label area是什么意思_label area中文

label area中文什么意思

标号区

label: n. 1.纸条，贴条，标签，签条。 2.称号，绰号。 3 ...
area: n. 1.面积；平地；地面。 2.空地；〔英国〕地下室前 ...
label information area: 标号信息区
label save area: 标号保存区; 标号保留区
label: n. 1.纸条，贴条，标签，签条。 2.称号，绰号。 3.标记，符号。 4.(字典中用的)说明性略语。 5.(有胶水的)邮票[印花税票]。 6.【建筑】披水石。 7.〔古语〕布条，带子；封文件的丝带。 attach a label on ... 在…上加标签。 union label 〔美国〕(证明产品确是工会会员制成或销售的)工会标签。 acquire the label of 得了…的绰号。 vt. (〔英国〕 -ll- ) 1.贴标签于，用签条标明。 2.把…叫做，把…列为。 3.(用放射性同位素)使(元素或原子)示踪；(用示踪原子)使(化合物等)示踪。 label a trunk for Paris 给箱子贴上运往巴黎的标签。 The bottle is label(l)ed “Poison”. 瓶上标明“有毒”。 label sb. (as) a turncoat 把某人叫做叛徒。

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例句与用法

In the area at the left . if you do not have a pouch , affix the folded label using clear plastic shipping tape over the entire label area
来获得。如果您没有邮袋，则使用干净的塑料运输胶带将已折叠的标签粘贴在整个标签区域上。
In the area at the left . if you do not have a pouch , affix the folded label using clear plastic shipping tape over the entire label area
索取ups标签pak袋及其他项目。若您没有透明塑胶袋，您可使用透明胶纸贴上摺叠的标签，并固定在包裹上。
This paper elaborates the main idea and some details of the two approaches that include labeling areas , choosing the source node and the target node , searching the neighbor nodes , choosing the evaluation fimction and dealing with the failure
包括算法的基本思想以及算法实现中的几个关键技术：区域类型的标记、起始节点和目标节点的确定、相邻节点的搜索、估计函数的选择以及失败的处理。
Now there are two basic target recognition strategies , such as processing from bottom to top , which is called data - driving method , and processing from top to bottom , which is called knowledge - driving method . the former begins with low layer processing for example , general segmentation , label and feature extraction , then judges whether the feature vector extracted from the labeled area is in accordance with the feature vector of the object model . the latter firstly brings forward a hypothesis on probably existed feature , secondly proceeds with purposeful segmentation , label and feature extraction , lastly judges whether the feature vector extracted from the labeled area is in accordance with the feature vector of the object model
目标识别在工农业生产、国防建设中具有极其重要的地位，目前目标识别的算法常用的有两种，一种是由下而上的数据驱动型策略，即不管目标属于何种类型，一律先对原图像进行一股性的分割、标记和特征抽取等低层次处理，然后将每个带标记的已分割区域的特征矢量与目标模型相匹配；另一种是由上而下的知识驱动型策略，即先对图像中可能存在的特征提出假设，根据假设进行有目的地分割、标记和特征抽取，在此基础上与目标模型进行精确匹配。

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