｎｄｅｘによりさらに分割され，多少なりとも永続的埋土種子集団を形成可能な植物は「帰化済」側に，そうではない植物は「未帰化」側に分類された。
  在分岔２上，我们根据表示种子持久性的ｌｏｎｇｅｖｉｔｙ　ｉｎｄｅｘ对归类为“归化完成”的分支进行再分类，有可能形成持久性土壤种子群体的植物归类到“归化完成”一侧，没有可能的则归类到“未完成”一侧。
• ＜　ＯＯＤＪ単文＞で記述される＜振舞い記述文＞の記述内容を規定する構文としては，条件分岐を行うための＜選択文＞，処理を繰り返す＜繰返し文＞，条件によって多方向に分岐する＜多方向分岐文＞，振舞い起動の判断基準等に用いる＜条件＞がある．
  作为规定＜　ＯＯＤＪ单句＞中记述＜动作记述文＞的记述内容的句法，有进行条件分支的＜选择文＞、重复处理的＜重复文＞、条件引起的像四面八方分开的＜多方向分岔文＞、动作起动的判断基准等等中使用的＜条件＞。
• そこで，ＳＧＡについては報酬１の獲得に影響するすべての分岐点（＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠）における政策パラメータθが＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠となるときに収束と判断し，ＰＶＩＳ，ＰＧＩＳ，ＧＡについては集団内の最良個体について上記の条件が満足されるときに収束と判断した．
  因此，对于ＳＧＡ，影响获得报酬１的所有分岔点（＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠）中策略参数θ为＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠时，可以判断为收敛，对于ＰＶＩＳ、ＰＧＩＳ、ＧＡ，群体内的最佳个体，满足上述条件时判断为收敛。
• 図６の踏切の事例では，たとえば，以下のような検証性質がある：上記（３）の検証性質はＴｒａｉｎ，ＧａｔｅとＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒの３つに直接関係するが，（１）はＴｒａｉｎとＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒにのみ直接関係して，（２）はＴｒａｉｎとＧａｔｅにのみ直接関係する．
  在图６岔口事例中，例如具有以下验证性质：上述（３）的验证性质与Ｔｒａｉｎ，Ｇａｔｅ和Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ三个都直接相连，但（１）仅与ＴｒａｉｎとＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ直接相连，（２）仅与Ｔｒａｉｎ和Ｇａｔｅ直接相连。
• プルキンエ細胞の学習モデルを用いて，ニューラルネットワークを用いて人間の書字運動を学習させた研究では，ベル型の速度特性を持つように手のｘ軸とｙ軸方向の速度曲線のピークのタイミングをずらすことにより，動作のピークタイミングシナジーを変化させ，運筆の曲率を変えることで曲線を描かせることができたとの報告がある［Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ００］．
  在利用浦尔金耶细胞学习模型、让神经网络来学习人类写字动作的研究中，有报告说：通过让手的ｘ轴和ｙ轴方向的速度曲线的波峰时间岔开来保持Ｖ型的速度特征，可以使动作的波峰时间协同发生变化，改变运笔的曲度，这样就可以让神经网络画出曲线［Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ００］。