EN Models defined by the Bluetooth SIG are known as SIG Models. Vendors may define their own models too and these are known as Vendor Models.
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50 von 50 Übersetzungen des Ausdrucks "train more models" von Englisch nach Koreanisch werden angezeigt
Übersetzungen von train more models
"train more models" in Englisch kann in die folgenden Koreanisch Wörter/Sätze übersetzt werden:
| train | 가장 교육 기계 기차 더 모두 버스 여행 이 있는 학습 훈련 |
| more | 가장 같은 개인 그 그리고 기타 높은 다른 다양한 당신이 대한 대해 더 더 많은 더 많이 데 때문에 또는 많은 많이 몇 모든 및 보다 새로운 시간 어느 언제든지 없이 여러 우리 우리는 이 이상 있는 있다 자세히 제품 중요한 추가 큰 통해 한 합니다 |
| models | 가상 개발 관리 그래픽 기술 많은 모델 비즈니스 설계 시뮬레이션 작업 제품 표준 프로젝트 |
Übersetzung von Englisch nach Koreanisch von train more models
Englisch
Koreanisch
KO 모델에 의해 정의된 모델 Bluetooth SIG 로 알려져 있습니다. SIG 모델. 공급업체도 자체 모델을 정의할 수 있으며 공급업체 모델로도 알려져 있습니다.
model-e uihae jeong-uidoen model Bluetooth SIG lo allyeojyeo issseubnida. SIG model. gong-geub-eobchedo jache model-eul jeong-uihal su iss-eumyeo gong-geub-eobche modellodo allyeojyeo issseubnida.
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| bluetooth | bluetooth |
EN Learn how to use base survey data to create models, update those models with new topographical survey data, merge models, and create an effective file management structure.
KO 기본 측량 데이터를 사용하여 모델을 작성하고, 새 지형 측량 데이터로 모델을 업데이트하고, 모델을 병합하고, 효과적인 파일 관리 구조를 작성하는 방법을 알아보십시오.
gibon cheuglyang deiteoleul sayonghayeo model-eul jagseonghago, sae jihyeong cheuglyang deiteolo model-eul eobdeiteuhago, model-eul byeonghabhago, hyogwajeog-in pail gwanli gujoleul jagseonghaneun bangbeob-eul al-abosibsio.
EN Models which do not extend other models are called ?root models?
KO 다른 모델을 확장하지 않는 모델을 "루트 모델"이라고 합니다
daleun model-eul hwagjanghaji anhneun model-eul "luteu model"ilago habnida
EN Frecciarossa high-speed train passes an arched railway bridge over a river in the background Lake Garda Italy. Red high-speed train on the bridge
KO 저속촬영으로 고속도로 앞을 지나 싱가포르의 밤도시 스카이라인을 감상하실 수 있습니다.
jeosogchwal-yeong-eulo gosogdolo ap-eul jina sing-gapoleuui bamdosi seukailain-eul gamsanghasil su issseubnida.
EN A unique train tour combines the most beautiful panoramic lines and highlights of Switzerland. Explore the diversity of the Alpine nation on the Grand Train Tour of Switzerland.
KO 스위스에서 가장 아름다운 파노라마 루트가 결합된 특별한 여행. 스위스 그랜드 트레인 투어로 알프스 국가의 다양성을 탐험하자.
seuwiseueseo gajang aleumdaun panolama luteuga gyeolhabdoen teugbyeolhan yeohaeng. seuwiseu geulaendeu teulein tueolo alpeuseu guggaui dayangseong-eul tamheomhaja.
EN Train lines of the Grand Train Tour
EN Whether you like to plan your train trip independently or prefer to book a package: Find inspiration and planning support for your personal Grand Train Tour of Switzerland itinerary here.
KO 혼자 힘으로 기차여행을 계획하거나 패키지를 예약할 때 도움이 되는 스위스 그랜드 트레인 투어 일정이나 영감을 이곳에서 찾을 수 있다.
honja him-eulo gichayeohaeng-eul gyehoeghageona paekijileul yeyaghal ttae doum-i doeneun seuwiseu geulaendeu teulein tueo iljeong-ina yeong-gam-eul igos-eseo chaj-eul su issda.
EN We may envision pipes, tunnels, train tracks, bridges, roadways, power lines, rolling stock—and possibly factories, warehouses, ports, airports, and train stations
KO 파이프, 터널, 기차선로, 교량, 도로, 송전선, 철도 차량과 공장, 창고, 부두, 공항 및 기차역 등을 떠올릴 수도 있습니다
paipeu, teoneol, gichaseonlo, gyolyang, dolo, songjeonseon, cheoldo chalyang-gwa gongjang, chang-go, budu, gonghang mich gichayeog deung-eul tteoollil sudo issseubnida
EN A unique train tour combines the most beautiful panoramic lines and highlights of Switzerland. Explore the diversity of the Alpine nation on the Grand Train Tour of Switzerland.
KO 스위스에서 가장 아름다운 파노라마 루트가 결합된 특별한 여행. 스위스 그랜드 트레인 투어로 알프스 국가의 다양성을 탐험하자.
seuwiseueseo gajang aleumdaun panolama luteuga gyeolhabdoen teugbyeolhan yeohaeng. seuwiseu geulaendeu teulein tueolo alpeuseu guggaui dayangseong-eul tamheomhaja.
EN Train lines of the Grand Train Tour
EN Faster model training can enable data scientists and machine learning engineers to iterate faster, train more models, and increase accuracy.
KO 더 빠른 모델 훈련을 통해 데이터 사이언티스트와 기계 학습 엔지니어는 더 빠르게 반복하고, 더 많은 모델을 훈련하며, 정확도를 높일 수 있습니다.
deo ppaleun model hunlyeon-eul tonghae deiteo saieontiseuteuwa gigye hagseub enjinieoneun deo ppaleuge banboghago, deo manh-eun model-eul hunlyeonhamyeo, jeonghwagdoleul nop-il su issseubnida.
EN Altair can help you deploy edge compute clusters, train and execute machine learning models, implement complex application business logic, perform data transforms, visualize real-time data, and much more.
KO 알테어는 엣지 컴퓨팅 클러스터 배포, 머신 러닝 모델 훈련 및 실행, 복잡한 애플리케이션 비즈니스 로직 구현, 데이터 변환 수행, 실시간 데이터 시각화 등을 도와줍니다.
alteeoneun esji keompyuting keulleoseuteo baepo, meosin leoning model hunlyeon mich silhaeng, bogjabhan aepeullikeisyeon bijeuniseu lojig guhyeon, deiteo byeonhwan suhaeng, silsigan deiteo sigaghwa deung-eul dowajubnida.
EN Altair can help you deploy edge compute clusters, train and execute machine learning models, implement complex application business logic, perform data transforms, visualize real-time data, and much more.
KO 알테어는 엣지 컴퓨팅 클러스터 배포, 머신 러닝 모델 훈련 및 실행, 복잡한 애플리케이션 비즈니스 로직 구현, 데이터 변환 수행, 실시간 데이터 시각화 등을 도와줍니다.
alteeoneun esji keompyuting keulleoseuteo baepo, meosin leoning model hunlyeon mich silhaeng, bogjabhan aepeullikeisyeon bijeuniseu lojig guhyeon, deiteo byeonhwan suhaeng, silsigan deiteo sigaghwa deung-eul dowajubnida.
EN Altair can help you deploy edge compute clusters, train and execute machine learning models, implement complex application business logic, perform data transforms, visualize real-time data, and much more.
KO 알테어는 엣지 컴퓨팅 클러스터 배포, 머신 러닝 모델 훈련 및 실행, 복잡한 애플리케이션 비즈니스 로직 구현, 데이터 변환 수행, 실시간 데이터 시각화 등을 도와줍니다.
alteeoneun esji keompyuting keulleoseuteo baepo, meosin leoning model hunlyeon mich silhaeng, bogjabhan aepeullikeisyeon bijeuniseu lojig guhyeon, deiteo byeonhwan suhaeng, silsigan deiteo sigaghwa deung-eul dowajubnida.
EN Model. Build, train, and evaluate predictive models to maximize business value.
KO 모델. 비즈니스 가치를 최대화하기 위해 예측 모델을 수립, 훈련 및 평가합니다.
model. bijeuniseu gachileul choedaehwahagi wihae yecheug model-eul sulib, hunlyeon mich pyeong-gahabnida.
EN We are here to help you select the right solutions, deploy your platform, accelerate your adoption, train your end-users, update your models, and manage your analytics.
KO 올바른 솔루션 선택, 플랫폼 배포, 채택의 가속화, 최종 사용자 교육, 모델 업데이트 및 분석 관리 이 모든 단계에서 고객을 지원합니다.
olbaleun sollusyeon seontaeg, peullaespom baepo, chaetaeg-ui gasoghwa, choejong sayongja gyoyug, model eobdeiteu mich bunseog gwanli i modeun dangyeeseo gogaeg-eul jiwonhabnida.
EN Amazon SageMaker is a fully-managed machine learning platform that enables you to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models
KO Amazon SageMaker는 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 지원하는 완전관리형 기계 학습 플랫폼입니다
Amazon SageMakerneun gigye hagseub model-eul ppaleugo swibge guchug, gyoyug mich baepohal su issdolog jiwonhaneun wanjeongwanlihyeong gigye hagseub peullaespom-ibnida
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| amazon | amazon |
EN You can use multiple Amazon EC2 P3 instances with up to 100 Gbps of networking throughput to rapidly train machine learning models
KO 최대 100Gbps의 네트워킹 처리량까지 Amazon EC2 P3 인스턴스를 여러 개 사용하여 기계 학습 모델을 빠르게 학습시킬 수 있습니다
choedae 100Gbpsui neteuwoking cheolilyangkkaji Amazon EC2 P3 inseuteonseuleul yeoleo gae sayonghayeo gigye hagseub model-eul ppaleuge hagseubsikil su issseubnida
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| amazon | amazon |
EN With this compute power, Celgene can train deep learning models to distinguish between malignant cells and benign cells
KO Celgene은 이러한 계산 능력으로 악성 세포와 양성 세포를 구별하기 위해 딥 러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다
Celgeneeun ileohan gyesan neunglyeog-eulo agseong sepowa yangseong sepoleul gubyeolhagi wihae dib leoning model-eul hagseubsikil su issseubnida
EN Amazon EC2 P3 instances enable developers to train deep learning models much faster so that they can achieve their machine learning goals quickly.
KO Amazon EC2 P3 인스턴스를 사용하면 개발자가 딥 러닝 모델을 훨씬 더 빠르게 훈련시켜 기계 학습 목표를 신속하게 달성할 수 있습니다.
Amazon EC2 P3 inseuteonseuleul sayonghamyeon gaebaljaga dib leoning model-eul hwolssin deo ppaleuge hunlyeonsikyeo gigye hagseub mogpyoleul sinsoghage dalseonghal su issseubnida.
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| amazon | amazon |
EN The fastest way to train and run machine learning models
KO 기계 학습 모델을 학습 및 실행하는 가장 빠른 방법
gigye hagseub model-eul hagseub mich silhaenghaneun gajang ppaleun bangbeob
EN With 100 Gbps of networking throughput, developers can efficiently use a large number of P3dn.24xlarge instances (e.g., 16, 32 or 64 instances) for distributed training and significantly lower the time to train their models
KO 100Gbps의 네트워킹 처리량을 통해 개발자들은 분산 학습에 많은 수의 P3dn.24xlarge 인스턴스(예: 16, 32, 64개 인스턴스)를 효율적으로 사용하여 모델 훈련 시간을 상당히 단축할 수 있습니다
100Gbpsui neteuwoking cheolilyang-eul tonghae gaebaljadeul-eun bunsan hagseub-e manh-eun suui P3dn.24xlarge inseuteonseu(ye: 16, 32, 64gae inseuteonseu)leul hyoyuljeog-eulo sayonghayeo model hunlyeon sigan-eul sangdanghi danchughal su issseubnida
EN It can then automatically train anomaly detection models to identify outlier behavior
KO 그런 다음 특이값 동작을 식별하기 위해 이상 감지 모델을 자동으로 훈련할 수 있습니다
geuleon da-eum teug-igabs dongjag-eul sigbyeolhagi wihae isang gamji model-eul jadong-eulo hunlyeonhal su issseubnida
EN In addition, for labelled data, it can auto-train classification models to predict signal signature and to identify test or operation environment.
KO 또한 레이블이 지정된 데이터의 경우, 분류 모델을 자동으로 학습시켜 신호 서명을 예측하고 테스트 또는 운영 환경을 식별할 수 있습니다.
ttohan leibeul-i jijeongdoen deiteoui gyeong-u, bunlyu model-eul jadong-eulo hagseubsikyeo sinho seomyeong-eul yecheughago teseuteu ttoneun un-yeong hwangyeong-eul sigbyeolhal su issseubnida.
EN It can then automatically train anomaly detection models to identify outlier behavior
KO 그런 다음 특이값 동작을 식별하기 위해 이상 감지 모델을 자동으로 훈련할 수 있습니다
geuleon da-eum teug-igabs dongjag-eul sigbyeolhagi wihae isang gamji model-eul jadong-eulo hunlyeonhal su issseubnida
EN In addition, for labelled data, it can auto-train classification models to predict signal signature and to identify test or operation environment.
KO 또한 레이블이 지정된 데이터의 경우, 분류 모델을 자동으로 학습시켜 신호 서명을 예측하고 테스트 또는 운영 환경을 식별할 수 있습니다.
ttohan leibeul-i jijeongdoen deiteoui gyeong-u, bunlyu model-eul jadong-eulo hagseubsikyeo sinho seomyeong-eul yecheughago teseuteu ttoneun un-yeong hwangyeong-eul sigbyeolhal su issseubnida.
EN We are here to help you select the right solutions, deploy your platform, accelerate your adoption, train your end-users, update your models, and manage your analytics.
KO 올바른 솔루션 선택, 플랫폼 배포, 채택의 가속화, 최종 사용자 교육, 모델 업데이트 및 분석 관리 이 모든 단계에서 고객을 지원합니다.
olbaleun sollusyeon seontaeg, peullaespom baepo, chaetaeg-ui gasoghwa, choejong sayongja gyoyug, model eobdeiteu mich bunseog gwanli i modeun dangyeeseo gogaeg-eul jiwonhabnida.
EN Learn how to build, train, and deploy ML models.
KO 기계 학습 모델의 구축, 훈련 및 배포 방법을 알아봅니다.
gigye hagseub model-ui guchug, hunlyeon mich baepo bangbeob-eul al-abobnida.
EN For example, AWS TensorFlow optimizations allow models to train up to twice as fast through significantly improved GPU scaling.
KO 예를 들어 AWS TensorFlow 최적화를 사용하면 대폭 향상된 GPU 규모 조정을 통해 최대 2배 빠르게 모델을 훈련할 수 있습니다.
yeleul deul-eo AWS TensorFlow choejeoghwaleul sayonghamyeon daepog hyangsangdoen GPU gyumo jojeong-eul tonghae choedae 2bae ppaleuge model-eul hunlyeonhal su issseubnida.
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| aws | aws |
| gpu | gpu |
EN Amazon SageMaker is a fully managed service that provides every developer and data scientist with the ability to build, train, and deploy machine learning (ML) models quickly
KO Amazon SageMaker는 모든 개발자 및 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 모델을 빠르게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 하는 완전관리형 서비스입니다
Amazon SageMakerneun modeun gaebalja mich deiteo gwahagjaga gigye hagseub(ML) model-eul ppaleuge guchug, hunlyeon mich baepohal su issdolog haneun wanjeongwanlihyeong seobiseu-ibnida
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| amazon | amazon |
| ml | ml |
EN Model. Build, train, and evaluate predictive models to maximize business value.
KO 모델. 비즈니스 가치를 최대화하기 위해 예측 모델을 수립, 훈련 및 평가합니다.
model. bijeuniseu gachileul choedaehwahagi wihae yecheug model-eul sulib, hunlyeon mich pyeong-gahabnida.
EN It can then automatically train anomaly detection models to identify outlier behavior
KO 그런 다음 특이값 동작을 식별하기 위해 이상 감지 모델을 자동으로 훈련할 수 있습니다
geuleon da-eum teug-igabs dongjag-eul sigbyeolhagi wihae isang gamji model-eul jadong-eulo hunlyeonhal su issseubnida
EN In addition, for labelled data, it can auto-train classification models to predict signal signature and to identify test or operation environment.
KO 또한 레이블이 지정된 데이터의 경우, 분류 모델을 자동으로 학습시켜 신호 서명을 예측하고 테스트 또는 운영 환경을 식별할 수 있습니다.
ttohan leibeul-i jijeongdoen deiteoui gyeong-u, bunlyu model-eul jadong-eulo hagseubsikyeo sinho seomyeong-eul yecheughago teseuteu ttoneun un-yeong hwangyeong-eul sigbyeolhal su issseubnida.
EN We are here to help you select the right solutions, deploy your platform, accelerate your adoption, train your end-users, update your models, and manage your analytics.
KO 올바른 솔루션 선택, 플랫폼 배포, 채택의 가속화, 최종 사용자 교육, 모델 업데이트 및 분석 관리 이 모든 단계에서 고객을 지원합니다.
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EN By using Apache Spark on Amazon EMR to process large amounts of data to train machine learning models, Yelp increased revenue and advertising click-through rate.
KO Amazon EMR 기반 Apache Spark를 사용하여 기계 학습 모델을 교육하는 데 사용할 대량의 데이터를 처리함으로써 Yelp는 매출과 광고 클릭률을 높였습니다.
Amazon EMR giban Apache Sparkleul sayonghayeo gigye hagseub model-eul gyoyughaneun de sayonghal daelyang-ui deiteoleul cheoliham-eulosseo Yelpneun maechulgwa gwang-go keulliglyul-eul nop-yeossseubnida.
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| amazon | amazon |
| emr | emr |
EN Train and bring ML/AI models faster to production faster to aid with richer real-time threat detection.
KO ML/AI 모델을 더 빠르게 훈련하고 프로덕션 단계로 더 빠르게 가져와서 보다 광범위한 실시간 위협 탐지를 지원합니다.
ML/AI model-eul deo ppaleuge hunlyeonhago peulodeogsyeon dangyelo deo ppaleuge gajyeowaseo boda gwangbeom-wihan silsigan wihyeob tamjileul jiwonhabnida.
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| ml | ml |
EN Data usually is fed into these models to train them, and they are the foundation for computer vision, natural language processing, and other neural networks.
KO 데이터는 일반적으로 이러한 모델의 훈련을 위해 이에 공급되며, 이는 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 신경망의 기반입니다.
deiteoneun ilbanjeog-eulo ileohan model-ui hunlyeon-eul wihae ie gong-geubdoemyeo, ineun keompyuteo bijeon, jayeon-eo cheoli mich gita singyeongmang-ui giban-ibnida.
EN Build and train models at scale in an all-in-one environment. Operationalize data science with enhanced visual modeling and automated deep learning.
KO 올인원 환경에서 대규모 모델을 구축하고 교육합니다. 개선된 모델링 시각화과 딥러닝 자동화로 데이터 과학을 운용합니다.
ol-in-won hwangyeong-eseo daegyumo model-eul guchughago gyoyughabnida. gaeseondoen modelling sigaghwagwa dibleoning jadonghwalo deiteo gwahag-eul un-yonghabnida.
EN Make your statistical models accessible to more people. Integrate and visualise the data from your R, Python and Matlab models in Tableau.
KO 더 많은 사람이 통계 모델을 사용할 수 있습니다. R, Python 및 Matlab 모델의 데이터를 Tableau에서 통합하고 시각화하십시오.
deo manh-eun salam-i tong-gye model-eul sayonghal su issseubnida. R, Python mich Matlab model-ui deiteoleul Tableaueseo tonghabhago sigaghwahasibsio.
EN Our Atlas SWIR IP67 models feature Sony?s SenSWIR CMOS sensors with built-in IP67 protection for dust proof and water resistant operation. Please note our SWIR models are 1GigE only. Visit Atlas SWIR page for more info.
KO Atlas SWIR IP67 모델에는 방진 및 방수 작동을 위한 IP67 보호 기능이 내장된 Sony의 SenSWIR CMOS 센서가 있습니다. SWIR 모델은 1GigE 전용입니다. 자세한 내용은 Atlas SWIR 페이지를 방문하십시오.
Atlas SWIR IP67 model-eneun bangjin mich bangsu jagdong-eul wihan IP67 boho gineung-i naejangdoen Sonyui SenSWIR CMOS senseoga issseubnida. SWIR model-eun 1GigE jeon-yong-ibnida. jasehan naeyong-eun Atlas SWIR peijileul bangmunhasibsio.
EN Explore more by combining mechanical models with electrical models (in 0D, 1D, and/or 3D) to enable multi-disciplinary simulation and leverage automatic code-generation for your next generation embedded systems.
KO 기계 모델과 전기 모델(0D, 1D 및/또는 3D)을 결합하여 다분야 시뮬레이션을 가능하게 하고 차세대 임베디드 시스템에 자동 코드 생성을 활용하여 더 많은 것을 탐색하십시오.
gigye modelgwa jeongi model(0D, 1D mich/ttoneun 3D)eul gyeolhabhayeo dabun-ya simyulleisyeon-eul ganeunghage hago chasedae imbedideu siseutem-e jadong kodeu saengseong-eul hwal-yonghayeo deo manh-eun geos-eul tamsaeghasibsio.
EN Explore more by combining mechanical models with electrical models (in 0D, 1D, and/or 3D) to enable multi-disciplinary simulation and leverage automatic code-generation for your next generation embedded systems.
KO 기계 모델과 전기 모델(0D, 1D 및/또는 3D)을 결합하여 다분야 시뮬레이션을 가능하게 하고 차세대 임베디드 시스템에 자동 코드 생성을 활용하여 더 많은 것을 탐색하십시오.
gigye modelgwa jeongi model(0D, 1D mich/ttoneun 3D)eul gyeolhabhayeo dabun-ya simyulleisyeon-eul ganeunghage hago chasedae imbedideu siseutem-e jadong kodeu saengseong-eul hwal-yonghayeo deo manh-eun geos-eul tamsaeghasibsio.
EN Explore more by combining mechanical models with electrical models (in 0D, 1D, and/or 3D) to enable multi-disciplinary simulation and leverage automatic code-generation for your next generation embedded systems.
KO 기계 모델과 전기 모델(0D, 1D 및/또는 3D)을 결합하여 다분야 시뮬레이션을 가능하게 하고 차세대 임베디드 시스템에 자동 코드 생성을 활용하여 더 많은 것을 탐색하십시오.
gigye modelgwa jeongi model(0D, 1D mich/ttoneun 3D)eul gyeolhabhayeo dabun-ya simyulleisyeon-eul ganeunghage hago chasedae imbedideu siseutem-e jadong kodeu saengseong-eul hwal-yonghayeo deo manh-eun geos-eul tamsaeghasibsio.
EN An Element within a Node must support one or more models and it is the model or models that define the functionality that an Element has
KO 노드 내의 요소는 하나 이상의 모델을 지원해야 하며 요소가 가지고 있는 기능을 정의하는 모델 또는 모델입니다
nodeu naeui yosoneun hana isang-ui model-eul jiwonhaeya hamyeo yosoga gajigo issneun gineung-eul jeong-uihaneun model ttoneun model-ibnida
EN 5G Radio Channel Models Feko wave propagation models have been extended to account for the higher frequency bands and specific characteristics of 5G
KO 5G 무선 채널 모델 Feko 파동 전파 모델은 5G의 고주파 대역 및 특정한 특성을 설명하기 위해 확장되었습니다
5G museon chaeneol model Feko padong jeonpa model-eun 5Gui gojupa daeyeog mich teugjeonghan teugseong-eul seolmyeonghagi wihae hwagjangdoeeossseubnida
EN Creates new data models based on changing business needs. Stores data in an immutable log that enables new data models to be applied to historical data.
KO 변화하는 비즈니스 요구 사항에 따라 새로운 데이터 모델을 생성합니다. 기록 데이터에 새 데이터 모델을 적용할 수 있도록 데이터를 변경할 수 없는 로그에 저장합니다.
byeonhwahaneun bijeuniseu yogu sahang-e ttala saeloun deiteo model-eul saengseonghabnida. gilog deiteoe sae deiteo model-eul jeog-yonghal su issdolog deiteoleul byeongyeonghal su eobsneun logeue jeojanghabnida.
EN 5G Radio Channel Models Feko wave propagation models have been extended to account for the higher frequency bands and specific characteristics of 5G
KO 5G 무선 채널 모델 Feko 파동 전파 모델은 5G의 고주파 대역 및 특정한 특성을 설명하기 위해 확장되었습니다
5G museon chaeneol model Feko padong jeonpa model-eun 5Gui gojupa daeyeog mich teugjeonghan teugseong-eul seolmyeonghagi wihae hwagjangdoeeossseubnida
EN Hedging and netting models supported on MT5. Both models of position management are available.
KO MT5에서 지원하는 헤징 및 네팅 모델. 두 가지 포지션 관리 모델을 모두 사용할 수 있습니다.
MT5eseo jiwonhaneun hejing mich neting model. du gaji pojisyeon gwanli model-eul modu sayonghal su issseubnida.
EN All models of our dart series at a glance dart models with USB 3.0 and new Sony IMX392 and IMX334 sensors
KO Basler dart 시리즈의 모델 전 기종 정보 요약 USB 3.0와 새로운 Sony IMX392 및 IMX334 센서가 탑재된 dart 모델
Basler dart silijeuui model jeon gijong jeongbo yoyag USB 3.0wa saeloun Sony IMX392 mich IMX334 senseoga tabjaedoen dart model
| Englisch | Koreanisch |
|---|---|
| usb | usb |
EN Composite approval models can be created from basic models using a combination of Boolean logical operators.
KO 이때, 부울 논리 연산자의 조합을 사용하면 기본 모델에서 더욱 정교한 승인 모델을 생성 할 수도 있습니다.
ittae, buul nonli yeonsanjaui johab-eul sayonghamyeon gibon model-eseo deoug jeong-gyohan seung-in model-eul saengseong hal sudo issseubnida.
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train more models models to train powering more models train grand train tour train used train employees train teams railway train quickly train train team whole train train clients train station express train cheese train nearest train station world train machine learning train rhaetian railway train easily train train south train stations train back go train continuously train mountain train train employees train set train departure train schedules train longer panorama train easy to train chur train station ways to train highlights by train tranzalpine train freight train train tracks train station concourse old steam train train additional members through train top train journeys small train minutes by train mini train panoramic train connects train returns down
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