어떻게 에게 만들다 더 ~에서 당신의 온라인 그리고 오프라인 발효 데이터
그리고 어떻게 에게 속도 위로 당신의 바이오 프로세스 개발 ~와 함께 통계 모델링.
나 오전 베냐민 퓌르스트 ~에서 클라리언트
그리고 오늘 나 ~ 할 것이다 보여 주다 너 어떻게 에게 ~하다 이것 입력 제이엠피.
나 ~ 할 것이다 선두 너 ~을 통해 ㅏ 실습 프레젠테이션,
어떻게 에게 결합시키다 다른 모델링 기법
그래서 저것 입력 그만큼 끝 너 가지다 ㅏ 결합 프로파일러
어디 너 ~ 할 수있다 바라보다 ~에 모두 그만큼 응답 온라인, 오프라인, ~에 하나 시각
그리고 보다 뭐라고 요 영향 당신의 프로세스 매개변수 가지다.
나 오전 ㅏ 생화학 엔지니어 ~에 의해 훈련.
나 일하다 ~을위한 클라리언트 ~에 그만큼 그룹 생명공학
그리고 나는 그룹 지도자 의 바이오프로세스 설계.
그만큼 안건 ~을위한 오늘 ~ 할 것이다 ~이다
Clariant 소개 그만큼 프로세스 기술 태양 액체.
그리고 그 다음에 나 ~ 할 것이다 잠수 ~ 안으로 그만큼 주제 의 나의 말하다
그리고 가다 에게 그만큼 통계 분석 의 발효 데이터.
을위한 그만큼 모델링 오프라인 응답 나 를 호출 기준 통계 모델링.
나 ~ 할 것이다 사용 그만큼 맞다 모델 플랫폼
그리고 ~ 할 것이다 특히 집중하다 여기 켜짐 그만큼 외삽 제어
어느 왔다 입력 ~와 함께 JMP 찬성 16.
다음 수준 분석 ~ 할 것이다 ~이다 모델링 그만큼 온라인 데이터
그리고 나 ~ 할 것이다 사용 그만큼 같은 데이터 세트
그리고 ~을위한 이것 나 ~ 할 것이다 사용 그만큼 기능의 데이터 플랫폼,
또한 ㅏ JMP 찬성 특징.
허락하다 나 공유하다 일부 열쇠 인물 ~에 대한 클라리언트.
클라리언트 ~이다 ㅏ 글로벌 지도자 입력 전문 화학.
에게 그만큼 오른쪽 너 ~ 할 수있다 보다 그만큼 클라리언트 사업 숫자.
우리 가지다 ㅏ 3.9 10 억 스위스 프랑 매상 입력 2020년
~와 함께 ㅏ 15% 에비다 여유
그리고 ~ 위에 13,000 직원 세계적인 ~에 85 생산 사이트.
클라리언트 구성 의 삼 사업 단위:
케어 화학, 촉매 작용, 그리고 자연스러운 자원.
케어 화학.
그들 생산하다, ~을위한 예시, 재료 ~을위한 샤워 젤 그리고 샴푸,
어느 너 사용 입력 일일 삶.
자연스러운 자원.
그들 생산하다, ~을위한 사례, 벤토나이트.
40퍼센트 의 모두 야채 유화 ~이다 명확히 ~와 함께 벤토나이트 ~에서 클라리언트.
촉매.
의 강좌, 이것들 ~이다 모두 종류 의 촉매
그리고 그들 또한 포함하다 그만큼 사업 선 바이오 연료 그리고 파생 상품.
이 사업 선 팔다 태양 액체.
뭐 ~이다 태양 액체?
Sunliquid ~이다 ㅏ 기술 어느 왔다 ~에서 그만큼 그룹 바이오 연구개발센터, 어디 나 일하다.
원래, 이것의 ㅏ 생명공학 프로세스 ~을위한 생산 바이오에탄올
~에서 먹을 수 없는 바이오매스.
어떻게 하다 그것 일하다?
단지 에게 스트레스 이것 다시,
그건 그만큼 초- 세대 바이오에탄올 생산.
그래서 우리 사용 비 먹을 수 있는 바이오매스 공급원료.
그래서 원래 농업의 잔류물.
이 ~ 할 수있다 ~이다 밀, 빨대, 사탕수수, 옥수수 스토버,
시립 쓰레기 또는 임학 잔류물.
우리 놓다 저것 ~ 안으로 그만큼 태양 액체 프로세스
그리고 우리 첫 번째 회전하다 그들을 ~ 안으로 셀룰로오스 설탕
그리고 그 다음에 에게 셀룰로오스 에탄올.
그만큼 멋진 물건 ~에 대한 이것 프로세스 ~이다
저것 그것 ~ 할 수있다 ~이다 사용 된 같이 ㅏ 플랫폼 프로세스 ~을위한 ~ 아니다 오직 ~에 의해 바이오 에탄올,
하지만 ~을위한 다른 지속 가능한 연료 또는 조차 바이오 기반 화학.
그만큼 개발 의 이것 프로세스 시작했다 입력 그만큼 그룹 생명공학 어디 나 일하다.
너 ~ 할 수있다 보다 만약 나는 ~ 아니다 입력 집 코로나로 사무실,
나는 일하고있는 여기 ~에 저것 모서리 의 그만큼 아르 자형& 디 센터 입력 플라네그.
그건 위치한 단지 ㅏ 약간의 킬로미터 밖의 의 뮌헨 입력 바이에른 입력 독일.
그만큼 센터 ~였다 취임 입력 2006년
그리고 우리 가지다 ~ 위에 100 과학자들 그리고 기술자 일하고있는 거기.
그만큼 능력 필드 의 그룹 바이오 ~이다 바이오 연료 그리고 파생 상품,
태양 액체, 산업 효소, 그리고 바이오 기반 화학.
이내에 그만큼 생명공학 연구개발 센터,
우리 가지다 모두 그만큼 전문적 지식 에게 개발하다 새로운 제품 그리고 기술 아래에 하나 지붕,
시작 ~에서 작은 매우 작은 미세역가 접시 ~ 위에 흔들어 플라스크
에게 위로 에게 100 리터 생물 반응기.
여기 입력 그만큼 그림, 너 가지다 ㅏ 작은 몰래 엿보다 ~에 우리의 전문인 센터 발효.
에게 그만큼 오른쪽 여기, 너 ~ 할 수있다 보다
그만큼 태양 액체 상업화 전 공장 스트라우빙에서
어느 ~이다 단지 하나 그리고 ㅏ 반 시간 ~에서 여기.
그것 ~였다 세워짐 입력 2012년 그리고 ~ 할 수있다 생산하다 ~에 대한 1000 톤 의 에탄올 당 년도,
그리고 우리 ~이었다 할 수있는 에게 테스트 그만큼 넓은 범위 의 다른 바이오매스 공급원료 거기.
아마도 일부 의 너 ~이다 알고있는 저것 클라리언트 ~이다 시운전
ㅏ 광고- 크기 바이오에탄올 공장 입력 포다리, 루마니아 ~에 이것 시각.
에게 말하다, 같이 ㅏ 생화학 엔지니어,
봄 이것 공장, 저것 ~이다 진짜, 진심으로, 인상적인 것.
그만큼 크기 의 그만큼 건물 그리고 그만큼 장비 거기
이다, 입력 생명공학 수단, 진짜 엄청난.
그리고 나 보다 이것 같이 ㅏ 진짜 기함 ~을위한 바이오매스 변환 여기 입력 유럽.
그리고 에게 나의 의견,
저것 ~이다 하나 의 그만큼 주요한 생명공학 프로젝트 우리 가지다 입력 유럽 ~에 이것 시각
그리고 정말 만든다 나 자랑스러운 에게 보다
저것 우리 ~이다 선회 우리의 태양 액체 기술
~에서 벤치 규모 에게 생산 규모.
그만큼 공장 변형 ㅏ 4 분의 1 의 ㅏ 백만 톤 의 밀 빨대
~ 안으로 50,000 톤 의 바이오에탄올 당 년도.
그리고 에게 주다 ㅏ 더 줌 숫자, 저것 수단 하나 거대한 곤포 의 빨대,
~에 대한 500 킬로 간다 ~ 안으로 저것 공장 당 분.
태양 액체 기술 활성화 너 에게 생산하다 바이오에탄올
입력 ㅏ 매우 통합 방법.
옆 제품 처럼 리그닌 ~이다 재사용 입력 그만큼 CHP 공장 ~을위한 에너지 공급.`
그래서 생성 증기 그리고 힘 어느 간다 뒤 에게 그만큼 공장, 의 강좌.
만약에 당신은 호기심이 많은 에게 배우다 더 ~에 대한 저것 기술,
제발 바라보다 ~에 그만큼 연결
또는 느끼다 무료 에게 연락하다 나 또는 도달하다 밖 입력 그만큼 콘택트 렌즈
어느 ~이다 주어진 켜짐 그만큼 집 페이지.
지금, 왜 나는 전시 너 모두 의 이것?
뭐 ~하다 모두 그만큼 단계 가지다 에게 ~하다 ~와 함께 각 다른?
~에 모두 단계 의 그만큼 개발 의 우리의 생명공학 프로세스,
너 가지다 데이터 ~에 대한 그만큼 프로세스.
그리고 그것 하지 않는다 문제 만약 이것의 ㅏ 마이크로 역가 그릇,
ㅏ 하나- 리터 생물 반응기, 또는 ㅏ 다중- 큐 생산 규모 발효기,
너 언제나 가지다 오프라인 데이터 처럼 역가 너 측정하다,
그리고 너 가지다 온라인 데이터 오는 ~에서 센서, 압력, 온도.
그리고 너 언제나 원하다 에게 알고있다:
어떻게 ~ 할 수있다 너 성취하다 그만큼 대부분 효율적인 프로세스?
어떻게 ~ 할 수있다 너 성취하다 그만큼 높은 수익률?
뭐 그만큼 프로세스 과정의 영향 매개변수?
그리고 뭐라고 요 감지기 ~하다 너 가지다 에게 지불 주목 에게
에게 가져 오기 그만큼 대부분 의 당신의 프로세스?
모두 이것들 포인트들 ~ 할 수있다 ~이다 해결 ~와 함께 통계 모델링 의 당신의 프로세스,
그리고 JMP 진짜 준다 너 그만큼 기회 에게 만들다 더
~에서 당신의 온라인 그리고 오프라인 발효 데이터
그리고 속도 위로 당신의 생명공학 프로세스.
하자 가다.
부터 나의 말하다 ~이다 가고있다 에게 진화하다 ~에 대한 데이터 오는 ~에서 ㅏ 발효 프로세스,
나 원하다 에게 놓다 여러분 켜짐 그만큼 같은 페이지 ...에 관하여
어떻게 하다 ㅏ 발효 프로세스 바라보다 처럼.
이것은 ㅏ 기초적인 개요 의 그만큼 발효 프로세스 ~와 함께 DSP.
나 ~ 할 것이다 집중하다 켜짐 그만큼 기본 포인트들 여기.
그래서 너 오다 입력 ~와 함께 ㅏ 테스트 튜브 그건 ㅏ 약간의 밀리리터.
너 전파하다 당신의 유기체 입력 ㅏ 그래서- ~라고 불리는 씨앗 발효기.
그리고 그 다음에 너 하다, 입력 그만큼 다음 규모, 그만큼 발효,
그만큼 기본 발효기 어디 그만큼 제품 ~이다 가고있다 에게 ~이다 생산
그리고 그 다음에 너 가다 에게 ㅏ 하류.
그만큼 설정 여기 진짜 달려있다 켜짐 뭐라고 요 그만큼 명세서 의 당신의 제품 이다.
모두 ~을 따라 그만큼 프로세스, 너 가지다 다른 단계
그리고 너 가지다 요인, 어느 ~이다 세트 ~을위한 이것 단계.
켜짐 그만큼 맨 위 여기, 나 보여 주다 단지 일부 예.
그래서 씨앗 접종 양, 어떻게 많이 바이오매스 너 놓다 입력 여기,
pH, 온도 환경 의 그만큼 발효기, 또는 조차 다른 습한 작업,
그리고 그만큼 날것의 재료 너 놓다 ~ 안으로 그만큼 프로세스:
어느 유형, ~에 뭐라고 요 집중.
그리고 모두 의 그들을 여기 ~이다 일정한, 그들 가지다 ㅏ 결정된 숫자.
그래서 나 묘사 그들을 여기 ~와 함께 점.
그리고 의 강좌, 너 가지다 응답.
그만큼 응답 ~이다 뭐라고 요 그만큼 출력 의 당신의 프로세스.
이 ~ 할 수있다 ~이다 ㅏ 추수 생산하다.
그래서 어떻게 많이 제품 너 가고있다 에게 가져 오기 입력 당신의 발효기
또는 어떻게 좋은 하다 당신의 DSP 공연하다
입력 자귀 의 일부 특정한 응답 너 원하다 에게 바라보다 에.
저것들 ~이다 일정한, 다시, 왜냐하면 너 단지 가지다 ㅏ 하나의 가리키다
그리고 너 가지다 온라인 감지기 데이터.
을위한 발효, 너 대개 바라보다 ~에 무엇 처럼 ㅏ
해산 산소 ~라고 불리는 pO2, 온도, 압력.
그리고 그만큼 중요한 가리키다 ~에 대한 저것 감지기 데이터, 그것 ~이다 기능의.
그래서 너 가지다 당신의 감지기 데이터 ~ 위에 지속.
너 가지다 ㅏ 곡선 의 데이터.
그리고 나 ~ 할 수있다 진짜 말하다 너
관심이 있다면 입력 앎, 어떻게 ~이다 모든 것 연결된 거기?
어떻게 ~ 할 수있다 나 만들다 그만큼 베스트 의 모두 의 그만큼 데이터 너 가지다?
그리고 보통 시작하다 만약 너 원하다 에게 알고있다 ~에서 너의 발효 매개변수
뭐라고 요 ~이다 당신의 응답 당신은 가고있다 에게 가지다,
당신의 오프라인 응답
무엇 처럼 ㅏ 생산하다 제품 캐릭터.
그리고 아마도 너 원하다 에게 알고있다 ~에서 ㅏ 발효 매개변수
어떻게 하다 ㅏ 전형적인 감지기 곡선 바라보다 처럼
그래서 저것 너 알고있다 어떻게 에게 가다 ~와 함께 당신의 프로세스 입력 ㅏ 좋은 방법.
그리고 마지막 하지만 ~ 아니다 최소, 하지 않을 것이다 그것 ~이다 엄청난, 여기 ~을위한 그만큼 마지막 가리키다,
앎 ~에 하나 시각 가리키다,
온라인 감지기 가지다 ㅏ 비판적인 영향 켜짐 당신의 수확량?
사용 기준 소프트웨어 너 ~ 할 것이다 진짜 ~ 아니다 가져 오기 멀리.
당신은 아마 가고있다 에게 잃다 당신의 집중하다 찾고 ~에 모두 그만큼 포인트들
그리고 JMP ~ 할 수있다 진짜 돕다 너 입력 구하는 저것들 것들 완료.
입력 그만큼 수행원 나 원하다 에게 보여 주다 너, ~와 함께 ㅏ 라이브 데모 그 다음에,
어떻게 너 ~ 할 수있다 ~하다 모두 저것들 것들 입력 제이엠피.
거기 ~이다 여러 개의 비디오 입력 그만큼 지역 사회
진짜 어떻게 에게 사용 그만큼 적합 모델 플랫폼 또는 그만큼 상근 플랫폼,
하지만 ID 처럼 에게 결합시키다 이것들 플랫폼 에게 놓다 모두 그만큼 결과 함께.
그래서 표준 통계 모델링
~와 함께 ㅏ 맞다 모델 플랫폼 그리고 ~와 함께 ㅏ 집중하다 켜짐 그만큼 외삽 제어.
나 원하다 에게 사용 그만큼 발효 매개변수 그리고 모델 그만큼 추수 생산하다.
저것 ~이다 어디 이었다 가고있다 에게 가다 ~을위한 그만큼 첫 번째 가리키다.
보통 그만큼 목표 의 행위 이것 이다,
너 원하다 에게 알고있다 뭐라고 요 프로세스 매개변수 주다 ㅏ 높은 수확량.
너 원하다 에게 찾기 an. 최적의 입력 그만큼 설계 공간.
~이다 저것 최적의 안정적인?
그리고 뭐라고 요 매개변수 가지다 상호 작용?
그리고 뭐라고 요 매개변수 ~이다 예민한?
그리고 그만큼 방법 너 ~하다 이것, 같이 나 이미 말했다 너,
당신은 가고있다 에게 사용 그만큼 맞다 모델 플랫폼.
하나 중요한 가리키다 여기, 나 전화 그것 여기
상세한 평가 ~에 의해 그리고 ~와 함께 주제 문제 전문가.
나 믿다 저것 그만큼 진짜 속도 ~을위한 프로세스 개발
온다 ~에서 ㅏ 상호간의 이해 의 사이에 그만큼 전문가 너 가지다.
그것 하지 않는다 문제 만약 이것의 ㅏ 발효 엔지니어,
데이터 분석자, 또는 ㅏ 관리자.
모든 전문가 ~해야하다 이해하다 ㅏ 작은 조금 의 그만큼 언어 의 그만큼 다른 전문가.
그래서 이것의 진짜 중대한 저것 그만큼 주제 문제
공유하다 ㅏ 흔한 언어.
그리고 나 믿다 사용 JMP 활성화 너 에게 말하다 저것 흔한 언어
사용 그만큼 프로필 JMP 제공 그리고 그만큼 보고서 JMP가 있습니다.
얻다 뒤 에게 그만큼 주제.
이 ~였다 ~라고 불리는 진짜- 삶 실험,
그리고 그만큼 데이터 ~였다 오는 ~에서 ㅏ 계획 실험
그리고 그것 ~였다 ~ 아니다 예정된 ~을위한 그만큼 용법 의 통계 모델링.
저것 수단 그만큼 설계 공간 ~였다 ~ 아니다 최적.
나 놓다 ㅏ 구성 의 삼 매개변수 여기.
당신처럼 ~ 할 수있다 보다, 의 강좌, 거기 ~였다 일부 친절한 의 구조화된 접근하다,
하지만 ~ 아니다 입력 모두 치수, ~ 아니다 입력 모두 매개변수.
너 ~ 할 수있다 보다 켜짐 이것 중심선, 우리 하지마 가지다 그래서 많은 포인트들.
그래서 하나 의 그만큼 도전 여기 ~였다
그만큼 제한된 설계 공간 입력 여기, 특히 그만큼 외삽 제어.
JMP 찬성 온다 입력 매우 능숙한.
의는하자 ~ 안으로 제이엠피.
이제 JMP를 로드하겠습니다.
그래서 저것 ~이다 나의 데이터 테이블 그리고 의 강좌 이미 스크립트 그만큼 보고서.
이 ~이다 그만큼 프로필 ~을위한 저것 내가 선택한 모델.
ㅏ 티 이것 가리키다, 나 ~ 할 것이다 ~ 아니다 가다 ~ 안으로 그만큼 세부 의 그만큼 모델링.
나 추정하다 너 이미 보았다 ~에 당신의 음모.
당신은 완료, 너 선택된 당신의 모델, 그만큼 매개변수 ~을위한 당신의 모델 바르게.
그래서 어떻게 ~ 할 수있다 너 사용 이것 ~을위한 당신의 개발?
나 생각한다 그건 예쁜 분명한.
너 가지다 여기 그만큼 추수 생산하다,
어느 당신은 관심있는 ~을위한 당신의 발효기,
그리고 의존성 의 모두 의 그만큼 매개변수 어느 나 설립하다 중요한 ~을위한 이것 모델.
그리고 하나 방법 너 ~ 할 수있다 사용 이것,
나 원하다 에게 보여 주다 너 ㅏ 매우 멋진 물건 너 ~ 할 수있다 보다 ~와 함께 이것 모델.
만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 종자 접종,
저것 ~이다 원래 그만큼 양 의 바이오매스 너 놓다 입력 그만큼 프로세스.
만약에 너 가지다 ㅏ 낮은 바이오매스 너 놓다 입력 그만큼 씨앗,
그것 수단 당신은 ~ 아니다 가고있다 에게 가지다 그래서 많이 바이오매스 ~ 동안 당신의 전부의 프로세스.
그리고 너 ~ 할 것이다 보다 저것 이것 매개변수만
하지 않는다 가지다 ㅏ 거대한 영향 켜짐 그만큼 추수 생산하다.
하지만 지금 만약 너 보다 저것 움직이는, 만약 너 이동하다 저것 주위에,
거기 ~이다 ㅏ 강한 상호 작용 ~와 함께 요소 ㅏ 입력 그만큼 주요 발효기.
그래서
~와 함께 더 적은 바이오매스 입력 여기 너 가지다,
그만큼 더 요소 ㅏ 입력 그만큼 기본 발효기 너 주다 입력,
그만큼 더 제품 너 ~ 할 것이다 생성하다.
너 ~ 할 수있다 원래 말하다 그건 ㅏ 한정 켜짐 요소 ㅏ 저것 만든다 완전히 감각.
지금 그만큼 흥미로운 물건 ~이다 그만큼 상호 작용.
만약에 너 가고있다 에게 놓다 더 바이오매스 ~ 안으로 그만큼 프로세스, 저것 회전 주위에.
그래서 뭐라고 요 일어난다 여기?
나 가지다 에게 말하다 너 할 수 없다 보다 저것 여기 뭐라고 요 일어난다 거기
왜냐하면 너 가지다 ㅏ 다른 한계.
지금 그것 얻다 하는 지점까지 이것의 흥미로운.
너 가지다 에게 놓다 더 데이터 ~ 안으로 당신의 모델, ~을위한 사례, 온라인 데이터.
당신은 할거야 보다 저것 입력 ㅏ 다른 감지기.
저것 ~이다 무엇 나 ~ 할 것이다 보여 주다 너 그 다음에 만약 우리 가다 ~ 안으로 그만큼 온라인 데이터 분석.
너 ~ 할 수있다 바로 그거죠 보다 이것 행동 거기.
그리고 단지 봄 이것 ~였다 상당히 분명한 ~을위한 나; an. 설명 의 저것 ~였다 분명한.
하지만 단지 그만큼 다른 일 나 이야기 에게 모니터링 및 발효 엔지니어
그리고 그 단지 말했다,
"가지고 저것 행동 ~을위한 저것 다른 매개변수 그리고 온도,
그건 완전히 분명한 그리고 우리 가지다 에게 바라보다 ~에 저것."
그건 무엇 저것 나 이야기 에 대한, 저것 흔한 언어
저것 나 ~ 할 것이다 ~이다 할 수있는, 같이 데이터 분석자, 에게 이해하다 일부 것들
하지만 ~ 아니다 에게 그만큼 같은 정도 같이 그만큼 발효 엔지니어 하다.
그래서 이것의 매우 중대한 저것 여러분 가지다 입장 에게 이것 친절한 의 찾고 ~에 저것.
나 원한 에게 말하다 ~에 대한 외삽 제어.
외삽 제어 온다 ~와 함께 JMP 찬성 16 그리고 그것 ~ 할 수있다 ~이다 설립하다 여기.
거기 ~이다 다른 표준 너 ~ 할 수있다 세트.
나 세트 그것 여기 에게 그만큼 첫 번째 하나 저것 원래 ~이다
JMP 에게 머무르다 이내에 그만큼 문맥 의 그만큼 데이터 너 가지다.
만약에 너 원하다 에게 배우다 더 ~에 대한 저것,
거기에 말하다 ~에 대한 제어 외삽 ~에 의해 로라 랭커스터 그리고 제레미 금연 건강 증진 협회.
그만큼 비디오 입력 그만큼 지역 사회.
그들 말하다 ㅏ 많은 ~에 대한 어떻게 너 ~ 할 수있다 사용 저것
그리고 어떻게 ~이다 그만큼 통계 세부 뒤에 저것.
같이 너 이미 아마 주목, 움직이는 주위에 그만큼 매개변수,
저것들 흔적 여기 이동하다 저것 아니었어 거기 ~ 전에
그리고 저것 진짜 준다 너 an. 이점 입력 사용 그만큼 모델
왜냐하면 너 ~ 할 것이다 ~ 아니다 가다 밖의 그만큼 모델, 밖의 의 당신의 설계 공간.
당신은 ~ 아니다 가고있다 에게 만들다 ㅏ 잘못된 결론 ~에서 당신의 데이터.
그리고 너 ~ 할 수있다 보다 조차 JMP 분할 데이터 여기
만약 그것은 생각한다 저것 ~이다 ~ 아니다 충분한 데이터 거기
에게 ~하다 일부 적출 데이터 ~에서 저것.
그래서 ~을위한 제한된 설계 공간,
외삽 제어 ~이다 매우 정돈 된 방법 에게 가다.
이었다 가고있다 에게 사용 저것 나중에.
그래서 이었다 가고있다 에게 필요 에게 저장 우리의
예측 공식.
저장하러 갑니다 그것 여기, 저장 기둥, 때리다 그만큼 예측 공식,
그리고 그 다음에 이것의 가고있다 에게 회전하다 위로 입력 당신의 데이터 테이블 아래에 여기
왜냐하면 이었다 가고있다 에게 필요 저것.
가고있다 에게 가져 오기 뒤 에게 나의 프레젠테이션.
그래서 단지 에게 만들다 ㅏ 짧은 요약.
그만큼 모델 표시 ~ 할 수 있었다 보여 주다 예상되는 행동
그리고 대부분 중요한 예기치 않은 행동 그리고 사용 저것 ~을위한 다음 실행합니다.
그만큼 외삽 제어 특히 제한된 설계 공간 온다 입력 매우 능숙한,
그리고 우리 ~이었다 할 수있는 에게 찾기 최적화된 매개변수 의 그만큼 모델
입력 그만큼 설계 공간.
그래서 우리 식별 잠재적 인 매개변수 ~을위한 ㅏ 더 높은 생산하다 ~을위한 그만큼 다음 실행합니다.
단지 ㅏ 멋진 옆 사실.
어떻게 에게 해석하다 안정.
나 보통 선호하다 에게 사용 그만큼 모의 실험 장치 여기.
너 ~ 할 수있다 단지 추가하다 저것 에게 그만큼 프로파일러 그리고 또한 나 처럼 에게 사용 그만큼 윤곽 구성
특히 언제 너 가지다 다수의 응답.
그래서 ~ 아니다 오직 그만큼 역가
하지만 상상하다 너 가지다 일부 DSP 성능 너 원하다 에게 놓다 ~ 안으로 당신의 모델 같이 잘
그리고 그 다음에 너 놓다 그들을 모두 입력 ㅏ 윤곽 구성
그리고 한계 그만큼 지역 어디 너 원하다 에게 가지다 그만큼 프로세스
그리고 그 다음에 너 가지다 그만큼 표적 지역 어디 너 필요 에게 운영 당신의 프로세스
에게 ~이다 이내에 모두 그만큼 명세서.
특히 여기 왜냐하면 의 이것 제한된 설계 공간,
너 가지다 에게 강조하다, 너 가지다 에게 검증 그만큼 결과
~와 함께 an. 추가의 실험적인 달리다 왜냐하면 너 ~이었다 켜짐 그만큼 한계.
그만큼 최적 우리 선택한 ~와 함께 그만큼 프로파일러 ~이다 켜짐 그만큼 한계 의 그만큼 모델.
그래서 너 가지다 에게 ~이다 확실한 저것 저것들 ~이다 옳은.
하지만 여기 입력 이것 사례,
우리 단지 사용 그들을 에게 가이드 우리를 입력 그만큼 옳은 지도 ~을위한 매개변수 환경.
~에 이것 가리키다, 우리 가지다 그만큼 프로파일러
~와 함께 그만큼 응답 의 그만큼 추수 생산하다 ~ 위에 그만큼 발효 매개변수.
지금 나 이미 암시 그것.
그렇지 않을까요 ~이다 엄청난 에게 가지다 지금 모두 당신의 온라인 센서 켜짐 거기 ~도
그래서 너 ~ 할 수있다 보다 다른 효과 같이 잘?
하자 가다 거기.
그래서 그만큼 다음 단계 ~이다 온라인 데이터 분석 ~와 함께 ㅏ 기능의 데이터 플랫폼.
그리고 거기 너 ~이다 할 수있는 에게 사용 그만큼 같은 세트 의 발효 매개변수
그리고 모델 그만큼 기능의 데이터, 그만큼 온라인 응답 데이터
그리고 결합시키다 그들을 ~와 함께 당신의 모델.
우리 단지 사용 저것.
에게 놓다 저것 ㅏ 작은 조금 입력 제도법,
승 이자형 가지다 그만큼 발효 매개변수, 우리 가지다 ㅏ 전부의 다발 의 감지기 데이터.
나 묘사 모두 그만큼 패치 여기.
그리고 ~에서 저것 데이터, 우리 원하다 에게 가다 에게 ㅏ 프로파일러
어디 우리 가지다 그만큼 낮추다 선 ~이다 그만큼 모델 나 단지 보여 주었다 너
그리고 너 또한 가지다 다른 응답 거기.
우리 ~ 할 수있다 보다 뭐라고 요 ~이다 그만큼 전형적인 응답 의 저것 세트 의 매개변수 당신은 선택한.
나 초안 ㅏ 짧은 워크플로 여기 어떤 이었다 가고있다 에게 하다.
나는 가고있다 에게 보여 주다 너 저것 입력 JMP, 의 강좌.
그리고 우리 ~이다 원래 가고있다 에게 사용 저것 우리 했다 이미,
그만큼 맞다 모델 플랫폼, 저장 그만큼 예측 공식.
그리고 지금 이었다 가고있다 에게 사용 그만큼 FDE 플랫폼, f 그것은 스플라인,
~하다 그만큼 기능의 암사슴 그리고 저장 저것 다시,
그리고 그 다음에 놓다 모든 것 함께 입력 하나 장소.
하자 가져 오기 뒤 에게 제이엠피.
여기 ㅏ 세트 의 데이터.
나 정규화 모두 그만큼 데이터 ~에서 영 에게 하나.
나 ~ 일 것이다 원하다 에게 보여 주다 너 an. 예시 의 그만큼 pO2 ,
저것 ~이다 해산 산소.
이 ~이다 an. 중요한 매개변수 입력 발효
왜냐하면 미생물 입력 이것 사례, 필요 산소.
그리고 그래서 가지고 충분한 산소 모두 그만큼 시각 ~이다 중요한.
그만큼 그래프 건축업자, 본질적으로, 만약 너 원하다 에게 가져 오기 사람들 에게 사용 JMP,
나 언제나 처럼 에게 스트레스 밖 사용 그만큼 그래프 건축업자,
왜냐하면 그건 단지 그만큼 가장 쉬운 방법 에게 놓다 데이터 함께 그리고 만들다 멋진 그래프.
그래서 사용 다른 소프트웨어 아마 ~ 일 것이다 가지다 촬영 나 에게 ~하다 이것,
~ 아니다 30 초.
그리고 이것 ~이다 ㅏ 매우 멋진 방법 에게 가지다 모두 그만큼 개요.
그리고 어디 ~하다 너 원하다 에게 가다?
우리 원하다 에게 가지다 또 다른 매개변수 여기, 그만큼 pO2 .
또한, 모두 그만큼 정보 우리 가지다 입력 모두 저것들 배치
우리 원하다 에게 수집 그들을 여기
그리고 보다 뭐라고 요 ~이다 그만큼 전형적인 곡선 ~을위한 이것 세트 의 발효 매개변수 우리 선택했다.
그만큼 기능의 데이터 플랫폼 ~이다 여기 아래에 전문화된 모델링.
너 필요 당신의 출력, 어느 ~이다 기능의.
나는 단지 가다 가져 가다 둘 여기, pO2 그리고 이산화탄소.
켜짐 그만큼 엑스, 당신은 가고있다 에게 놓다 그만큼 지속,
그리고 너 가지다 에게 말하다 JMP 어떻게 에게 차별하다 ~ 사이 그만큼 성냥.
그래서 당신은 가고있다 에게 놓다 당신의 일괄 ID 여기.
지금, 이것의 진짜 중요한
에게 보충 모든 것 너 원하다 에게 필요 ~에 대한
그래서 발효 매개변수,
또는 조차 다른 것들 처럼 그만큼 추수 생산하다.
너 원하다 에게 알고있다, 너 원하다 에게 ~하다 분석 켜짐,
너 가지다 에게 놓다 보충 여기 ~에 이것 가리키다.
만약에 너 잊다 무엇 여기, 너 가지다 에게 다시 하다 ㅏ 많은 의 물건 다시.
그리고 그 다음에 너 가지다 그만큼 첫 번째 보고서 기능에 데이터 탐침.
JMP 준다 너 여기
그건 모든 것 함께.
하나 그래프 그건 별로 좋지 않다,
하지만 여기 너 ~ 할 수있다 보다 모두 그만큼 데이터 ~에 의해 일괄 ID.
단지 원하다 에게 가리키다 밖, 거기 ~이다 멋진 깨끗한- 위로 도구 여기.
가지다 ㅏ 바라보다 ~에 그들을, 사용 그들을.
너 하지마 가지다 에게 깨끗한 위로 당신의 데이터 전에,
조차 너 ~ 할 수있다 채우다 당신의 데이터 여기 매우 용이하게.
지금 우리 가지다 그만큼 데이터 여기, 그리고 지금 우리 가지다 에게 짓다 ㅏ 기능의 모델 의 그만큼 데이터.
그리고 JMP 하다 저것 ~와 함께 행위 스플라인.
거기 ~이다 다른 종류 의 스플라인 너 ~ 할 수있다 사용.
나는 첫 번째 가고있다 에게 가다 에게 그만큼 가장 쉬운 하나, 학사 플레인.
예쁘다 빠른, 그리고 너 ~ 할 수있다 보다 뭐라고 요 그것 하다 거기.
첫 번째, 당신은 가고있다 에게 보다 여기 입력 빨강, 스플라인 ,
어느 ~이었다 완료 ~ 위에 그만큼 다른 사용자 데이터.
그리고 그만큼 초, 그것 하다 ㅏ 기능의 PCA 아래에 여기.
그래서 PCA 원래 ~이다 ~에 대한 감소 그만큼 차원.
그리고 JMP 생산하다 ㅏ 세트 의 아이겐 기능
그리고 ㅏ 세트 의 FPC, 기능의 원칙 구성 요소.
그리고 만약 너 곱하다 각 동 FPC ~와 함께 그만큼 아이겐 함수,
너 ~ 할 것이다 끝 위로 ~와 함께 ㅏ 기능의 모델.
그래서 너 ~ 할 수있다 사용 저것 에게 개별적으로 모델 각 일괄 의 발효기 너 가지다.
그래서 그만큼 FPC ~이다 그만큼 개인 특성 의 ㅏ 일괄
그리고 그만큼 아이겐 기능 ~이다 유효한 ~을위한 모두 의 그들을.
입력 곱하기 그들을, 너 가져 오기 각 개인 곡선.
그건 중요한 에게 이해하다 저것 저것들 FPC ~이다 그만큼 특성
~을위한 그만큼 기능의 데이터 너 가지다.
그 다음에 너 가지다 에게 설계 지금.
지금, 찾고 ~ 안으로 이것.
원래 너 보다 저것 운형자 하지 않는다 가져 오기 그만큼 데이터 매우 잘.
나 알고있다 저것 위로 그리고 다운 여기,
저것들 ~이다 중요한 그리고 저것 하지 않는다 정장 나 매우 잘.
그래서 나는 가고있다 에게 제거하다 이것 맞다 그리고 나 ~ 할 것이다 하다...
거기 ~이다 다른 모델.
P-Spline은 벌점을 받습니다. 학사 플레인 모델 그리고 저것 ~ 할 것이다 ~하다 그만큼 물건 여기.
단지 원하다 에게 가리키다 밖 거기 ~이다 다른 방법 같이 잘.
그만큼 직접 함수 의 PCA 하다 그것 없이 장착 ㅏ 기초 함수.
만약에 너 가지다 ㅏ 거대한 데이터 세트 저것 공장 더 빠르게.
을위한 나, 나 이미 알고있다 ~에서 나의 데이터 세트 저것 그만큼 P-스플라인 ~이다
저것 뭐라고 요 나는 가고있다 에게 필요.
너 ~ 할 수있다 이미 보다 여기 이것 소요 일부 시각.
그래서 생각한다 ~에 대한 아마도 일부 데이터 절감
저것 너 ~ 할 수있다 가져 오기 더 빠르게 ~을 통해 저것 프로세스 만약 이것의 중요한.
하지만 ~이다 알고있는 저것 만약 너 줄이다 당신의 데이터,
너 ~ 할 것이다 ~이다 지는 정보 ~에 대한 당신의 프로세스
그리고 아마도 저것들 ~ 할 것이다 ~이다 그만큼 중요한 것.
그래서 아마도 단지 가져 가다 당신의 시각 그리고 단지 기다리다 ~을위한 일부 분,
붙잡다 ㅏ 커피.
그래서
너 ~ 할 수있다 보다 여기 이미 저것 저것들 윤곽 ~하다 맞다 매우 좋은.
그래서 이것 ~이다 무엇 나 ~였다 관심있는 ~와 함께 에게 사용.
의 강좌, 너 ~ 할 수있다 바라보다 ~에 그만큼 진단 플롯
그리고 보다 만약 모든 것 양복들 너 잘.
나 ~ 할 것이다 집중하다 켜짐 저것 어디 나 원한 에게 가다 원래.
유지하다 입력 정신, 어디 했다 너 원하다 에게 가다?
구함 에게 추가하다 ㅏ pO2 곡선 여기 의존 켜짐 그만큼 발효 매개변수.
JMP ~이다 가고있다 에게 주다 그만큼 옵션 에게 ~하다 ㅏ 기능의 암사슴 분석.
저것 ~이다 바로 그거죠 어디 우리 원하다 에게 가다.
원래 입력 그만큼 배경, 그것 하다 ㅏ 일반화
진행 ~와 함께 ㅏ 둘- 도 계승 모델.
그리고 그만큼 견적 방법,
그것 대개 달려있다 켜짐 그만큼 양 의 매개변수 너 가지다.
이것의 어느 하나 베스트 하위 집합 또는 나 생각한다 이것의 ㅏ 앞으로 선택.
허락하다 나 만들다 저것 더 작은.
필요하지 않습니다.
하지만 우리 ~하다 필요 이것. 그건 어디 우리 원한 에게 가다.
그래서 바로 그거죠 뭐라고 요 우리 필요.
우리 가지다 그만큼 pO2 , 그만큼 온라인 응답, 의존 의 우리의 매개변수.
단지 같이 ㅏ 옆 가리키다,
만약 너 하지마 보다 이것 모델링 장착,
너 가지다 에게 ~하다 저것 아마도 더 ~에 의해 사용 그만큼 맞다 모델 플랫폼.
하지만 만약 이것의 좋아 ~을위한 너, 너 ~ 할 수있다 가다 ~와 함께 저것.
다시, 너 가지다 에게 저장 당신의 예측 공식
같이 너 원하다 에게 놓다 저것 함께.
~이다 알고있는 저것 나는 지금 입력 다른 데이터 테이블 ~보다 나 사용 된 전에.
그래서 너 ~ 할 수있다 때리다 저장 예측 공식, 딸깍 하는 소리,
그리고 그 다음에 너 갈거야 끝 위로 ~와 함께 당신의 예측 공식 여기 입력 저것 테이블.
그리고 나의 원래의 모델 ~였다 입력 또 다른 데이터 유형.
그래서 너 가지다 에게 단지 결합시키다 그들을 무엇이든 너 처럼, 하지만 너 처럼.
나 단지 원래 복사 그만큼 공식 그리고 저것 그 것이었다.
그 다음에, 허락하다 나 보여 주다 너 만약 너 원하다 에게 놓다 그들을 함께.
나 놓다 그들을 함께 입력 나의 원래의 테이블. 나 가지다 그들을 둘 다 여기 지금:
그만큼 예측 공식 의 그만큼 추수 생산하다
그리고 그만큼 의 pO2 예측 공식.
그리고 어떻게 에게 놓다 저것 함께?
매우 쉬운.
사용 그만큼 프로파일러, 놓다 그만큼 함수,
그리고 매우 중요한, 진드기 그만큼 확장하다 즉각적인 방식
왜냐하면 너 가지다 저것 아이겐 함수 거기,
그래서 너 필요 에게 확장하다 그만큼 즉각적인 방식.
딸깍 하는 소리 괜찮아.
나, 다시, 준비된 ㅏ 조각 왜냐하면 그만큼 원래의 평가,
그건 ~ 아니다 그래서 화려한.
그래서 나 선호하다
착색 ~에 일부 가리키다.
그래서 나 단지 놓다 저것들 둘 입력 여기.
그래서 이것 ~이다 어디 우리 원한 에게 가다.
우리 가지다 우리의 추수 여기 그리고 우리 가지다 우리의 pO2,
그리고 우리 가지다 모두 우리의 매개변수 입력 여기 ~을위한 그만큼 의존성.
지금 나 약속 너 저것 우리는 할거야 보다 더.
그것이 바로 씨앗 접종 입력 그만큼 요소 ㅏ 우리 보았다 전에,
만약 너 기억하다,
그리고 우리 봤다 저것 ~을위한 낮은 바이오매스 우리는 ㅏ 긍정적 인 영향 의 요소 ㅏ
입력 그만큼 주요 발효기.
그리고 가지고 더 바이오매스, 저것 행동 회전
그리고 지금 우리 ~이다 할 수있는 에게 보다 뭐야 사고.
너 보다 여기 저것 ~이다 그만큼 전형적인 pO2 응답 에게 저것 세트 의 매개변수.
그리고 이미 가고있다 아래에 여기, 너 ~ 할 수있다 보다 뭐라고 요 발생합니다.
나는 가고있다 에게 가다 여기 ㅏ 작은 조금 더 아래에.
그만큼 pO2 간다 아래에.
그래서 발효기에서, 우리 하지마 가지다 ㅏ 한계.
지금 의 요소 ㅏ, 우리 가지다 ㅏ 한계 의 산소.
저것 ~이다 단지 그만큼 이유 왜 저것 ~이다 ~ 아니다 좋은 ~을위한 그만큼 프로세스.
지금 ~와 함께 모델링 당신의 온라인 데이터 그리고 당신의 오프라인 데이터,
너 ~ 할 수있다 가다 하나 단계 더 깊은 에게 이해하다 뭐라고 요 바로 그거죠 원인 모두 당신의 행동.
저것 ~이다 ㅏ 진짜 엄청난 예시
어떻게 너 ~ 할 수있다 접근하다 그만큼 이해,
특히 그만큼 속도- 위로 의 당신의 프로세스 개발.
돌아 가지 에게 나의 프레젠테이션.
원래, 저것 ~이다 단지 뭐라고 요 나 보여 주었다 너,
단지 ~와 함께 더 매개변수.
나 추가 더 온라인 응답 그리고 또한 일부 DSP 응답 입력 여기.
당신은 할 수 있습니다 놓다 저것 ~에 무엇이든 정도 너 처럼.
하지만 ~이다 알고있는, 여기 ~이다 아니요 외삽 제어.
거기 ~이다 다른 모델 뒤에 각 응답.
그래서 JMP 할 수 없다 놓다 저것 함께 ~ 안으로 외삽 제어.
그래서 여기 너 ~ 할 것 같다 한계 당신의 요인 ~ 위에 그만큼 요인 설정 의 그만큼 프로파일러
저것 너 머무르다 안에 당신의 설계 공간.
너 ~ 할 수있다 사용 JMP 표준 에게 바라보다 ~에 그만큼 프로필.
너 단지 가지다 에게 ~하다 그만큼 분석 ~와 함께 JMP 프로, 그만큼 FDE 분석.
괜찮아, 하나 더 물건.
하지 않을 그것 ~이다 엄청난 지금 에게 알고있다 ~에 어느 시각 포인트들 an. 온라인 감지기
가지다 ㅏ 비판적인 영향 켜짐 당신의 생산하다?
그래서 저것 너 원래 가지다 그만큼 감지기
같이 an. 입력 매개변수 그리고 당신의 생산하다 켜짐 이것 옆.
그래서 너 ~ 할 수있다 바로 그거죠 말하다, "괜찮아, ~에 이것 가리키다, 이것의 매우 비판적인
에게 가지다 나의 pO2 위로 또는 아래에 에게 가지다 ㅏ 좋은 추수 생산하다."
하자 가다. 다음 수준.
지금, 나 원하다 에게 사용 그만큼 온라인 데이터 에게 모델 그만큼 추수 생산하다.
나 원한 에게, ~ 전에 우리 시작, 놓다 저것 그래픽으로 다시
그리고 켜짐 이것 옆, 우리 가지다 모두 그만큼 PO2.
그만큼 그래프 나 이미 보여주었다 너 전에. 그건 그만큼 pO2 의 모두 그만큼 배치.
그리고 너 ~ 할 수있다 보다 저것 입력 그만큼 끝 여기, 우리 가지다 이것 하나의 가고있다 위로;
그만큼 pO2 감지기 여기, 그만큼 pO2 ~이다 매우 낮은;
그리고 여기 이것의 어딘가에 입력 그만큼 낮추다 지역 의 그만큼 감지기.
그리고 입력 각 의 이것들 케이스, 그만큼 추수 생산하다 가지다 다른 행동.
그래서 어떻게 든 그만큼 개인 곡선 ~에 이것 시각 가리키다
가지다 영향 켜짐 그만큼 추수 생산하다.
저것 ~이다 바로 그거죠 뭐라고 요 나 원하다 에게 모델
그래서 너 ~ 할 수있다 말하다 어느 감지기 프로필 진짜 리드 에게 ㅏ 좋은 생산하다.
이 ~이다 어디 나 원하다 에게 가다.
그래서 나 ~ 할 수있다 가지다 모두 그만큼 응답 여기
그리고 나의 추수 생산하다 의 강좌 묘사 그리고 모델링 위에, 이것 사례, 그만큼 FPC.
기억하다 저것 나 말했다 저것 그만큼 FPC ~이다
그만큼 개인 특성 의 그만큼 응답.
저것 ~이다 바로 그거죠 뭐라고 요 너 하다.
그래서 나는 가고있다 에게 보여 주다 그 안에 있냐 JMP 같이 잘.
우리 ~ 할 수있다 시작 일하고있는 ~을 통해 저것 워크플로
그리고 원래, 이것의 그만큼 같은 하지만 너 단지 사용 그만큼 데이터 입력 ㅏ 다른 방법.
너 사용 당신의 온라인 데이터, 그만큼 요약 의 그만큼 FPC
에게 모델 그만큼 일반화 회귀.
그 다음에 너 놓다 모든 것 다시 함께,
~을 살리다 에게 예측 방식 입력 하나 데이터 테이블,
그리고 거기 너 가다.
괜찮아, 어디 했다 우리 떠나다?
그래서 이것 ~이다 어디 우리 멈췄다 그만큼 마지막 시각.
우리 가졌다 우리의 pO2 ~ 위에 그만큼 발효 매개변수.
우리 이미 가지다
모델 의 pO2 ~ 위에 그만큼 FPC.
지금 뭐라고 요 우리 필요 ~이다 그만큼 개인
함수 요약.
그래서 우리 필요 에게 모델화하다 그만큼 FPC 우리 가지다 ~을위한 저것 응답
~와 함께 그만큼 추수 생산하다 왜냐하면 저것 ~이다 뭐라고 요 나 원하다 에게 알고있다.
어떻게 하다 에프 PC 기여하다 에게 그만큼 추수 생산하다?
지금 너 ~ 할 수있다 세트 여기 뭐라고 요 너 원하다 에게 내 보내다.
원래, 진드기 모든 이것.
너 필요 에게 저장 방식 왜냐하면 너 원하다 에게 가지다 그만큼 공식 의 그만큼 포 2
매달린 의 그만큼 FPC,
그리고 너 원하다 에게 가지다 모두 그만큼 FPC.
지금 너 가지다 에게 발췌 저것 데이터 왜냐하면 너 원하다 에게 모델화하다 저것,
그리고 어느 하나 저장 데이터 여기
또는 만약 너 가지다 모델화하다 더 ~보다 하나 응답,
너 ~ 할 수있다 ~하다 저것 위로 여기 저장 중 데이터 또는 저장 그만큼 요약.
그 다음에 너 가져 오기 모든 것 깔끔하게 배열 입력 하나 데이터 테이블.
딸깍 하는 소리 저것 그리고 그 다음에 너 ~ 할 것이다 끝 위로 ~와 함께 ㅏ 테이블 처럼 이것.
그래서 너 원래 가지다 모두 당신의 FPC 입력 여기
그리고 그만큼 방식 너 ~ 할 것이다 필요 여기 ~이다 거기.
지금 우리 가지다 에게 모델 그만큼 FPC 에게 가져 오기 의존 에게 그만큼 추수 생산하다.
너 단지 가다 에게 그만큼 맞다 모델 플랫폼,
그 다음에 너 ~ 할 것이다 선택하다 뭐라고 요 너 원하다 에게 모델
그리고 저것 ~이다 당신의...
이것의 보충.
저것 ~이다 왜 나 암시 저것 너 진짜 가지다 에게 ~이다 알고있는
의 뭐라고 요 너 보충 입력 그만큼 매우 첫 번째 단계 의 그만큼 상근.
지금 이었다 가고있다 에게 필요 그만큼 추수 생산하다 여기.
그것 가지다 에게 ~이다 보충.
그리고 그 다음에,
의존 켜짐 어떻게 너 원하다 에게 접근하다 그것, 나 보통 가져 가다 그만큼 FPC.
나 사용 그만큼 응답 표면 모델.
저것 ~ 할 것 같다 ~이다 충분한 ~을위한 너.
만약에 너 생각한다 너 필요 또 다른 모델,
당신은 무료 에게 사용 무엇이든 모델링 너 ~ 인 것 같다 필요한 에게.
입력 이것 사례, 나는 놓다 그들을 개별적으로.
때때로, 조차 아마도 단지 모델링 그만큼 평균 ~ 일 것이다 ~이다 충분한.
그만큼 평균 여기, 아마도 단지 모델링 그만큼 평균 ~이다 충분한.
나 알고있다 저것 입력 나의 사례 그것 아니다.
에 의해 그만큼 방법, ~에 이것 가리키다,
나는 하고 싶다 말하다 감사하다 너 에게 이마누엘 훌리오, JMP 엔지니어,
누구 도왔다 나 밖 입력 가고있다 ~을 통해 저것 절차 같이 잘.
감사 해요, 이마누엘, ~을위한 기부 나 ㅏ 머리 위로 ~을위한 상근.
우리 필요 ㅏ 일반화 회귀 여기.
때리다 운영.
그리고 그 다음에, 저것 대화 열립니다 어디 너 ~ 할 수있다 선택하다 다른 견적 행동 양식.
원래, 너 그냥 수 노력하다 그들을.
그 다음에, 그만큼 모델 ~이다 가고있다 에게 ~이다 완료.
좋은 물건 ~이다 저것 위로 여기 당신은 가고있다 에게 가지다 ㅏ 모델 비교.
그래서 만약 너 놓다 입력 더 ~보다 하나, 너 ~ 할 것이다 곧장 보다 그만큼 비교 의 그들을.
그래서 어떻게 그들 행동하다 그리고 어느 가지다 그만큼 베스트 정보 표준.
그 다음에, 너 가지다 에게 선택하다 무엇이든 너 원하다 에게 가다 와 함께.
~이다 알고있는 저것 무엇 처럼 베스트 부분집합 ~ 할 수있다 가져 가다 일부 계산적인 시각.
그래서 아마도 가다 에게 그만큼 보다 어떻게 멀리 저것 ~해야한다 가다.
너 선택한 그 다음에, 당신의 모델.
너 하다, 그 다음에, 저장 그만큼 예측 공식 의 저것 견적 방법 너 선택했다.
너 때리다 저것 그리고 그 다음에 JMP ~ 할 것이다 놓다 저것 여기.
그 다음에 너 가지다 모든 것 함께 저것 너 필요, 이것 시각 입력 하나 장소.
당신은 가고있다 에게 가져 가다 그만큼 프로파일러,
놓다 입력 당신의 예측 공식 ~을위한 그만큼 추수 생산하다,
그리고 의 강좌, 당신의 온라인 응답 같이 잘,
추가하다 그들을 여기
의존 켜짐 어떻게 많은 너 가지다 모델링.
확장하다 즉석 공식뿐만 아니라 그리고 딸깍 하는 소리 괜찮아.
나, 다시, 스크립트 저것,
가지고 그것 ㅏ 작은 조금 더 좋은.
그리고 그 다음에 이것 온다 위로.
너 가지다 당신의 예측 방식 ~을위한 pO2, 당신의 온라인 응답
그리고 당신의 추수 생산하다; 의존 의 그만큼 FPC 아래에 여기.
그럴 게요 단지 보여 주다 너 ㅏ 짧은...
만약에 너 회전하다 켜짐 그만큼 FPC 1, 너 ~ 할 수있다 보다 뭐라고 요 발생합니다.
그래서 만약 너 가지다 ㅏ 낮추다 추수 생산하다,
그 다음에 이것은 보여준다 너 저것 여기, 너 ~이다 원래 켜짐 ㅏ 꽤 낮은 수준.
우리 이미 배웠다 저것
낮은 레벨 의 산소 ~이다 ~ 아니다 그래서 좋은 ~을위한 발효 프로세스.
그래서 저것 ~ 할 수있다 ~이다 본 여기 같이 잘.
그리고 만약 너
가지다 높은 수확량 너 없다 더 추수,
더 더 꽉, 더 제품 ~보다 당신의 발효기,
당신은 가고있다 에게 보다 원래, 이것 간다 위로.
그건 좋은. 같은 행동 여기.
그리고 너 ~ 할 수있다 이미 보다 여기 저것 여기 간다 위로.
그래서 이것의 긍정적 인 ~을위한 당신의 프로세스 저것 그만큼 pO2 간다 위로 입력 그만큼 끝.
지금 이것 ~이다 그만큼 가리키다 어디, ~에 최소, 나 가지다 에게 가다 에게 그만큼 주제 문제 전문가
그리고 에게 주다 그에게 저것 데이터 왜냐하면
그 ~이다 그만큼 하나 누구 이해한다 저것 이것 수준 의 분석
5 월 ~이다 ~ 아니다 좋은 ~을위한 ㅏ 관리자.
하지만 여기 너 ~ 할 수있다 진짜 가다 ~ 안으로 세부 사항 ~와 함께 모두 그만큼 주제 문제 전문가
켜짐 말하자면, 발효 수준.
그리고 가지고 이것 옵션,
이것 진짜 속도 위로 당신의 프로세스, 이해 매우 많이.
그리고 너 ~ 할 수있다 보다 그만큼 영향 ~와 함께 그만큼 플롯 JMP 준다 너 매우 용이하게.
그리고 나누는 저것 프로파일러 ~와 함께 ㅏ 프로세스 엔지니어
준다 너 ㅏ 진짜 머리 시작
입력 뭐라고 요 ~이다 중요한 ~ 동안 그만큼 강좌 의 그만큼 프로세스,
그리고 준다 너 진짜 그만큼 ~하기위한 기회 저장 ㅏ 많은 의 시각
입력 발견 저것 밖.
그리고 만약 너 ~하다 저것 ~에 의해 가능성, 찾기 그것 밖 ~에 의해 가능성,
그건 가고있다 에게 가져 가다 그래서 많이 더 길게, 그래서 하지마 ~하다 저것.
나는 표제 ...쪽으로 그만큼 끝 의 나의 말하다.
그리고 나 원하다 에게 말하다 저것
그만큼 통계 분석 의 발효 데이터,
JMP 진짜 준다 너 그만큼 힘 에게
탐구하다 그리고 시각화하다 저것들 복잡한 프로세스 매우 쉬운.
너 ~ 할 수있다 깊게 하다 당신의 프로세스 이해
그리고 어느 프로세스 매개변수 ~이다 중요한, 어느 상호 작용
그리고 어느 ~하다 나 가지다 에게 바라보다 ~에 ~에 어느 시각 포인트들 의 그만큼 프로세스.
그리고 ~와 함께 그만큼 프로파일러 그리고 그만큼 다른 설정,
JMP 진짜 준다 너 그만큼 가능성 에게 말하다 저것 하나 상호간의 언어
에게 모두 레벨 ~에서 기술자 에게 관리자 그래서 저것 진짜 여러분
~ 할 수있다 만들다 더 ~에서 그만큼 온라인 그리고 오프라인 발효 데이터
그리고 진짜 속도 위로 당신의 생명공학 프로세스 개발.
감사 해요 ~을위한 청취.
나는 베냐민 퓌르스트 ~에서 클라리언트
그리고 느끼다 무료 에게 논평 그리고 물어보기 질문 ~ 위에 그만큼 비 에타 채널.
