シティー造句

• 表５に，パープレキシティーがほぼ等しい言語モデルの大きさと認識率をあげておいた．
  在表５中，给出了概率性几乎等同的语言模型的大小和识别率。
• ＳＡＸカラムからの溶出物のベースピークインテンシティークロマトグラムをＦｉｇ．２に示した。
  ＳＡＸ柱中的洗脱物的基峰强度色谱图如Ｆｉｇ．２所示。
• テストセットパープレキシティーを求めた結果を図３に示す．
  求取测试装置概率性的结果如图３所示。
• 図の太線は，ｔｒｉｇｒａｍパラメータだけを削減したときのパープレキシティーの変化を示している．
  图中的实线表示只削减ｔｒｉｇｒａｍ参数时概率性的变化。
• 削除誤：東京シティーホテルご滞在×零三の???
  删除错误：东京市中心宾馆停留×零三的……
• これはパープレキシティーでもみられた傾向であり，パープレキシティーと認識率の間に相関性があることが分かる．
  这是在概率性中也能见到的倾向，可知在概率性和识别率之间存在着相关性。
• これはパープレキシティーでもみられた傾向であり，パープレキシティーと認識率の間に相関性があることが分かる．
  这是在概率性中也能见到的倾向，可知在概率性和识别率之间存在着相关性。
• 海外，特にアメリカ合衆国を中心に検討され，バーチャルユニバーシティーという大学の形態まで現れてきた。
  在海外，特别是以美利坚合众国为中心进行这方面的探讨，已经出现了象虚拟大学这类大学的形式。
• この低キャパシティーが表面被覆率の低さに起因するのか，固定相の捕集効率が低いためであるのかは現在検討中である。
  如此低的捕获能力是因为表面覆盖率低还是因为固定相捕获效率低，对其原因现在正在探讨中。
• 特に，大幅な削減を行った場合（グラフ左側部分）にはその差が大きくなり，パープレキシティーで見られた傾向が反映されている．
  特别时在进行大幅度削减时（图标左侧部分）这种差异变大，反映了概率性中见到的倾向。
• 本稿では，種々のＮ―ｇｒａｍモデルのパラメータ削減手法をｔｒｉｇｒａｍモデルに適用し，パープレキシティーを比較した．
  本稿中将各种Ｎ－ｇｒａｍ模型的参数削减方法运用于ｔｒｉｇｒａｍ模型中，比较其概率性。
• 同様に，パープレキシティーの変化量は，空間Ｑｘｙだけで考えると，＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠という式で求めることができる．
  同样的，概率性的变化量在只考虑空间Ｑｘｙ时，可以通过＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠这个式子来求出。
• さらに，提案手法を用いて２０，０００単語を対象とする大語彙連続音声認識実験を行い，パープレキシティーと同様の効果を確認した．
  再者，利用提案方法将２０，０００作为对象进行大词汇连续声音识别实验，确认其和概率性具有同样的效果。
• １９７３年米国のボストン?シティー病院で栄養アセスメントを含めた専門的な栄養管理チームが設立されたのが，ＮＳＴの始まりである。
  １９７３年，美国于Ｂｏｓｔｏｎ　ｃｉｔｙ医院设立了包括营养评估在内的专业营养管理小组，这是ＮＳＴ的起源。
• ここでは，ＣＤ―ＲＯＭ版毎日新聞記事から言語モデル（ｂａｃｋｏｆｆｔｒｉｇｒａｍ）を作成し，テストセットパープレキシティーを評価尺度に用いた．
  在这里，完成了ＣＤ―ＲＯＭ版每日新闻记事的语言模型（ｂａｃｋｏｆｆｔｒｉｇｒａｍ），运用测试设置概率性作为评价标准。
• しかし，作製したカラムにおけるアプタマーの固定化量が２アプタマー／ｎｍ２と見積もられているのに対し，トロンビンの捕集キャパシティーは０．０８トロンビン分子／ｎｍ２と算出された。
  但是，制作的管柱的适体的固定化量被估计为２个适体／ｎｍ２，而算出其捕获凝血酶的能力为０．０８凝血酶分子／ｎｍ２。
• 収集モデルはグリッドシティーモデルの考え方を基に，収集ブロックの地理的分布を考慮可能な形に変更したものであり，これに中間処理としての圧縮梱包と，再商品化工場までの輸送を考慮するモデルを追加した。
  收集模型根据网格城市模型的思考方法，变更收集区域的地理分布为可考虑的形式，并且追加考虑作为暂时处理的压缩包装和运往重新商品化处理工厂的模型。
• このデータの頻度上位２０，０００単語を用いてｃｕｔｏｆｆ手法，相対エントロピーによる一括削減，逐次削減モデルを作成し，パラメータの数（ｂｉｇｒａｍ　＋　ｔｒｉｇｒａｍ）とテストセットパープレキシティーとの関連を調べた．
  利用这种数据的频度上位２０，０００个单词完成基于ｃｕｔｏｆｆ方法、相对熵的概括性削减、逐次削减模型，调查参数的数（ｂｉｇｒａｍ　＋　ｔｒｉｇｒａｍ）和测试装置概率性之间的关联。
• これは，１単語をアルファベット１字で表すと，ｔｒｉｇｒａｍ　ＡＢＣを削除してｂｉｇｒａｍ　ＢＣから推定するよりは，ｂｉｇｒａｍ　ＸＹをｕｎｉｇｒａｍ　Ｙから推定する方が，評価データのパープレキシティーの劣化が少ない，そういうｔｒｉｇｒａｍ，ｂｉｇｒａｍがあることを示している．
  这表示，用字母表的１个字来表示１个单词时，与删除ｔｒｉｇｒａｍ　ＡＢＣ从ｂｉｇｒａｍ　ＢＣ开始推定相比，从ｕｎｉｇｒａｍ开始推定ｂｉｇｒａｍ的方法产生的评价数据的概率性劣化更少，存在着这样的ｔｒｉｇｒａｍ和ｂｉｇｒａｍ。