量子化 - 英語 への翻訳

• quantization
• quantisation

日本語 での 量子化 の使用例とその 英語 への翻訳

光合作用ヒドロンの量子化成す,その各機能にまったく病気にかからなくて,かえって新陳代謝を変わります。
the photosynthesis forms the quantization of the water molecule, totally harmless to its every function, exchange metabolism instead.

例えば量子化ビット数が8ビットの場合は、2進数で-128～+127までの数値を表現することができますし、16ビットの場合は、-32768～+32767の数値を表現することができます。
For example, if the quantization bit number is 8 bits, it is possible to represent a number between -128 and +127 in binary, and if it is 16 bits, it is possible to represent a value between -32768 and +32767. I can do it.

量子化残差に基づく遷移ゆう度モデルを導入した識別器の提案HOGのように実数で表現される特徴量を2値化することで、特徴量に含まれる多くの情報が欠落するという問題がああります。
Proposal of Classifiers with Transition Likelihood Model based on Quantization Residual Errors With the digitization of features represented by real numbers, such as HOG features, there is a problem in that a lot of information that is included in the features goes missing.

Ｂ）持続性テーブルのテーブル値又は持続性関数のパラメータを選択する際には、値の送信に必要とされる容量を最小にするために適当な値のみが許される(量子化)。
In the selection of the table values of a persistence table or the parameters of a persistence function, only suitable values are to be allowed(quantisation) in order to minimise the capacity required for the transmission of the values.

逆量子化ユニット５８および逆変換ユニット６０は、それぞれに、逆量子化と逆変換とを適用して、参考ピクチャの参考ブロックとして後で使用するためのピクセル領域内の残りのブロックを再構築する。
Inverse quantization unit 58 and inverse transform unit 60 apply inverse quantization and inverse transformation, respectively, to reconstruct the residual block in the pixel domain for later use as a reference block of a reference picture.

圧縮されたビットストリームのデータエラーは、おそらく伝送エラーのために、大きな量子化エラーに似たエラーを引き起こすか、またはデータストリームの解析を短時間中断させ、ピクチャの「分割」につながる。
Data errors in the compressed bit-stream, possibly due to transmission errors, can lead to errors similar to large quantization errors or can disrupt the parsing of the data stream entirely for a short time, leading to"break-up" of the picture.

量子化帯域ウェイタ（６４２）は、知覚モデラ（６４０）から受け取った情報に基づいて量子化行列の重みづけ係数を生成し、その重みづけ係数を、周波数トランスフォーマ（６３０）から受け取ったデータに適用する。
The quantization band weighter(642) generates weighting factors for quantization matrices based upon the information received from the perception modeler(640) and applies the weighting factors to the data received from the frequency transformer(630).

ADCの場合、最大SNRはそのビット数(b)の関数になります。SNR(1.76+6.02b)dBADCのSNRは、本質的にはRMSフルスケール(FS)アナログ入力とRMS量子化誤差の比です(図1)。
For an ADC, the maximum SNR is a function of its number of bits(b): SNR(1.76+ 6.02b) dB An ADC's SNR is essentially the ratio of an RMS full-scale(FS) analog input to the RMS quantization error Figure 1.

画像から観測される2値符号列が他の2値符号列へ遷移する可能性を考慮するために、量子化残差に基づき遷移を予測する遷移ゆう度モデルを識別器へ導入します。
In order to consider the possibility that a binary code string observed from an image will transition to another binary code string, we introduce into the classifiers a transition likelihood model that predicts transitions based on quantization residual error.

与えられたADCについて、次式から正弦波の最大入力電圧(VMAX)が求まります1:2VMAX2bQまたはVMAX2b-1Qここで、bはADCのビット数、Qは量子化レベル当りの電圧です。
The maximum input voltage(VMAX) of a sine wave for a given ADC can be found from1: 2VMAX 2bQ or VMAX 2b-1Q where b is the number of bits for the ADC and Q is the voltage per quantization level.

従って,本形式のファイルを別プログラムで読み書きする際には,soxなどを用いてwavファイル等に変換して使用するか,適切なサンプリング周波数とトラック数,量子化ビット数を指定する必要がある。
Therefore, when the user wishes to read or write a file in this format in other programs, the file must be converted into wav files with sox or appropriate sampling frequency, track numbers and quantization bit rate must be designated.

SentaurusDeviceは、以下のような幅広いカテゴリでシミュレーション機能を提供する汎用デバイス・シミュレーション・ツールです。高度のロジック・テクノロジSentaurusDeviceは、ストレス解析、チャンネル量子化効果、ホット・キャリア効果、バリスティック伝導、その他の多くの高度の伝導現象を含む、FinFETおよびFDSOIなどの高度のロジック・テクノロジをシミュレーションします。
Sentaurus Device is a general purpose device simulation tool which offers simulation capability in the following broad categories: Advanced Logic Technologies Sentaurus Device simulates advanced logic technologies such as FinFET and FDSOI, including stress engineering, channel quantization effects, hot carrier effects and ballistic transport and many other advanced transport phenomena.

色が濃いほど有効な特徴量を表しており,赤が背景領域,青が前景領域を示しています.そこで,本研究では前景と背景の局所特徴の共起性に着目した2+1次元ベクトル量子化ヒストグラムを用いたBug-of-featureを提案し,高精度な物体認識を実現しました。
Deeper colors express valid features, where red is the background region and blue is the foreground region. In this case, this research proposed a bag-of-features using 2+1-dimensional vector quantization histograms focused on the co-occurrence of local features in the foreground and background, and has implemented highly accurate object recognition.

量子化係数値表示。
Quantization coefficient display.

低ビットへの量子化。
Quantization to low bit.

ベクトル量子化による声質変換。
Voice conversion through vector quantization.

ColorQuantization色の量子化。
Dithered Color Quantization.

量子化ビット数16ビット。
Quantization Bit Rate 16bit.

量子化ビット数16bits固定。
Quantization bit count 16 bits fixed.

第二量子化である。
It is second quantization.