ガウス分布造句
- まず，平均｜Ｔ｜，分散１のガウス分布を用いて各グラフデータのサイズを決める．
首先，使用平均｜Ｔ｜，分散１的正态分布，决定各图表数据的大小。 - 生成モデルは分類対象の特徴に合わせて，多項分布やガウス分布を用いて仮定できる．
结合分类对象的特征，使用多项式分布或高斯分布可以假设生成方法。 - ｘ軸に沿った照度分布はガウス分布であり，その標準偏差の倍を軌道の半径とした．
沿着ｘ轴的照明度分布为高斯分布，将其标准偏差的倍数作为轨道的半径。 - また，振幅がガウス分布に従う場合では，ε１ ＝ε０が成立するから，振幅条件が満たされるのは明らかである．
而且，振幅按照高斯分布时，ε１ ＝ε０成立，因此明确振幅条件能够满足。 - また，顔料の付着箇所を周辺部ほどまばらにするため，ガウス分布状となるように確率分布を与えている．
另外，为了将颜料的附着个数分散得像周边部分一样，给与像高斯分布状一样的概率分布。 - それ以外のガウス分布要素は，正例と負例を判別するには重要でない特徴の分布であるとみなして用いないこととする．
其他的高斯分布要素则看作在判断正例和负例时不重要的特征分布，不予使用。 - また，状態継続長分布を多次元ガウス分布によってモデル化し，同様にコンテキストクラスタリングを適用した．
另外，通过多维高斯分布对状态持续长度分布进行模型化，同样适用到语境分类归并中。 - 肌色分布が（Ｒ， Ｇ，Ｂ）空間でガウス分布に従うと仮定し，Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離を導入した．
假设肤色分布在（Ｒ，Ｇ，Ｂ）空间内是服从正态分布的，并且引入Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距离。 - ガウス分布の数はｍ個とする．
设定高斯分布的数量为ｍ个。 - また，非ガウス性の指標として，典型的なガウス分布と信号の振幅特性のずれの分散Ｖを計算し，ＭＳＥとの関係を調べた．
而且，作为非高斯性的指标，计算典型性高斯分布与信号的振幅特性的偏移的分散Ｖ，调查与ＭＳＥ之间的关系。 - 用ガウス分布造句挺难的，這是一个万能造句的方法
- さらに，狭帯域の周波数特性を仮定したピーク値分布評価法１）と振幅特性をガウス分布に仮定したピーク値分布評価法６）を要約する．
此外，归纳假定了窄带频率特性的峰值分布评价法１）和假定了振幅特性在高斯分布的峰值分布评价法６）。 - 極大点の局所画像には着目点を原点とするガウス分布を用い，受光素子の軌跡の半径はガウス分布の標準偏差の倍となるよう設定した．
最大点的局部图像中，使用以着眼点为原点的高斯分布，并设定受光元素的轨迹半径为高斯分布的标准偏差的倍数。 - 極大点の局所画像には着目点を原点とするガウス分布を用い，受光素子の軌跡の半径はガウス分布の標準偏差の倍となるよう設定した．
最大点的局部图像中，使用以着眼点为原点的高斯分布，并设定受光元素的轨迹半径为高斯分布的标准偏差的倍数。 - また，ＨＭＭの各状態はガウス分布で近似された状態継続長分布を持っており，スペクトル，ピッチの分布と同様にクラスタリングされている．
并且，ＨＭＭ的各个状态具有用高斯分布近似的状态持续长度分布，与频谱和音调的分布进行同样的分类归并。 - その原因としては，出力確率＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠を学習する際に足し合わせたガウス分布の標準偏差の値が大きすぎたことが考えられる．
我们认为其原因是因为在学习输出概率＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠时加在一起的高斯分布的标准偏差值太大的缘故。 - ただしＨＭＭの各状態は，状態ｑがｄｑ回継続する確率をガウス分布によりモデル化した状態継続長分布ｐｄ（ｄｑ）を持つものとする．
但是设定ＨＭＭ的各状态为具有通过高斯分布将状态ｑ持续ｄｑ次的概率进行模型化的状态持续程度分布ｐｄ（ｄｑ）的状态。 - ただしＨＭＭの各状態は，状態ｑがｄｑ回継続する確率をガウス分布によりモデル化した状態継続長分布ｐｄ（ｄｑ）を持つものとする．
但是，ＨＭＭ的各个状态都具有状态连续长度分布ｐｄ（ｄｑ），这是通过高斯分布将状态ｑ进行ｄｑ次连续的概率进行模型化后的分布。 - 医用Ｘ線撮影装置で使用されるＸ線量では，この量子ノイズはガウス分布となるため， Ｘ線像ｇ（ｘ， ｙ， ｔ）は次式のように表すことができる．
医用Ｘ射线摄影装置中使用的Ｘ射线量当中，这个量子噪音被看作是高斯分布，因此Ｘ射线图像ｇ（ｘ， ｙ， ｔ）如下式那样可以进行表示。 - 状態継続長モデルは， ＨＭＭの各モデルの状態継続長を多次元ガウス分布でモデル化し，状態継続長分布はＨＭＭの連結学習時に作られるトレリス上で求める．
状态持续长度模型是通过多维高斯分布对ＨＭＭ的各模型状态持续长度进行模型化后得到的，状态持续长度分布要在ＨＭＭ连接练习时制作的网格中求得。 - 結果：健常者５例には、遺伝子スキャンにてすべてのＴＣＲ Ｖβレパートリーがガウス分布（鐘型）を呈し、各サブファミリーの発現頻率が近似したが、異なる多様性と長分布を呈したことを提示した。
结果基因扫描显示５例健康人全部ＴＣＲＶβ谱型均呈高斯（钟型）分布，各亚家族表达频率接近，但呈现不同的多态性和长度分布。
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