"measurement model"の翻訳 日本語へ:
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例 (レビューされていない外部ソース)
| Here's my implementation of sense, the measurement model, as a function in the class robot. | 4つの方位を持つベクトルZを 戻り値として定義します |
| Initialize distribution, execute a motion first, then measurement, motion, measurement, motion, measurement, motion, measurement, and so on. | それを繰り返していきます 観測が正しい確率と動作の成功確率を利用して |
| Measurement Converter | 単位変換ツール |
| Measurement Update So question 1 is measurement update. | 分散が同じ形のガウス分布が2つあります これらを乗算します |
| I'll call the first measurement X1, the second measurement X2. | 呼びましょう そして 既に相関のレクチャーを終えたのだから |
| This is 3D measurement. | 見ていただくとですね |
| They tend not to work well if you have no noise in your measurement model or no noise in your controls. | うまく動作しません 少し手法を組み合わせる必要があります |
| There's also a measurement update step where we use the measurement z. | 観測を予測と比較します |
| It switches off the noise model, so you will need the noise model for forward simulation of the robot, but you don't need it for computing the probability of the measurement. | 今後のシミュレーションには ノイズモデルが必要ですが 観測の確率には必要ありません sense関数が0になると ノイズモデルをオフにするようフラグを設定します |
| Measurement tool for Impulse Responses | インパルスレスポンスの測定ツール |
| Measurement unit using International Symbols. | 国際的な記号を用いた測定単位 |
| I print the measurement values. | またロボットを動かし 観測値を出力してRunボタンを押すと |
| So the measurement is black. | 重要度重みを計算するために 黒の正方形で黒を観測する確率を |
| After my first measurement update, | 位置1を観察し0 99をここへコピーしました |
| Model | モデル camera lens |
| Model | RGB モデル |
| Model | モデル |
| Model | モデル |
| It uses sensor_right if the measurement was correct and sensor_wrong if the measurement was incorrect. | 観測が不正解ならsensor wrongを使います 最後に補助のすべての値を合計します これにはsという変数を使います |
| A little non triviality. We have to make a measurement matrix of the nth measurement. | 式はこんな感じになるはずです |
| So I'll compare model one to model three and I'll compare model two to model three. | これが最初のモデルからの出力で 予測変数に |
| Precision in measurement is a necessity. | 測定においては正確さは欠かせないものである |
| Measurement of an amount of matter. | 質量測定 |
| Metry comes from Greek for measurement . | あなたたちは おそらくメーター法になじみがあると思います |
| Then the measurement update seeks to calculate a belief over my location after seeing the measurement. | 観測を確認したあとで行われます どうやって計算されるのでしょう |
| Now I want you to implement a measurement model, using the function sense, that is more characteristic of what's often in the literature on robotics. | ロボット工学ではお決まりの課題です 例えばロボットがあるとします |
| These 2 equations together form the math of a hidden Markov model where the next state distribution and the measurement distribution and the initial state distribution are all given as the parameters of a hidden Markov model. | 隠れマルコフモデルの パラメータとして与えられた時 これらの2つの等式によって 隠れマルコフモデルに関する数学が形作られます |
| That all depends on measurement issues and so we're going to spend an entire lecture on measurement. | 計測の話をしていくつもりです そして計測においては 調査の構成要素を |
| Printer model | プリンタのモデル |
| Printer Model | プリンタのモデル |
| Atom Model | 原子模型 |
| Camera Model | カメラのモデル |
| UML Model | UML モデル |
| Printer model | プリンタモデル |
| Printer Model | プリンタの機種 |
| Color Model | カラーモデル |
| Unspecified Model | 指定されないモデル |
| You model. | モデルだ |
| Model, huh? | モデルでしょ |
| First model walks, second model duplicates, then elaborates. | 片方が踊ったら それを真似する それで付け足していくんだ |
| Make a time measurement to check performance | パフォーマンスチェックのために時間を測定 |
| Because that was our least precise measurement. | ですから これは丸める必要があります |
| But I'll save that for measurement lecture. | 推論統計学に必要な道具は正規分布と その性質を知っていることです |
| Maybe this was just a measurement error. | でも我々は実際の所これらが何を表すのかは |
| So let me add a second measurement. | また赤を感知するとしましょう |
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