つば造句

• これより，ごま油，からし油，つばき油は簡便に識別が可能であった。
  通过这一点，可以简单地鉴别出芝麻油、辣椒油和山茶油。
• ４）つばくろ電機（新製品?新技術開発等）。
  ４）Ｔｓｕｂａｋｕｒｏ电机（新产品，新技术开发等等）。
• 以上のような考えに基づいて，主観属性値のもつばらつきを確率分布として扱うことが可能となる．
  基于以上考虑，可以将主观属性值所具有的零散性作为概率分布来处理。
• 回収率は，実験室では良好なものの実際の捕集では，６０％程度と低くかつばらつきもあった。
  在实验室中的回收率虽然很好，但是实际采集中，常降低至６０％左右，并且还很分散。
• このことは，手作業でモデルパラメータを設定する際にも，均質でかつばねに近い物体ほど適切な値を試行錯誤的に見つけやすいことを示唆しているとも考えられる．
  这也提示了在手动设定模型参数时，越是均质且弹力较好的物体越容易在试行错误中找到合适的值。
• 下水処理場ではエアレーションタンク内の酸素濃度を一定に保つばっ気風量を確保しつつ，且つ，送風量を必要最小限に抑えた運転制御が必要とされている。
  在污水处理厂，溶气罐内的氧气浓度保持一定，确保送风的风量的同时，必须进行使送风量保持最小限度的运转控制。
• この二年間には、走行時右足が軽度内反となって、一年前から歩く際につば先が地面から上がりにくく、簡単にぶつけて倒れる．それと同時に両足が末端から細くなっていた。
  近２年行走时右下肢足轻度内翻，近１年行走时常觉足尖难提起，容易绊倒，同时发现下肢远端逐渐变细。
• 松山市公営企業局では，設備更新とクリプトスポリジウム対策を兼ねたＤＢＯ方式による「かきつばた浄水場?高井神田浄水場ろ過施設整備等事業」をスタートさせ，平成１７年１２月２２日に事業契約を締結した。
  松山市公营企业局，通过兼有更新设备和小球隐孢子虫对策的ＤＢＯ方式，开始了“杜若净水场·高井神田净水场过滤设施设备等事业”，并平成１７年１２月２２日（２００５年１２月２２日）签订了有关该事业的合同。
• 血管新生の機構を明らかにすることは，我々の生理的な循環系の理解に役立つばかりでなく，腫瘍血管新生や糖尿病性網膜症，炎症性疾患などにみられる異常な血管新生の制御法を開発する上で，また人為的な血管再生療法を行う上で極めて重要である。
  弄明白血管新生的机制不仅有益于理解人类的生理循环系统，而且对寻找肿瘤血管新生和在糖尿病性网膜症、炎症性疾病等中出现的异常血管新生的控制方法、并对进行人工血管再生疗法等方面也是极其重要的。
• しかし，Ｔａｂｌｅ１?３に示すように，植物油の不けん化物には前述の化合物のほかにも様々な化合物があり，中にはごま油のセサミン，セサモリン，からし油のカプサイシン，ジヒドロカプサイシン，つばき油のスピナステロールのように，特定の油脂のみに含有される成分も検出された。
  但是，如Ｔａｂｌｅ１～３所示，在植物油的非皂化物中，除前述的化合物外，还有各种各样的化合物，其中可以检测出芝麻油的芝麻素、芝麻酚，辣椒油的辣椒碱、二氢辣椒素，山茶油的菠菜甾醇等只有特定油脂才含有的成分。
• 底生生物全般の調査では，小櫃川河口（盤洲干潟）５箇所，養老川河口３箇所，幕張の浜，船橋海浜公園?三番瀬３箇所，江戸川放水路３箇所，葛西海浜公園３箇所，大井埠頭中央公園，京浜島つばさ公園，多摩川河口２箇所，金沢海の公園，野島海岸，計２４箇所を調査地とした。
  在对水底生物的整个调查中，将小柜川河口（盤型沙洲海滩）５处地方、养老川河口３处地方、幕张滨１处地方、船桥海滨公园·三番濑３处地方、江户川灌渠３处地方、葛西海滨公园３处地方、大井码头中央公园１处地方、京滨岛翼公园１处地方、多摩川河口２处地方、金泽海公园１处地方、野岛海岸１处地方，总计２４处作为调查地。
• 上の結果において，モデルパラメータの初期値による再現誤差や，観測形状数の増加に対する再現誤差の減少の仕方が物体によって異なるのは，ゴムひものように均質でかつばねに近い物体ほど，このような探索における探索空間中の解が多数で，かつ密な分布をしているために，初期値を大まかに設定しても良い結果が得られやすく，かつ探索の過程でも解に到達しやすいためと考えられる．
  在上述结果中，模型参数初始值引起的再现误差和观测形状数的增加所引起的再现误差的减小都因物而异，越是如橡胶绳这类均质且较有弹性的物体，在这类搜索中其搜索空间中的解越多，且分布较密，故即使粗略设置初始值也较易获得较好结果，且在搜索的过程中也较易找到解。
• ＆ｌｔ；＆ｌｔ；０，０，０，０，１０月１日，ＤＡＴＥ＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，０，１，に，に，に，格助詞，［］＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，１，２，発売する，はつばいする，発売する，他動詞，［売り］＆ｇｔ；＆ｇｔ；前処理により，上記の解析結果に変換しておくことで，２つの単語が同じ文節に含まれるかどうかの判定や，ある単語の前後ｎ文節内にある品詞が含まれるかどうかの判定が文節番号等を使うことで効率的に行える．
  ＆ｌｔ；＆ｌｔ；０，０，０，０，１０月１日，ＤＡＴＥ＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，０，１，に，に，に，格助词，［］＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，１，２，发售，はつばいする，发售，他动词，［卖り］＆ｇｔ；＆ｇｔ；根据预处理，通过转换成上述分析结果，就可以使用句节号码来有效率地判断两个单词是否被包含在相同句节中，以及是否包含某个单词的前后ｎ个句节内的词性。
• ＆ｌｔ；＆ｌｔ；０，０，０，０，１０月１日，ＤＡＴＥ＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，０，１，に，に，に，格助詞，［］＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，１，２，発売する，はつばいする，発売する，他動詞，［売り］＆ｇｔ；＆ｇｔ；前処理により，上記の解析結果に変換しておくことで，２つの単語が同じ文節に含まれるかどうかの判定や，ある単語の前後ｎ文節内にある品詞が含まれるかどうかの判定が文節番号等を使うことで効率的に行える．
  ＆ｌｔ；＆ｌｔ；０，０，０，０，１０月１日，ＤＡＴＥ＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，０，１，に，に，に，格助词，［］＆ｇｔ；，＆ｌｔ；０，０，１，２，发售，はつばいする，发售，他动词，［卖り］＆ｇｔ；＆ｇｔ；根据预处理，通过转换成上述分析结果，就可以使用句节号码来有效率地判断两个单词是否被包含在相同句节中，以及是否包含某个单词的前后ｎ个句节内的词性。