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2013-05-23 12:21
求翻译：Differently, [32, 33] mine patterns from high-level semantic features for which smaller representational space are needed. However, such techniques can work only if the high-level features are correctly detected, which is an open question. In contrast, we show Section 3.1 how our binarization approach is able to preser是什么意思？ 待解决
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Differently, [32, 33] mine patterns from high-level semantic features for which smaller representational space are needed. However, such techniques can work only if the high-level features are correctly detected, which is an open question. In contrast, we show Section 3.1 how our binarization approach is able to preser
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
不同的是， [32 ， 33] ，从高层次语义特征矿模式对于那些需要更小的代表性空间。
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2013-05-23 12:23:18
[32， 33]矿样式与更小的代表空间是需要的高级语义特点不同。然而，这样技术可能运作，只有当恰当地查出高级特点，是一个未解决的问题。相反，我们显示第3.1部分我们的binarization方法怎么能保存最初的实值的表示法的信息，当提供项目时的有限数字。
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2013-05-23 12:24:58
不同地， (32， 33个) 矿样式从更小的代表空间是需要的高级语义特点。 然而，这样技术可能运作，只有当高级特点正确地被查出，是一个未解决的问题。 相反，我们显示第3.1部分怎么我们的binarization方法能保存最初的real-valued表示法的信息，当提供项目时的有限数字。
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2013-05-23 12:26:38
以不同的方式，[32、 33] 矿井模式从高层语义特征的较小的代表性空间需要。然而，这种技术可以工作只有当高级别的功能正确地检测，这是一个悬而未决的问题。与此相反的是，我们表明第 3.1 节如何我们图像二值化方法是能够保持初始的实数表示同时提供有限的项数的信息。
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2013-05-23 12:28:18
以不同方式， (32， 33) 我的从高级语义特征的模式其中，更小代表的空间需要。然而，这样的技术只有当高级特征正确地被检测时可以工作，是一个未决问题。相比之下，我们告诉第 3.1 节我们的 binarization 方法怎样能保护最初实际估价的代表的信息而提供条款的一个有限数字。
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