馬爾可夫英語怎麼說及英文翻譯

A. 英語論文中的參考文獻翻譯成中文

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B. HMM隱馬爾可夫模型的例子、原理、計算和應用

隱馬爾可夫模型（HMM），在語音識別、機器翻譯、中文分詞、命名實體識別等眾多領域展現其廣泛應用價值。本文詳盡解析了HMM的各個方面，旨在構建全面的知識框架。

首先，我們回顧馬爾可夫理論，包括馬爾可夫性、馬爾可夫鏈及其計算方法，這些是HMM的基礎。馬爾可夫性意味著當前狀態獨立於過去，只依賴於當前狀態，通過馬爾可夫鏈模型狀態轉移。接著，深入理解HMM的核心，即其假設、圖結構以及聯合概率分布，通過實例闡明其原理。

在HMM的實踐應用中，概率計算演算法如前向演算法和維特比演算法佔據重要地位。前向演算法用於識別問題，如語音識別中的聲學模型預測，而維特比演算法在解碼問題中，如中文分詞的最優路徑搜索中表現卓越。學習演算法，如鮑姆-韋爾奇演算法，用於模型參數的估計，如聲學模型和翻譯模型的訓練。

然而，HMM並非完美，它存在局限，需要與樸素貝葉斯和條件隨機場模型進行對比理解。盡管有這些限制，HMM憑借其簡潔的數學形式和高效的演算法，在處理時序數據時展現出強大的能力，特別是在大數據場景中。

總之，HMM是一種描述時序數據的有力工具，通過理解其基本原理、演算法和應用，我們可以更好地駕馭它在眾多領域的實踐應用。

C. 英語翻譯！

手工翻的，但不是學相應專業的，將就看看吧，至少比翻譯機有邏輯

For all the results presented thus far,
對於所有迄今為止的結果，
the Markov model for the channel has a single transition time in each interval between consecutive packets.
在連續的數據包之間，馬爾可夫信道模型在每個區間里都有一個單一的過渡時間。
In some situations, there might be a few packet intervals between some consecutive pairs of packets in a session,
在某些情況下，一次會話里的一些連續數據包之間可能有多個數據包區間，
in which case the channel might change a few times between the determination of the adaptation statistic from one packet
在這種情況下，此信道可能發生變化，主要發生在單一數據包中統計量適配性偵測
and its application to the choice of code-molation combination for the next packet.
以及選擇下個數據包相應的代碼調試組合之間這段時間里。
Because of this possibility, we investigated the performance of the adaptive transmission protocol
因為這種可能性，我們要調查分析自適性傳輸協議的進行狀況
for a six-state Markov model with NT transition times between consecutive packets.
（分析方式可）使用連續的數據包之間的NT過渡時間來建立一個六態馬爾可夫模型。
The results in Table IV are for the protocol that uses the error count.
在表四里的結果顯示了協議使用了錯誤的計數。
From Table IV, we see that if there are three or fewer transition times between consecutive packets,
從表四我們看到，如果連續數據包之間的過渡時間只有三個或少於三個，
then the throughput is within approximately 6.1% of the throughput for
a single transition time.
這樣的通過量是單一過渡時間的通過量的約6.1 ％之內。
For five or fewer transition times,
在五個或更少的過渡時間中，
the throughput is within approximately 11.1% of the throughput for a single transition time.
這樣的通過量是單一過渡時間的通過量的約11.1 ％之內。
For some values of CENR0, these percentages are much lower;
對於一些CENR0值，上述這些百分比要低得多，
for example, for 4 dB they are 1.6% and 4.7%, respectively,
例如， 4dB（分貝？）時他們分別是1.6％和4.7％，
and for 12 dB they are 0.8% and 2.3%, respectively.
12dB（分貝？）時他們分別是0.8％和2.3％。
We also observed that the percentages are approximately the same for the PPSI protocol.
我們還注意到，如採用PPSI協議，這個百分比數也大致相同。