ありがとうあなたのために見てるこれプレゼンテーションのためにお茶ヨーロッパ発見サミット会議オンライン。 私の名前はダミアンペレット。 私男研究開発科学者でCEAでフランス。 私午前とフランソワベルゲレットお茶統計学者そしてお茶創設者の一本革新でフランス。 とフランソワ、私たちははとてもハッピーになれここ今日そして私たちはするだろうのようににありがとうお茶操舵委員会誰がつめた私たちお茶機会に話すについてこれ仕事どれのはについて革新的なアプローチを使用してJMP。
私たちは意思与えるあなた二箱勉強します。 フランソワ意思ここお茶初め箱そして私意思ここお茶2番箱。 ただ始めるともっている少し言葉についてCEA。 CEAはもっている英語政府組織のために研究、発達、そして革新でオーブン地域。低い炭素エネルギー、技術的な研究、基本的研究、そして防衛そして安全。 お茶CEAカウントについて20,000人々そして私たちはは位置した私たちは九違うサイトでフランス。 私たちは持っている強い人間関係とお茶アカデミック世界そして多くのコラボレーションと大学そしてパートナー、両方でフランスそして全てその周りお茶世界。
いくつか言葉について一本革新。 の人種、私たちははもっている小さい会社比較したにお茶CEA。 それだった作成した15年前。 私たちははベースのでお茶南のフランス、トゥールーズ。 私たちははもっているチームの統計学者、のみ統計学者とスキルで工業用統計、例、 SPC、測定システム分析、そしての人種、機械学ぶそしてそれで私たちは。
私はもっているJMPユーザー以来1995年、それでもっている長さ時間前。 私始めましたとJMP 3. の人種、一本はJMP相棒なぜなら私たちは使用済みもっているバッチのJMP。 のために例、のために収率最適化、私たちは持っているもっている道具呼ばれたイエティ、自動収率最適化で複雑な製造業システム。 私たちはまた発展した解決ベースの私たちはもっているお客様リクエスト、何私たちは電話ソフトウェア私たちはリクエスト、のために例、もっている満杯解決のために外れ値検出金統計プロセスコントロール。
使用するJMPそしてGSL、私たちは持っているいくつかのGSL専門家ここ、含むキャロルソウル、どれのは共同著者のこれ話す今日。 私たちはまた持っているもっている古典的なコンサルティングそしてトレーニング専門知識ベースの私たちはJMP私たちは工業用統計。 お茶興奮したのお茶プレゼンテーション今日、私たちは意思ここ二本物箱研究とダミアン。 お茶初め1つはベースの私たちはシミュレーションそしてもっているコンピューターデザインの実験、そしてお茶2番1つ意思なれ提示されたによるダミアン私たちはもっている機械学ぶ道具のために予測。
私意思ここお茶箱勉強番号1ベースの私たちは混合。 それはわかった。 あなたできる行く私たちはお茶次滑り台。 お茶コンテクストはもっている危険評価そしてもっているチャンス計算。 に説明するそれもっている少し少し、混合デザインの実験だった作成したによるお茶CEAに評価するお茶パフォーマンスのもっている材料のために核無駄。 お茶コンディショニングは終わりと塩でもっているマトリックス。 お茶パフォーマンスは決定したによるもっているしきい値私たちはお茶エネルギー。 お茶エネルギーもっているになれより高いよりもお茶しきい値。
それはないそれで簡単に見積もりお茶チャンスになれ下にこれしきい値。 私たちは意思着用した全てお茶ツールそして全てお茶データそれ私たちは持っているにするこれタスク。 の人種、お茶チャンスもっているになれエース小さいエース可能。 ダミアンお茶CEA専門家、意思評価もしこれチャンスはわかった。 今、何方法論私たちは着用したに見積もりこれ最悪箱チャンス？
初めの全て、ベースの私たちはお茶データからお茶混合デザインの実験、私たちは持っている推定いくつかのモデル。 基本的に、いくつかの古典的な線形モデル、また分類そして決断木、そしてまたニューラルネットワークはお茶手モデル使用済み。 のためにそれぞれモデル、私たちは持っている終わり三つ分析。
初め、お茶取り付け済みイカワードシミュレーション私たちはお茶要因、それで古典的なランダムシミュレーションと取り付け済みイカルド。 また、何私たちは電話空間充填デザイン、もっているコンピューターデザインとJMP、どこ私たちは試すに探検するお茶デザイン空間標的によるコンピューターシミュレーション、追加するもっているノイズ私たちはお茶応答、応答。 これは終わりとJMPプロ。 最後もの私たちはしたはもっているブレンドするの取り付け済みイカワードそして空間充填デザイン。 私たちは意思詳細これ、標的これはとても役に立つエース私たちは欲しいに見積もりもっている最悪箱確率。 私たちはできる行くに次滑り台。
箱勉強番号1、古典的なJMPシミュレーションのためにお茶混合DOE。 初めの全て、私たちは持っているに選択するお茶最高モデル。 前にやってるシミュレーション、私たちは必要に探すお茶最高モデル。 そこにははもっているとてもニース特徴でJMPプロ、どれのは呼ばれたモデル比較。 とても素早く、あなたできる比較したお茶モデルベースの私たちは基準、 RS 4つの金お茶AISC。 私たちは持っている終わりこれそして私意思するお茶デモ右今。 私共有私の画面今。 私持っているに共有私の画面。 私たちは持っているに着用したJMP。 ここ、私開けるお茶データセット。 これはもっているデータセットから混合デザインの実験。 そこにはは八要因、バツ1- X8、そしてお茶応答はお茶エネルギー。
に見せるあなた年例のお茶モデルそれ私たちはした、私たちは実行するここ、のために例、もっている予測的なモデリングニューラル通信網。 お茶応答はお茶エネルギー。 お茶×の要因はここ。 私たちはクリックここ。 のために情報、私たちは決めたここないに分けるお茶満杯サンプルで学ぶサンプル、検証サンプル、テストサンプル、なぜならデータはからデザインの実験、それで私たちは持っているないもっているバッチのデータ。 31実験最大ここ。
私たちは着用したもっているKFold検証に保存サンプル、私するだろう言う。 もっているとても単純ニューラルネットここ、 1つ層、そして私たちはクリック私たちは行く。 そこにははやめるもっている良いモデルともっている正しい、しましょう言う、 RS四のためにそれ。 どうやっては働くお茶比較のお茶モデルでJMP? あなた必要に保存お茶予測式。 あなたクリック私たちはお茶スポットそして私保存お茶式。 やってるこれ、あなた持っている数式ここのお茶ニューラルネットと隠れた層。 あなた見るお茶式、双曲線正接ここのお茶線形予測器。 2番目のnユーロここのお茶隠れたレイヤー、別の式、そしてそれで私たちは。 でお茶終わり、のためにお茶ニューラルネット、お茶最後の式のためにお茶予測はもっている線形組み合わせのお茶隠れたニューロン。 私保つこれ式のためにお茶一瞬、そして私は行くにするお茶同じともっている線形モデル。
お茶線形モデルだった保存されましたここに保存時間。 私たちは決めたに持っているもっている線形モデル。 のために混合デザイン、私たちは持っているいくつかのクロス効果ここそしてもっている線形モデル。 の人種、私たちは必要にクリーンお茶モデル。 私たちは必要に取り除く何はない重要なここそしてそれで私たちは。 いつお茶仕事はそれで、私たちはまた持っているに保存お茶式。 私保存されました何私電話お茶予測式。 ここ、オンスまた、でお茶JMPテーブルどこかで、あなた意思持っているお茶予測式のためにお茶エネルギー、普通少しでも四角。 あなた持っているもっている古典的な線形式のためにお茶線形モデル。
に要約すると、ここ私持っている二モデル、ニューラル通信網そして普通少しでも四角、そして私持っているもっている式のためにお茶二モデル。 それからと論文数式、私行くに分析、予測的モデリング、そしてモデル比較。 これはお茶ニースJMPプラットホームのために機械学ぶ。 ここ何あなた持っているに入力はただお茶式のお茶予測器。 ここ、のためにお茶例、私ただ入力二式、普通少しでも四角そしてニューラルネット、そしてそれは全て。 あなたただクリックわかった。 ここあなた持っているもっている比較モデルといくつかの基準そしてあなた選択するお茶最高モデルh時間。 初めの全て、私追加ノイズでお茶データ、それでRS四はないそれで良い。
で追加、私たちはできる比較したお茶両方モデル。 でそれ箱、のためにお茶最悪箱分析、私たちは決めた決めたに実行するお茶シミュレーション両方私たちは線形モデルそしてまた私たちはニューラルネット。 今、私たちはは行くにするそれ仕事。 Lそして自分見せるあなた何私たちはした。 多分私は行くに共有これ滑り台、ダミアンなぜなら私必要に見せる何かここ。 それ意思なれより簡単にと私のパソコン。 それで、ライブデモは終わり。ここ私は行くに着用したもっている取り付け済みイカワードシミュレーション。 とても簡単ともっているJMP予測プロフィール。
初めの全て、これは私の初めデモ。 後それ、私意思するお茶混合デザインの実験空間充填デザイン。 私持っているに言うそれ両方のために取り付け済みイカワードそしてまたのために空間充填デザイン、私たちは持っているいくつかの混合制約。 それ手段それお茶和のお茶成分もっているになれ等しいに1つ。 そのないもっている本物空間充填デザイン。 そのないもっている本物取り付け済みイカワードなぜならあなた持っているこれ拘束された。 J午後もっているもっている頭いいアルゴリズム、反復的なアルゴリズムに取るの中へアカウントお茶制約。 私たちはは行くにシミュレーター取り付け済みイカワードとお茶初め要因そしてそれからとお茶2番要因取るの中へアカウントお茶初め1つそしてそれで私たちは。
でお茶終わり、私意思ここお茶満杯シミュレーションと両方取り付け済みイカワードそして空間充填デザイン。 これは新しいなぜなら何私たちは持っている終わりはのためにそれぞれ走るのお茶空間充填デザイン、私たちは持っている終わり1,000取り付け済みイカワードシミュレーション。 その本当にもっている最悪箱ここ、標的それだったお茶客観的のためにお茶CEAに持っているお茶最悪箱。 ありがとうにこれ、私たちは意思得るもっている本当に良い見積もりのお茶最悪箱確率。
今、させて自分ジャンプにお茶デモ。 初めの全て、取り付け済みイカルド。 ここ私持っているお茶結果のためにお茶取り付け済みイカルド。 いいえ、ごめん、そのないお茶右1つ。 ここそれは。 しましょう着用したお茶ニューラル通信網。 ここ、のためにお茶ニューラルネットワーク、あなたできる聞くのためにお茶プロフィール。 イチイあなた聞くのためにお茶プロフィール、ここあなたできる聞くお茶シミュレータ。 私意思無作為に動くお茶要因。 標的何は重要ここ、私は尋ねるのためにユニフォーム分布なぜならそのもっと古典的なのために混合デザイン。 ここ、私は行くにシミュレータランダムデータのためにお茶要素X1 、標的間これ価値そしてこれ価値なぜならそこにははもっている制約されたここ。 私続けてくださいとお茶2番要素とユニフォームシミュレーション間これ価値そしてこれ価値、そしてそれで私たちは。
に保存時間、私意思自動的に走るお茶シミュレーションここ。 ここそれは。 ごめん、私そのうちの持っているお茶右データセット。 ごめんについてそれ。 Wここそれは。 モデル比較そしてシミュレーション。 ここそれは。 わかった、ここそれは、取り付け済みイカワードシミュレーション。 に保存時間、病気見せるあなた直接お茶結果ともっているランダムシミュレーションともっている混合拘束された。
W e持っている終わりこれ取り付け済みイカワードシミュレーションそして私たちは持っているこれ結果私たちはお茶エネルギー。 何はニースまたはそれあなたできる置くお茶結果でもっているテーブル。 これはお茶結果、 10,000取り付け済みイカワードシミュレーション。 のためにそれぞれシミュレーションそしてとお茶モデル、あなた持っているお茶エネルギー。 今、に計算するお茶チャンスになれより低いよりもお茶スペック限界、私たちはただ持っているにするもっている分布のお茶シミュレートされたエネルギー。 これはもっている分布、ないその通りガウス、もっと近いにもっている場所分布。 標的ともかく、それではない案件。 私たちは意思するお茶プロセス能力そしてお茶スペック与えられたによるお茶CEAはマイナス100。 私ただクリック私たちはこれそして私たちは持っている何私たちは電話お茶能力分析、全体能力。 PPKはやめる良い、より高いよりも1.3 。 ここ、お茶期待される割合の外のスペックはとても低いなぜならこれ番号は明らかにとても低い。
私たちはできる持っているもっている見てでもっている科学的評価。 私たちははでもっているとても小さいチャンスそして明らかにそれだった許容できるのためにお茶[聞き取れない 00:15:13] 。 でこれ時間、ベースの私たちはニューラル通信網モデル、ベースの私たちは取り付け済みイカワードシミュレーション、私たちは持っている推定お茶初めチャンスになれ外の仕様そしてこれチャンスはここ。 次ステップ。 何私たちは持っている終わりここはそれ私たちはは行く戻るここ。 ごめん、私そのうちの近いこれ。 私そのうちの近いこれ。 私は行くここにする別のシミュレーションと何私たちは電話もっているシミュレーション実験。 シミュレーション実験はまた呼ばれた時々もっている空間充填実験。 あなた試すに探検するお茶デザイン空間。
ここ、私たちは持っているに思い出させるそれそこにははもっている混合制約された、それで私たちは意思ない探検する、の人種、もっている満杯デザイン空間、標的私たちは意思探検するもっている行くのお茶デザイン空間ここ。 ここはもっている結果、 128コンピューター走るとお茶シミュレーションデータ。 私たちはできる持っているもっている見てでお茶結果のお茶シミュレーション。 イチイ私たちはするもっている散布図マトリックス私たちはお茶シミュレートされた実験私たちはお茶要因、ここはお茶探検のお茶要素ともっている混合拘束された。 とこれ、オンスまた、私たちは持っているシミュレートされたエネルギー標的ここ、そのない取り付け済みイカワードシミュレーション、そのもっているコンピューターシミュレーション実験。
同じ仕事、私たちはできる置くお茶エネルギーここ。 Wここはお茶シミュレートされたエネルギー？ ここそれは。 オンスまた、だいたい通常は配布されました。 ここ私は行くに計算して、オンスまた、お茶プロセス能力ともっているスペックマイナス100。 ここそれは。 ここ私すべき持っているお茶プロセス能力どれのは良い。 オンスまた、あなた持っているもっているチャンスになれ外のお茶スペック、どれのは近いに7あたり1,000。 それはまた許容できるエースもっている結果。 標的あなたできる見るそれでそれ箱、お茶チャンスはより高いよりもお茶前の1つなぜならお茶計算だった違うそしてなぜならそれだったもっているシミュレーション実験探検するお茶空間そしてその違うから取り付け済みイカワードシミュレーション。
最後ものそれ私たちはした、そして私は行くに開けるお茶dあたファイル。 ここそれは、シミュレートされた取り付け済みイカルド。 ここそれは。 ないお茶右1つ、ごめん。 私持っているもっているバッチのもの開ける。 ここそれは。 何はこれファイル？ 何私たちはしたここ。 私たちはした両方もっている空間充填デザインそしてのためにそれぞれ走るのお茶空間充填デザイン、私たちは持っている終わり1,000取り付け済みイカワードシミュレーション。 お茶合計番号のポイントここは128,000線。 両方取り付け済みイカワードそしてまたもっているコンピューターデザインの実験。
ここ私たちは持っている本当にもっている良いデータセットと全てお茶潜在的バリエーション。 いくつかのは強制的によるお茶デザインの実験、その他は明らかにランダムとお茶取り付け済みイカルド。 ここ、オンスまた、私たちはは行くに見積もりお茶確率。 あなた持っているお茶ニース分布のお茶エネルギー。 それから私たちは意思オンスまた、計算するお茶チャンスになれ外の仕様。 入るお茶スペックここ、ここそれは。 ここ私たちは持っているもっているチャンスになれ外のスペック、どれのは近いに1当たり1,000。 オンスまた、それだったやめるもっている良い結果ここ。 これ結果はやめる革新的。 ここ、ただのために情報、私たちは持っていたに作成するもっている少しJMP脚本ここにするこれ、にミックスお茶コンピューターデザインそしてお茶取り付け済みイカワードシミュレーション。 そこにははもっている少しGSLコード化されたのためにそれ。 それは全てのために私の行く。 ダミアン多分あなたできる行く。 私停止お茶共有すること。
わかった。これは今お茶箱勉強番号2. のためにこれ勉強、私たちは持っている発展したもっているカスタム道具のために予測的な応用。 お茶客観的ここだったに作成するもっている道具含む統計モデルでJMPプロで注文に予測するもっている特定の財産どれのはお茶ガラス粘度都市エースもっている関数の構成そして温度。 にするそれ、実験的なデータは到来から両方コマーシャルデータベースそしてから私たちの自分のデータベースでCEA 。 もっているs私たちは意思見る、お茶独創のお茶アプローチ来るからお茶方法論のためにデータサブサンプリング。
私たちは欲しかったお茶アルゴリズムになれコード化されたでGSLそして実装されましたでJMPプロ。 お茶応答のお茶モデルはお茶ガラス粘度、の人種、そしてお茶要因はお茶重さパーセントのお茶ガラスコンポーネント。 ここはいくつかの背景情報。 あなた持っているに知るそれガラス材料はもっているいいえ-結晶質固体そしてそれは得られたによるもっている速い急冷するのもっているガラス溶ける。 からもっている材料ポイントのビュー、ガラスはもっている混合の違う酸化物。
お茶番号の酸化物は変数から二金三つでもっているとても単純ガラスにについて30そして平もっとでお茶ほとんど複雑な組成物。 Tここはもっている長さ伝統でお茶計算のガラスプロパティ、そして私たちは考えるそれお茶初めモデルだった作成したでドイツでお茶終わりのお茶19日世紀。以来それから、お茶額の出版された文学でお茶分野のガラス財産予測もっている増加したもっているバッチ。 それでそれ今日、私たちは持っているもっている巨大な額のガラスデータ利用可能でコマーシャルデータベース。データベース。
いくつかの課題残るのためにお茶予測のお茶ガラスv粘度なぜならお茶ガラスv粘度はもっている財産それはとても難しいに予測します。予測します。 初め、 v粘度もっているもっている巨大なきちんとしたの変化上にある注文の大きさ。 もっているまた、 v粘度はとても依存私たちは物理的なそして化学メカニズムそれできる発生するでお茶ガラス溶ける、依存して私たちはお茶ガラス構成、のように速い分離金結晶、のために例。
ここはただもっているショートパンツ例それショーこれ困難。 私たちは持っている選択された三つ組成物の何私たちは電話SBNガラス、どれのはとても単純ガラスとのみ3つの酸化物。 W e適用済みお茶最高知られているモデルからお茶文学に計算するお茶粘度都市。 T鶏私たちは比較したお茶予測された価値観とお茶実験的な価値私たちは持っている測定されたと私たちの自分のデバイス。あなたできる見るそれ平のためにもっているとても単純ガラス、それはない簡単に得る1つ信頼性のある価値のためにお茶予測されたv粘度。 ここはもっている良い写真私たちはのようにに着用したに与えるもっているビューのお茶データベースどこそれぞれ持参金は1つガラスでもっているマルチ次元のビューのお茶ドメインの組成物。
データ5月来るから違う孤立した勉強、金私たちはできる持っているデータ到来から研究を使用して実験的なデザイン、金データ得られたからパラメトリック研究と変化の1つ成分でもっている時間。 W e過ごしたもっているバッチの時間でお茶過去に適用する違う方法の機械学ぶ。 もっている古典的なアプローチだった使用済みのためにパーティショニングお茶データの中へもっているトレーニングセットそしてもっている検証セット。 標的でお茶終わり、いいえ統計モデルと許容できる予測的な能力だった見つかったに予測するお茶v粘度。 T帽子のなぜ私たちは持っている決めたに着用したもっている違うアプローチ。
その代わりのを使用して全てお茶データ、私たちは考えるそれはより良いに作成するもっているモデルによるを使用してデータ近いにお茶構成どこ私たちは欲しいに予測するお茶v粘度。 それでのために例、もし私たちは欲しいに予測するここ、 1つモデル意思なれ作成したからお茶データ私たちは持っているでこれエリア、そしてもっている違うモデル意思なれ作成したもし私たちは欲しいに予測するお茶財産ここ、のために例。 T帽子のなぜ私たちは言うそれこれテクニカルは動的なぜならお茶モデル依存します私たちはお茶構成そしてそれは関連しているそしてフィットしたどこ私たちは欲しいに予測します。予測します。 W e言うそれお茶モデルは自動なぜなら私たちはそのうちの持っているにするこれ手動で。
毎ステップは終わりによるもっているアルゴリズム実装されましたでお茶道具。 ○生まれるのお茶ほとんど重要ポイントは確かにお茶決定のお茶最適なデータセットに作成するお茶モデル。 F金それ、私たちは持っている実装されました二メソッドのサブサンプリング。 でお茶初めメソッド、もっている理論的金バーチャルデザインの実験は生成されたその周りお茶構成の興味のあること。 それからそれぞれ走るのお茶デザインは交換されたによるお茶ほとんど似ている実験的なデータここでお茶データベース、先頭に立ってにお茶最後のトレーニングデータセット。
でお茶2番メソッド、私たちは持っている実装されましたでお茶道具。Thははベースの私たちは違うサイズのデータセット作成したその周りお茶構成の興味。 もっている小さいデータセットは生成されたによるお茶道具そしてモデルは作成した私たちはこれ小さいサブセットに予測するお茶粘度都市。 T鶏より大きいそしてより大きいデータセットは生成された自動的にそしてお茶最適なサイズは評価されたによるいくつかの統計基準関連するにそれぞれサブセット。
ついに、お茶工事のお茶モデルはベースの私たちは三つ違うアルゴリズム実装されましたでお茶道具。 初めはもっている多項式モデル得られたによるもっているマルチ線形回帰。 2番はもっているジャンルgモデルそしてニューラルネットモデル。 もっているtお茶終わり、私たちは持っている六違う計算された価値観どれの作るお茶予測とても屈強。
しましょう行くにJMPに見るどうやってそれ動作します。 Lそして自分初め見せるあなたお茶コード化された。 Tおい脚本、エースあなたできる見る、はやめる長さ、について700行、どれのやめます複雑GSLコード化された。 お茶初めものあなた持っているにするはに入力お茶構成のお茶ガラスあなた欲しいに予測するお茶粘度。 Tああするそれ、あなたできる着用した年インターフェース私たちは持っている作成されました。作成されました。 あなたただ持っているに選択するお茶酸化物入るお茶構成。 F金それぞれ酸化物、あなたただ持っているに入力お茶重さパーセント。 金もしあなた欲しい、あなたできる直接入力お茶構成でお茶脚本、どれのはもっている少し少しもっと素早い、私するだろう言う。
それからあなた打ち上げお茶脚本。 私しないするそれ今なぜならそれかかりますについて1つ金二分。 そのないとても長さ。 標的のためにこれデモ、私持っているすでに走るお茶脚本。 させて自分見せるあなたお茶結果。 でお茶終わりのお茶計算、あなた持っているこれ窓どこあなたできる得るもっている統計延期。 とても面白い。 初め、ここあなた持っているお茶構成あなた持っている入力された、そのただもっているリマインダー。 W e持っているお茶グラフ見せているお茶予測された価値。 ○ないお茶Y軸、私たちは持っているお茶予測された価値観のお茶粘度計算されたによるお茶三つアルゴリズムそしてのためにお茶二方法。
私たちはお茶バツ軸、私たちは持っているお茶番号の拡大のためにお茶2番方法私持っている説明された。 私ない赤、どれのはお茶ほとんど重要価値、私するだろう言う、はお茶平均の全てお茶違う予測。 私tはお茶最高予測、私するだろう言う、のお茶ガラス粘度。 私f私たちは必要に持っているもっと統計詳細、私たちは持っているもっているバッチの情報でこれ延期に勉強お茶品質のそれぞれモデル。 のために例、私たちはできるチェックお茶価値観のお茶プレス統計のためにお茶マルチ線形ビックFモデル。
のために例、ここ私たちはできる見るそれお茶プレス価値観教えて私たちそれお茶予測を使用してお茶方法番号1はもっている少し少しより良いよりものためにお茶2番方法。 W eまた見るそれお茶モデル劣化とお茶拡大のお茶トレーニングセット。 私たちはできるまたチェックお茶RS四価値観のためにお茶二違う方法そしてのためにお茶違うアルゴリズム、そして私たちはできる比較した彼ら。 W eできる持っている平もっと詳細私たちはお茶デザインの実験それだった作成したそして全てお茶式の予測。 T彼のはもっているバッチの情報、標的そこにははお茶ほとんど重要行くここ、どれのはお茶予測された価値のお茶粘度。
しましょう行く戻るにお茶パワーポイント。 T彼のはお茶結果のために得られたお茶単純SBNガラス、どれのは、エース私言った以前、もっている単純ガラスとのみ3酸化物。 標的私たちは持っている計算されたお茶粘度のための都市三つ違う構成のSBNガラス。 W e比較したお茶結果得られたから私たちの道具こことお茶結果からお茶モデル利用可能でお茶文学。 で学期のお茶相対的エラーの予測、それもっているになれエース低いエース可能。 W eできる見るそれお茶最高結果の予測は得られたと私たちの道具、どれのは本当に素晴らしい。
H時間、私たちは持っているお茶結果得られた私たちはもっと複雑な眼鏡。 Tおい道具予測的な能力だった評価されたによる抽出する230行からお茶全体データベース。データベース。 でこれテーブル、私たちは持っているお茶相対的エラーのお茶粘度都市予測のために違う親切のガラスそしてのためにお茶全体サブセットのデータ。 三つ分位数は与えられた、お茶中央値、意味それ50 %のお茶予測された価値観持っているもっている相対的エラーそれは下にお茶価値示されたここ。 W eまた与えるお茶75 %そしてお茶90 %分位数。 W鶏私たちは話すについてガラスv粘度、伝統的に、私たちは考慮するそれお茶予測的なエラー、その周り30 %はとても良い。
W e見るそれのためにお茶過半数のお茶データ、お茶モデル能力は大丈夫そして私たちはだったとてもハッピーとお茶結果私たちは得られた。 ここはいくつかのとても重要鍵パラメータ.パラメータ。 それはとても重要に取るの中へアカウントエース多くの入力からお茶ガラス専門家エース可能。 のために例、私たちは持っていたに作成する特定のアルゴリズムにハンドルお茶自然そしてお茶壁の酸化物そして粘性のある性。 別のポイントの選考科目重要性は関連しているにお茶起源そしてにお茶信頼性のお茶データ。
のためにこれ、もっている重要な額の時間でこれプロジェクトもっているされた過ごしたにお茶憲法のもっている信頼性のあるデータベース。データベース。 W e持っていたに埋め込む方法そして私たちは持っていたに勉強違う方法の計算するお茶距離間お茶ガラス構成。 私あなたは時間に結論する今。 私たちは持っている提示された二違う箱勉強します。 でお茶初め箱勉強、私たちは持っている作成したいくつかのモデルそして私たちは持っている比較した彼らのためにお茶危険評価。 私たちは持っている見たそれそれだった簡単とJMPに実行する取り付け済みイカワードシミュレーション、平のために混合デザインと制約。 私たちは持っている見たそれそれだった簡単またに実行する空間充填デザイン、そしてまた、平のために混合デザイン。
による組み合わせる取り付け済みイカワードそして空間充填デザイン、最悪箱チャンスもっているされた推定。 私ないお茶2番勉強、私たちは持っている提示されたお茶道具私たちは持っている作成したと年オリジナル方法のサブサンプリングお茶データ。 のためにそれぞれ構成の興味、もっている特定のモデルの粘度だった構築されたその周りこれ構成、そして私たちは持っている見たそれお茶予測正確さ私たちはお茶粘度都市だったとても有望なそして多くのより良いよりもモデル利用可能でお茶文学。 ありがとうあなたのためにあなたの注意。
