馴染み中文是什么意思

• そこで，本調査では，これを避けるために，学習対象について馴染みが薄く，Ｗｅｂブラウザの利用経験が２年以上の理工系の大学生．大学院生を被験者として選定し，ケーススタディＩ．ＩＩおよびケーススタディ内の実験条件に対してランダムに割り当てた．
  因此，本调查为了避免此种情况发生，选择了对学习对象不是特别熟悉，并且有利用Ｗｅｂ浏览器２年以上经验的理工科大学生、研究生为实验对象，按照个案分析Ｉ，ＩＩ以及个案分析里的实验条件，进行了随机分配。
• ウェブ連句環境ＣＲＥＷによって，ネットワーク上での連句を容易に行うことができるかどうか，従来よく見られる電子掲示板を使用する場合との違いがあるかどうか，ＣＲＥＷの特徴である連句に馴染みのない初心者に対する支援は有効かどうか，を調べるために次の評価実験を行った。
  为了调查通过网络连句环境ＣＲＥＷ，在上网络上的连句是否能顺利进行；和以前使用常见的电子论坛的情况是否不同；对拥有ＣＲＥＷ的特征的连句不熟悉的入门者的帮助是否有效，我们进行了如下的评价实验。
• 著者らは既報７）で，学習者が計算手順の正当性を理解することを目的とした，「馴染みのない発想から学ぶ」学習環境（Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｖｉａ　ａｎ　Ｕｎｆａｍｉｌｉａｒ　Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ，以下ＬＶＵＰと称する）を試作し，研究授業を行った。
  为了使学习者理解计算顺序的合理性，（作者们）试做了［从不熟悉的思维方法开始学习］的学习环境（Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｖｉａ　ａｎ　Ｕｎｆａｍｉｌｉａｒ　Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ，以下称之为ＬＶＵＰ），进行实验课，这以前曾经报告过７）。
• 実験内容は，４つの学術的クエリー（ユーザにとって馴染みの薄い分野）を用いて関連Ｗｅｂページの階層的構造化を行い，その構造化データ（ＨＴＭＬ）を元に各ユーザに領域の大まかな概要がわかるまで学習してもらい，各分野の全体像と学習にかかった時間をアンケート形式で答えてもらったものである．
  实验内容为，采用４个学术类查询（用户不熟悉的领域）进行相关Ｗｅｂ页的分层性结构化，根据其结构化数据（ＨＴＭＬ）让用户学习直到了解该领域的概要，各领域的概况和学习时间以问卷调查的方式获得。
• 図２の問題「４５６?８９」の解の一例を示すと，馴染みのない計算手順では表１より，「４．下の数が０になる数を上に足し，５．下の数が０になる数を下に足し，０．上の数から下の数を引く???」となるので，「４５０―４５０―０―Ｔ」と表される。
  以图２的题目“４５６―８９”为例来说明的话，按照学习者不熟悉的计算顺序，从表１开始“４．在上面的数字上加上可以使下面数字个位成０的数字，５．在下面的数字上加上使下面数字个位成０的数字，０．上面的数字减下面的数字”，因此显示为“４５０―４５０―０―Ｔ”。
• しかし，「人工知能のことが知りたい」ユーザにとって，特に人工知能に馴染みの薄いユーザにとって重要なのは，多くの場合組織や記事のディテールよりは，人工知能領域の全体像とそのサブエリア（もしくは関連するキーワード）となる「知識表現」や「機械学習」などの構成要素を知ることである．
  但是对“希望了解人工智能的知识”的用户来说，特别是对不熟悉人工智能的用户来说，很多情况下，与对组织、新闻报道的详细说明相比，更重要的是了解人工智能领域的概况及其辅助领域（或者是相关的关键词）的“知识表达”、“机器学习”等构成要素。
• 医療政策の領域では馴染みのある「医師の生産性」という論点が，専門職団体でどのように受け取られかつ薬籠中のものとして消化されていくのか，その結果として，病院経営者?開設者?行政と政策論争?協議することで会員を護り育てられるかの将来性が探れる，との楽しみが座長には，ありました。
  主席所期待的是：在医疗政策领域所熟知的“医生的生产性”论点在专业人士团体中被如何理解、作为药筐子里的东西是否被消化，而且，作为以上的结果，通过与医院经营者、开设者、行政管理人员进行有关政策争论和协商等来探究保护和培养会员的未来前景。
• 企業の社会的責任（ＣＳＲ）やそのＣＳＲを投資家が評価する社会的責任投資（ＳＲＩ）については，未だ日本では歴史が浅く，規模も小さいことから，必ずしも全ての企業が全力で取り組むまでには至っていないが，日本には近江商人以来の商業の伝統があり，これらの概念が馴染みやすい土壌が存在する。
  有关企业的社会责任（ＣＳＲ）及投资家评价企业ＣＳＲ的社会责任投资（ＳＲＩ），它们在日本的历史尚浅，规模也比较小，因此还没有达到所有企业都致力于这项工作的程度，但在日本出现近江商人之后所形成的商业传统，存在着着易于接受这些观念的土壤。
• １）主な対象：未知であったり馴染みが薄いある（学術）領域に触れ，この領域についての知識／情報を領域の全体像とともに得ようとするユーザ２）入力情報：ユーザのクエリーと，それをもとにＧｏｏｇｌｅから収集したページ群（もしくはユーザがすでに収集済みのページ）３）出力情報：ユーザが求めるクエリー領域のページ群を本のような形式で整理し，階層的構造化したインデックスページ４）主な技術的特徴：「Ｋｅｙ　Ｇｒａｐｈ」「領域キーワード」「階層的構造化」以下，ＫｅｙＧｒａｐｈ，領域キーワード，階層的構造化についてそれぞれ説明する．
  １）主要对象：接触未知或不熟悉的（学术）领域，且希望获得该领域的知识／信息及其概况的用户２）输入信息：用户的查询及以此为基础从Ｇｏｏｇｌｅ收集到的网页群（或者用户已经收集到的网页）３）输出信息：把用户需求的查询领域的网页群，以书本的形式进行整理，并分层性结构化的索引网页４）主要技术特征：“Ｋｅｙ　Ｇｒａｐｈ”、“领域关键词”、“分层性结构化”下面分别就Ｋｅｙ　Ｇｒａｐｈ、领域关键词、分层性结构化进行说明。