すぐ下にコンビニ、夜市またぜひ泊まりたいです。

すぐ下にコンビニ、夜市またぜひ泊まりたいです。

結果 (繁體中文) 1:

馬上便利店下來，我們想留夜市也通過各種手段。

結果 (繁體中文) 2:

2 完整的梯度聚類演算法 （CGCA）
在本節中，完整的梯度聚類演算法，簡稱CGCA，
是描述不久。該演算法的原理基於資料的分佈;CGCA 的實施需要估計其密度。
每個群集的特徵都是內核密度估計器的局部最大值。作為
結果，物件密度高的區域被識別為聚類，而區域
具有物件的稀疏分佈，將一個組與另一個組分開。資料點是
通過使用昇冪法分配給聚類，即移動到
相同的本地最大值將放入同一群集中。該演算法在
反覆運算方式，直到滿足終止條件。
2.1 內核密度估計
假設 x1、 x2 . . . . . xm 是 n 維空間中 m 點的隨機樣本
來自具有密度 f 的未知分佈。其內核估計器可以定義為
用於 X 射線圖像特徵分析的完整漸變聚類演算法

結果 (繁體中文) 3:

我想馬上在便利商店，夜市再住一次。