안녕, 나의 이름 ~이다 탄나즈 Tajsoleiman. 오늘, 나는 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 안 애플리케이션 ~의 JMP 데이터 분석 플랫폼 ~을 위한 제약 산업. 그만큼 집중하다 ~의 이것 프레젠테이션 ~이다 가고 있다 에게 BE ~에 어떻게 우리 ~할 수 있다 얻다 더 십자가- 수준 통찰력 사용하여 더 똑똑하게 실험 설계 암사슴 그리고 나중에 어떻게 우리 ~할 수 있다 분석하다 그것 더 나은 ~에 주문하다 에게 찾다 최적 프로세스 설정 ~을 위한 구체적으로, ~을 위한 예, 제약 산업.
하지만 무엇 하다 나 평균 ~의 십자가- 수준 통찰력? 에게 얻다 에게 저것, 허락하다 나 설명하다 그만큼 사례 이야기 저것 우리 가지다 완료 ~와 함께 하나 ~의 우리의 고객. 저것 그들 ~이었다 ~에 그만큼 단계 ~의 프로세스 개발 ㅏ 백신 생산, 그리고 그들 구함 에게 특성화하다 이것 프로세스. 만약에 이었다 가고 있다 에게 나누다 그만큼 다른 단계 ~의 백신 생산 그리고 그만큼 프로세스. 우리 ~할 수 있다 나뉘다 그것 ~ 안으로 둘 기본 단계 ~의 업스트림 그리고 하류.
그만큼 업스트림 단계 ~이다 그만큼 단계 저것 그들 감염시키다 그만큼 주인 세포 ~와 함께 ㅏ 제한된 숫자 ~의 바이러스 그리고 그 다음에 유지하다 그것 아래에 ㅏ 통제된 환경 그리고 아래에 특정한 프로세스 상태 ~을 위한 그만큼 바이러스 에게 자라다 그리고 그만큼 인구 도달하다 그만큼 표적 수준. 후에 저것, 그들 가지다 에게 이동하다 그만큼 재료 에게 그만큼 다음 단위. 우리 부르다 그것 하류 단위 ~을 위한 정화 그리고 그만큼 공식화 에게 만들다 그만큼 백신 준비가 된 ~을 위한 그만큼 주입 그리고 가고 있다 밖으로 에게 그만큼 시장.
그만큼 고객 ~이었다 집중하다 ~에 그만큼 프로세스 개발 ~의 이것들 둘 단계, 의미 저것 그들 필요한 에게 특성화하다 그만큼 프로세스. ~ 안에 주문하다 에게 하다 저것, 그들 필요한 에게 식별하다 무엇입니까? 그만큼 최대 중요한 매개변수 ~을 위한 각 ~의 이것들 단위, 둘 다 업스트림 그리고 하류 사용하여 실험 설계. 티 암탉 ~ 후에 저것, 모으다 그만큼 데이터 에게 BE 할 수 있는 에게 모델 그만큼 프로세스 ~을 위한 각 개인 단위, 그리고 그 다음에 사용하여 그만큼 모델 에게 찾다 그만큼 최적 건장한 환경 ~을 위한 각 ~의 그들을.
그것은 ㅏ 매우 전형적인 일 이내에 그만큼 바이오산업 에게 나뉘다 그만큼 프로세스 ~ 안으로 기본 단위 그리고 그 다음에 특성화하다 각 단위 개별적으로. 중 오스트 ~의 그만큼 사례, 이것 성격 묘사 ~이다 ~ 아니다 영향을 받은 ~에 의해 각 다른. 그래서 그들 ~이다 완전히 독립적인 일 그리고 실험 설계.
유지 이것 ~에 정신, 그만큼 의제 ~의 이것 말하다 ~이다 가고 있다 에게 BE ~에 어떻게 우리 ~할 수 있다 만들다 이것들 하다 더 서술적인 그리고 더 포괄적인 에게 가지다 그만큼 제일 높은 또는 더 정보 ~에 대한 다른 레벨 ~의 그만큼 프로세스, 그리고 그 다음에 나중에, 어떻게 우리 ~할 수 있다 사용 JMP 데이터 분석 플랫폼 에게 첫 번째 모델 그만큼 데이터 그리고 그 다음에 사용 그만큼 모델 에게 최적화하다 그만큼 프로세스.
하자 시작 ~와 함께 그만큼 실험 설계 ~을 위한 이것 특정한 사례 공부하다.여 이자형 시작했다 ~와 함께 실제로 달리기 여러 개의 워크샵 ~와 함께 그만큼 팀 오는 ~에서 둘 다 업스트림 그리고 또한 하류. 티 암탉 우리 가졌다 여러 개의 워크샵 에게 단지 파악 밖으로 무엇 ~이다 그만큼 최대 중요한 요인 또는 매개변수 ~에 그들의 프로세스.
우리 ~할 수 있었다 용이하게 보다, ~에 그만큼 첫 번째 섬광, 저것 우리 ~이다 종결 위로 에게 ㅏ 매우 높은 숫자 ~의 요인 저것 거의 그것은 불가능한 또는 그것은 밖으로 ~의 그만큼 예산 에게 달리다 그런 ㅏ 큰 실험 설계. 여 이자형 가졌다 에게 좁은 그것 아래에 ~와 함께 시작 득점 각 ~의 이것들 매개변수 기반을 둔 ~에 그만큼 중요성 그리고 어떻게 많이 그들 달라지다 이내에 ㅏ 정상 생산 그리고 그 다음에 어떻게 그것 ~일 것이다 BE 그만큼 쉬움 ~의 변화 ~을 위한 각 ~의 이것들 요인. 여 이자형 ~할 수 있었다 점수 그것 첫 번째 그리고 그 다음에 좁은 그만큼 숫자 ~의 매개변수 에게 여덟 ~을 위한 각 ~의 이것들 단위.
후에 저것, 우리 ~할 수 있었다 용이하게 또한 이내에 저것 작업장, ~할 수 있었다 보다 그만큼 높은 영향 의, ~을 위한 예, 업스트림 결과 ~에 그만큼 하류 단위 단지 왜냐하면 이것들 둘 단위 ~이다 고도로 연결됨 함께 그리고 그들 ~할 수 있다 용이하게 영향 각 다른. 의미 저것 만약에 그들 구함 에게 특성화하다 ㅏ 하류 갈라져 그리고 발견 그만큼 최적 환경, 최대 아마 그것 할 수 없다 일하다 ~처럼 최적 ~처럼 그들 예상되는 왜냐하면 그것 ~할 수 있다 고도로 영향 ~에 의해 그만큼 결과 ~의 업스트림 단위.
그것은 더 나은 에게 가지다 그것 대신에 ~의 둘 개인 또는 독립적인 실험설계, 데 ㅏ 관절 암사슴, 씌우다 둘 다 측면 함께 그리고 또한 커버 그만큼 상호 작용. 저것 준다 우리를 ㅏ 매우 좋은 십자가- 요인 개요 이내에 우리의 실험 설계 그리고 돕다 또한 ~에 그만큼 같은 시간 에게 최소화하다 그만큼 숫자 ~의 달린다 저것 그들 만들다.ㅏ 또 구하는 ~도 많이 더 나은 무작위화 요인 ~을 위한 우리의 달리다, ~의 강의, 아래에 현실적인 감독.
어떻게 우리 가지다 완료 이것 이론? 전에 나 도약 에게 그만큼 데모 저것 나 구함 에게 보여주다 너, 허락하다 나 주다 너 일부 정보 ~에 대한 그만큼 한정 저것 우리 가졌다 ~에 이것 이론. 에프 첫째 ~의 모두, 각 업스트림 일괄 ~할 수 있었다 곧장 가다 에게 하나 하류 일괄. 하지만 ~에 그만큼 하류, 그들 가졌다 그만큼 가능성 에게 달리다 둘 원자로 ~에 평행한 에게 증가하다 그만큼 용량 ~의 하류.
하지만 그만큼 가장 큰 한정 그들 가졌다 ~에 그만큼 하류 ~였다 저것 언제 그들 ~이었다 달리기 저것들 평행한 원자로, 둘 ~의 그만큼 설계 요인 가졌다 에게 BE 세트 그만큼 같은 ~을 위한 저것들 둘 평행한 원자로. 을 위한 예, ~에 이것 사례, 그들 가졌다 에게 유지하다 그만큼 효소 시간 그리고 잡고 있다 위로 시간 ~에 그만큼 하류 끊임없는 ~에 둘 다 평행한 원자로.
그 다음에 또한 그것 ~였다 매우 중요한 에게 가지다 ㅏ 적절한 시간 계획 ~ 사이 업스트림 그리고 하류, 의미 저것 그들 할 수 없었다 가지다 ㅏ 큰 지연 ~에서 그만큼 마무리 손질 ~의 그만큼 업스트림 일괄 ~까지 그것 도달하다 에게 그만큼 하류 일괄.
또한 ~ 사이 이것들 둘 단계, 우리 ~할 수 있었다 식별하다 ㅏ 요인 ~라고 불리는 초기의 셀 밀도 저것 ~이다 주로 오는 ~에서 업스트림, 저것 그것 ~였다 ㅏ 흔한 요인 ~ 사이 이것들 둘 단위. 여 이자형 부르다 그것 ~처럼 ㅏ 쌍 요인 에게 가입하다 이것들 둘 하다 그리고 연결하다 이것들 둘 하다 ~ 안으로 하나 복잡한 하나.
에게 시작 저것, 우리 또한 필요한 에게 이해하다, 좋아요, 무엇 ~이다 그만큼 최저한의 숫자 ~의 업스트림 배치 또는 하류 배치 우리 필요? 에스 지금부터, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 그들 둘 다 가졌다 여덟 설계 요인, 하지만 ~부터 그만큼 하류 프로세스 가졌다 그만큼 추가의 한정 ~에 우리의 설계, 저것 ~일 것이다 BE 그만큼 하나 통제하다 그만큼 최저한의 숫자 ~의 실험. 그건 왜 나 시작 그만큼 암사슴 ~에 의해 찾고 ~에 그만큼 하류 프로세스.
하자 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 그만큼 데모. 처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 이것들 ~이다 그만큼 설계 요인 저것 우리 가졌다 ~을 위한 그만큼 하류 단위. 나 원하다 에게 알다 어떻게 많은 최저한의, 어떻게 많은 실험 또는 배지 하다 나 필요 ~에서 업스트림 에게 BE 할 수 있는 에게 씌우다 모두 그만큼 필수의 배지 또는 실험 나 달리다 ~에 나의 하다.
시작 ~와 함께 관습 설계, 그 다음에 나 ~할 수 있다 짐 나의 요인. 이것들 ~이다 모두 요인 저것 나 가지다 ~을 위한 하류. 을 더한 나 필요 에게 추가하다 나의 초기의 셀 밀도, 그만큼 부분 요인 저것 온다 ~에서 업스트림 배치. 처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 거의 모두 ~의 이것들 요인, 그만큼 변화 ~이다 세트 ~처럼 쉬운 제외하고 그만큼 잠깐만 시간 그리고 또한 효소 시간, 어느 ~이다 그만큼 둘 요인 저것 나 원하다 에게 유지하다 그들을 비슷한 ~을 위한 그만큼 둘 달리기 배치 ~에 평행한.
와 함께 이것 환경, 나 ~할 수 있다 BE 확신하는 저것 저것들 배치 ~이다 세트 에게 가지다 그만큼 같은 잡고 있다 위로 시간 그리고 효소 시간. 게다가, 나는 관심 있는 ~에 그만큼 기본 효과 ~에 나의 모델 그리고 그만큼 상호 작용. 하자 가지다 ㅏ 바라보다 여기. 처럼 너 ~할 수 있다 보다, 일부 ~의 그들을, 그만큼 상호작용 ~이다 세트 ~에 만약에 가능한, 어느 나 원하다 에게 가지다 그들을 ~처럼 필요한. 그리고 우리 ~이다 좋은 여기.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, JMP 제안 나 저것 너 필요 최저한의 19 실험 ~에 ㅏ 하류 에게 씌우다 ~을 위한 이것들 상호 작용. 티 영형 BE 안전한, 우리 언제나 원하다 에게 가지다 하나 최저한의 추가의 ~에 맨 위. 티 모자 준다 나 20 실험 또는 20 업스트림 일괄 ~처럼 그만큼 최저한의 시작 가리키다 ~을 위한 상류.
좋아요, 그 다음에 하자 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 나의 상류. 이것들 ~이다 나의 업스트림 요인 그리고 나 ~할 수 있다 짐 그것 ~에 나의 관습 설계. 나 ~이다 또한 여기 관심 있는 ~에 둘 상호 작용. 에스 처음부터 우리 말했다 저것 우리 원하다 에게 가지다 20 업스트림 실험, 나 ~할 수 있다 지정하다 ~처럼 ㅏ 사용자 어떻게 많은 실험 나 원하다. 티 암탉 나 ~할 수 있다 만들다 그만큼 설계 ~에 의해 누르는 것 이것 하나.
에게 구하다 그만큼 시간, 나 이미 저장됨 그만큼 설계 그리고 허락하다 나 가져오다 그것 위로 여기. 이것 ~이다 그만큼 실험적인 설계 ~을 위한 나의 업스트림 ~에 그만큼 첫 번째 수준. 지금, 나 원하다 에게 사용 이것 설계 에게 설계 나의 하류 실험. 에게 하다 저것, 나 가다 뒤쪽에 에게 나의 설계 요인 ~을 위한 하류. ㅏ 얻다, 관습 설계. 나 ~ 할 것이다 짐 나의 요인 ~처럼 나 원하다 그들을 에게 BE.
N 아야, 나 원하다 에게 포함하다 이것 설계 실험 ~을 위한 업스트림 ~에 나의 실험. 어떻게 나 하다 저것 ~이다 저것 나 첫 번째 선택하다 저것 설계 창문 그리고 그 다음에 나 ~할 수 있다 불러라. 나 ~할 수 있다 선택하다 그만큼 일관성 있는 요인, 그리고 그 다음에 수입 저것 실험 또한 ~에 나의 설계. ㅏ 에스 너 ~할 수 있다 보다 여기, 이것들 ~이다 그만큼 실험 저것 ~였다 디자인된 ~을 위한 그만큼 업스트림, 그리고 그들 ~이다 세트 ~처럼 ㅏ 공변량 .
더 ~보다 단계 ~이다 저것 나 원하다 에게 가지다 모두 나의 하류 매개변수 ...을 더한 나의 초기의 세트 밀도. 나 원하다 에게 바라보다 ~에 그들을 또한 ~에 상호 작용 방법. 하지만 그만큼 요인 저것 온다 ~에서 업스트림, 나 유지하다 그들을 ~처럼 ㅏ 기본 효과. 처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 거기 ~이다 일부 아직 ~에 만약에 가능한, 나 필요 에게 BE 확신하는 저것 그들 ~이다 세트 ~처럼 ㅏ 필요한 하나.
그 다음에 ~부터 나 이미 포함됨 ㅏ 설계 실험, 그 다음에 나 ~할 수 있다 들어오지 못하게 하다 그만큼 요인 저것 나 가지다 ~에서 상류. 아마도 나 ~할 수 있다 단지 제거하다 그들을 모두 여기 다시. 추가하다 그만큼 기본 요인, 그만큼 두번째 주문하다, 그리고 그 다음에 그만큼 요인 ~에서 업스트림 오직 ~처럼 ㅏ 기본 요인.
그 다음에 나 ~할 수 있다 선택하다 그들을. 만약에 나 가다 위로 여기 그리고 말하다 관류 비율, 이것 하나, 이것 하나, 그리고 이것 하나, 이것들 ~이다 그만큼 요인 ~이다 오는 ~에서 나의 업스트림, 그리고 나 ~할 수 있다 세트 그들을 ~처럼 만약에 가능한. 단지 에게 BE 확신하는 저것 나 가지다 모든 것 포함됨 ~에 이것 하나 그리고 이것 하나 가지다 에게 BE 또한 만약에 가능한. 나 ~하지 않다 필요 에게 힘 그것 ~에 이것 설계 더 이상 왜냐하면 그것은 이미 포함됨 거기.지금, 나 ~할 수 있다 세트 그것 에게 가지다 10 전체 플롯 그리고 20 달린다 여기 그리고 만들다 그만큼 설계.
에게 구하다 그만큼 시간 다시, 나 가지다 만들어진 그만큼 설계 그리고 이것 ~일 것이다 BE 그만큼 결과. 지금 여기 나 가지다 ㅏ 결합된 암사슴 둘 다 업스트림용 그리고 하류. 그만큼 멋진 부분 ~에 대한 그것 ~이다 저것 지금 나 가지다 ㅏ 열 ~라고 불리는 전체 구성 저것 그것 라고 저것 ~을 위한 그만큼 같은 숫자, 의미 저것 그것 라고 저것 각 평행한 단위, 나 가지다 ㅏ 결정된 잠깐만 시간 그리고 그만큼 효소 시간.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기 저것 그것 변화, 그것 유지하다 끊임없는 ~ 사이 각 둘 한 쌍. 나는 결합 둘 다 디자인 업스트림 그리고 하류 지금 ~ 안으로 하나 단위. 그 다음에 나 ~할 수 있다 또한 우선순위를 정하다 어느 업스트림 단위 가지다 에게 BE 달리다 첫 번째 에게 BE 할 수 있는 에게 유지하다 그만큼 시간 균형 ~ 사이 그만큼 업스트림 및 하류, 그리고 또한 가지다 그래서 많이 유연성 ~에 유지 그만큼 상태 결정된 ~ 사이 그만큼 평행한 전문가.이것 ~할 수 있었다 주다 나 ㅏ 매우 좋은 개요 ~의 둘 다 수준 그리고 그 다음에 둘 다 단계 함께.
하자 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 슬라이드. N 아야 우리 가지다 ㅏ 좋은 실험 설계 피복 둘 다 단계. 지금 하자 가지다 ㅏ 바라보다 어떻게 우리 ~할 수 있다 하다 그만큼 분석 함께. 하지만 에게 구하다 그만큼 시간, 나는 가고 있다 에게 오직 바라보다 ~에 그만큼 업스트림 프로세스 그리고 바라보다 ~에 그만큼 데이터. 티 그 목표 ~이다 저것 지금 나 원하다 에게 모델 그만큼 성장 단계 ~의 그만큼 바이러스 ~에 그만큼 업스트림 그리고 사용 그만큼 키네틱 모델링.
그 다음에 ~ 후에 나 찾다 저것 모델, 그 다음에 나 ~할 수 있다 찾다 그만큼 최적의 프로세스 정황 ~을 위한 상류. 어떻게 ~할 수 있다 사용 그만큼 기능성 짓다 위로 ~에 JMP? 티 그의 ~이다 나의 데이터 세트 ~에 그만큼 순간, 그것은 ㅏ 표준화된 데이터 세트 저것 우리 가지다. ㅏ 에스 너 ~할 수 있다 보다 여기, 이것 ~이다 그만큼 데이터 저것 우리 모은 ~ 동안 이것 실험. 그것 ~였다 30 다른 배치.
티 암탉 우리 달렸다 다른 프로세스 그리고 우리 모니터링됨 그만큼 성장 단계 ~의 바이러스 ~ 위에 다른 날 그리고 다른 정황. 그리고 그 다음에 우리 ~할 수 있었다 보다 어떻게 그만큼 바이러스 인구 빌드 위로. 유 더 일부 정황 ~ 후에 ㅏ 하는 동안, 그만큼 바이러스 인구 시작하다 에게 저하 또는 가다 에게 그만큼 죽은 공간.
N 아야 우리 원하다 에게 특성화하거나 모델로 삼다 이것 프로필 또는 이것 성장 단계 ~의 그만큼 바이러스 에게 BE 할 수 있는 에게 예측하다, 좋아요, 무엇 ~일 것이다 BE 그만큼 최상의 콤비네이션 ~의 셀, 바이러스, 그만큼 환경 상태, 그리고 또한 어떻게 많은 날 하다 우리 필요 에게 달리다 ~에 그만큼 업스트림?
에게 하다 저것, JMP 가지다 ㅏ 매우 멋진 특징 ~에 그만큼 전문화된 모델링 그리고 맞다 곡선. 나 ~할 수 있다 놓다 와이, 그만큼 생산하다 ~이다 그만큼 바이러스 집중 또는 인구 ~ 위에 시간, ~처럼 와이. 엑스 ~처럼 나의 낮 그리고 그만큼 일괄 숫자 그리고 그만큼 요인 저것 ~이다 통제하다 나의 프로세스, 어느 ~이다 그만큼 부란기, 그만큼 온도 그리고 그만큼 초기의 바이러스 집중 ~에 그만큼 대수적 규모.
적합 곡선 준다 나 ㅏ 매우 멋진 초기의 개요 ~의 어떻게 각 ~의 이것들 배치 짓다 위로 ~ 위에 시간 개별적으로. 하지만 그 다음에 지금 나 원하다 에게 모델 이것들 배치 또는 이것들 특성, 이것 키네틱 모델. 우리 가지다 ㅏ 매우 멋진 옵션 여기 ~에 JMP 그건 ~라고 불리는 지수 성장 그리고 부식 그리고 그 다음에 맞다 셀 성장. 그래서 그것은 ㅏ 세워짐- ~에 도서관 저것 너 ~할 수 있다 용이하게 선택하다 그리고 그 다음에 너 ~할 수 있다 맞다 ㅏ 물류 성장 모델 에게 당신의 프로필.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 이것 셀 성장 모델 시도하다 에게 맞다 이것 기능성 에게 각 ~의 나의 곡선, 피복 ~의 Y0 , 어느 ~이다 초기의 바이러스 집중, YM 도끼 ~이다 그만큼 최고 도달했다 바이러스 집중, 그리고 그 다음에 분할 비율 그리고 그 다음에 인류 비율. 티 암탉 그것 준다 너 ㅏ 멋진 요약 ~의 각 ~의 이것들 배치, 그리고 이것 ~이다 그만큼 유효한 개발 ~의 각 ~의 이것들 매개변수 ~을 위한 각 ~의 그만큼 배치.
하지만 그 다음에 나 원하다 에게 가지다 하나 추가의 더 나아가, 단지 파악 밖으로 어떻게 ~이다 이것 프로세스 매개변수 영향을 미치는 각 ~의 나의 요인 여기. 티 암탉 ~에 찬성 버전 ~의 JMP, 거기 ~이다 ㅏ 매우 멋진 옵션 ~라고 불리는 곡선 암사슴 ㅏ 분석 저것 준다 너 이것 옵션 에게 분석하다 무엇 요인 영향을 미치는 각 ~의 나의 프로세스 매개변수 ~의 YM 도끼, ~을 위한 예, 분할 비율 또는 인류 비율 또는 그래서 에.
처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 그것 준다 너 ㅏ 결합된 창문 저것 ~을 위한 각 ~의 이것들 네 매개변수, 그것 준다 너 ㅏ 가능성 에게 사용 그만큼 일반화 회귀 및 그 다음에 노력하다 에게 분석하다 또는 모델 각 ~의 그들을 개별적으로. 처럼 안 예, 너 보다 저것 ~을 위한 YM 도끼, 나 ~할 수 있다 보다 그만큼 온도 그리고 초기의 바이러스 집중 가지다 ㅏ 중요한 효과 그리고 인큐베이터 ~이다 ~ 아니다 일하고 있는 비슷한. 너 정말 얻다 ㅏ 좋은 개요 ~의 그만큼 다른 매개변수 그리고 물건.
또는 만약에 나 가다 ~을 위한 인류, 나 바라보다 ~에 그만큼 프로파일러, 나 보다 또한 어떻게 ~일 것이다 BE 그만큼 효과 ~의 이것들 둘 요인 ~에 각 ~의 그만큼 인큐베이터, ~을 위한 예. 그것 가지다 ㅏ 매우 좋은 사용자 상호 작용 에게 결합하다 모두 이것들 분석 함께 그리고 준다 너 ㅏ 매우 멋진 개요 ~의 다른 요인 그리고 그들의 효과 ~에 나의 프로세스.
하지만 또한 준다 너 ㅏ 멋진 프로파일러 ~에 그만큼 맨 아래 여기 저것 준다 너 좋은 정보 에 대한, 좋아요, 만약에 나 변화 나의 부란기 그리고 온도 그리고 나의 초기의 바이러스 집중, 어떻게 하다 그것 영향을 미치다 나의 생산하다? 티 암탉 만약에 난 갈거야, 때문에 예, 도달하다 에게 나의 표적 이내에 반 ㅏ 낮, 어떻게 ~해야 한다 BE 나의 프로세스 상태? 티 암탉 나 ~할 수 있다 용이하게 사용 그만큼 바람직함 기능 여기 그리고 최대화하다 그것.
무엇 나 ~할 수 있다 보다 여기, 만약에 나 원하다 에게 도달하다 나의 표적 그리고 얻다 그만큼 최고 바이러스 집중 이내에 반 ㅏ 낮, 나 가지다 에게 시작 ~와 함께 그만큼 제일 높은 초기의 바이러스 집중 그리고 제일 높은 온도.나는 동안 에프 나 주다 그것 더 시간 그리고, ~을 위한 예, 말하다 저것 그것은 괜찮은, 나 ~할 수 있다 달리다 나의 업스트림 ~와 함께 둘 그리고 ㅏ 반 날, 그 다음에 그만큼 상황 ~일 것이다 BE 다른.
너 ~일 것이다 말하다 저것, 좋아요, 에게 얻다 그만큼 더 높은 생산하다, 너 필요 에게 시작 ~와 함께 그만큼 낮추다 셀 밀도 또는 바이러스 밀도, 그리고 그 다음에 바이러스 저것 좋다 저것 높은 온도. 그건 왜 너 ~해야 한다 가다 ~와 함께 ㅏ 낮추다 온도. 그것은 ㅏ 매우 멋진 직관적 방법 에게 단지 놀다 약 ~와 함께 다른 요인 그리고 그 다음에 기반을 둔 ~에 그만큼 시계 ~의 당신의 체계 그리고 또한 그만큼 실용적인 사항 저것 너 가지다 ~에 당신의 프로세스, 그 다음에 너 ~할 수 있다 괜찮은 곡조 그리고 찾다 그만큼 최적 건장한 프로세스 상태.
이것 ~이다 환상적이다. 하지만 그만큼 가장 큰 문제 저것 나 가지다 ~와 함께 이것 곡선 암사슴 분석 ~이다 저것 나는 없어진 일부 매우 멋진 기능성 ~에 그만큼 기준 모델링 부분 ~의 그것, 어느 만약에 나 가다 ~을 위한 특수 증상 구성, ~을 위한 예, 나는 없어진 이것 디지털화된 잔여 구성 저것 도움이 되었다 나 에게 찾다 이상 어, 어느 나 할 수 없다 식별하다 만약에 나 하다 가지다 이상 어 여기 아니면.
또는 만약에 나 하다 필요 에게 적용하다 일부 변환 좋다 피 많이 변환 또는 그래서. 나 정말 놓쳤다 저것들 기능성 ~에 이것 부분, 하지만 나 아직 가지다 안 옵션 에게 보상하다 저것 없어진 ~와 함께 적출 이것 요약 밖으로 그리고 그 다음에 노력하다 에게 모델 각 ~의 이것들 매개변수 개별적으로. 하지만 하자 하다 저것.
나 추출됨 저것 매개변수, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 그만큼 그룹 요약 매개변수, 그리고 나 추출됨 그들을, 그리고 그 다음에 나 추가됨 에게 나의 데이터 테이블. 지금 나 ~할 수 있다 가지다 ㅏ 바라보다 ~에 각 ~의 그들을 개별적으로 그리고 만들다 그만큼 분석 그리고 에게 단지 파악 밖으로.
을 위한 예, 나 ~ 할 것이다 가다 ~을 위한 Y0 , 그리고 그 다음에 너 가지다 그만큼 옵션, 만약에 나 가다 여기, 에게 단지 적용하다 당신의 소유하다 루틴 ~의 모델링 그리고 그 다음에 포함하다 모두 그만큼 요인 그리고 사용 일반화 회귀 그리고 그 다음에 이동하다 ~에 ~와 함께 파악 밖으로 만약에 너 필요, ~을 위한 예, 에게 적용하다 그것 ~에 변환 또는 제거하다 어느 특이치. 그 다음에, ~을 위한 예, 만약에 나 바라보다 ~에 이것 하나, 만약에 나 바라보다 ~에 YMax 모델 그리고 나 노력하다 에게 모델 그것 ~에 ㅏ 정상 루틴, 나 ~할 수 있다 보다 저것, ~을 위한 예, 나 하다 가지다 하나 밖으로 거짓말 쟁이 저것 나 가지다 에게 제거하다 그것.
또는 ~을 위한 예, 나 필요 에게 적용하다 일부 변환 ~에 나의 데이터 에게 분명한 그것 밖으로 첫 번째 그리고 또한 에게 만들다 그것 더 표준화된 그리고 그 다음에 포함하다 그것 ~에 나의... 그 다음에 이동하다 ~에 ~와 함께 나의 나머지 ~의 그만큼 분석. 하지만 그 다음에 만약에 나 비교하다 여기, ~을 위한 예, 지금 나 원하다 에게 제거하다 그만큼 국외자 여기.
지금 나는 풀이 그만큼 국외자 여기. 그 다음에 나 보다 저것 나 ~하지 않다 필요 어느 더 플롯 곡선 변환 ~ 후에 풀이 그만큼 국외자. 무엇 나 보다 여기, 이것 ~이다 가고 있다 에게 BE 그만큼 프로필 ~에서 ㅏ 정상 또는 기준 접근하다 ~의 모델링 ~의 각 ~의 그만큼 매개변수. 하는 동안 만약에 나 오다 뒤쪽에 에게 이것 부분, 나 ~였다 없어진 저것 분석 그리고 그러므로, 무엇 나 ~할 수 있었다 얻다 밖으로 ~의 그것 ~였다 그런 ㅏ 프로파일러 왜냐하면 나 아직 가졌다 나의 국외자 ~에 이것 데이터 세트 그리고 나 할 수 없었다 보다 저것.티 암탉 그것 ~였다 오는 ~와 함께 무엇 또 다른.
만약에 나 하다 이것 첫 번째, 나 하다 나의 초기의 점검 그리고 그 다음에 나 ~할 수 있다 오다 뒤쪽에 여기 ~에 나의 그림 그리고 그 다음에, ~을 위한 예, 나 ~할 수 있다 적용하다... 나 첫 번째 필요 에게 제거하다 이것 다시, 답장 이동하다 맞다. 그리고 그 다음에, ~을 위한 예, 나 ~할 수 있다 적용하다 나의 현지의 데이터 필터 그리고 들어오지 못하게 하다 나의 국외자 그리고 그 다음에 하다 그만큼 모델링 부분 ~의 그것.그리고 그 다음에, ~을 위한 예, 그리고 이동하다 ~와 함께 그만큼 다른 부분.
나 가지다 이것 옵션 에게 하다 이것. 그리고 ~의 강의, 나 하다 가지다 그만큼 옵션 에게 힘 요인 ~에 모델 시작하다, ~처럼 그건 통제된 그리고 힘 용어, 에게 힘 일부 요인 저것 나 ~할 수 있었다 보다 ~에 나의 이전의 분석 저것 나 가지다 에게 가지다 그것. 에게 시작 와 함께. 나 가지다 이것들 둘 옵션 에게 보상하다 ~을 위한 그만큼 없어진 특수 증상 부분 ~에 이것 분석.
하지만 ~에 일반적인, 그건 ㅏ 완벽한 도구 에게 가지다 ㅏ 매우 좋은 개요 ~에 대한 무엇 ~할 수 있었다 BE 그만큼 잠재적인 요인 영향을 미치는 ~에 나의 프로세스.
좋아요. 에게 요약하다 어떻게 우리 ~할 수 있다 사용 이것 기능성, ~처럼 너 ~할 수 있다 보다 여기, 우리 시작했다 ~와 함께 장착 ㅏ 곡선, 그리고 그 다음에 우리 추출됨 그만큼 모델 매개변수, 그리고 그 다음에 우리 ~할 수 있었다 조사하다 각 ~의 저것들 매개변수 개별적으로, 그리고 그 다음에 어느 하나 우리 힘 그만큼 중요한 요인 ~에 그만큼 맞다 곡선, 또는 들어오지 못하게 하다 그만큼 이상값, 그리고 또한 단지 미리 적용하다 어느 변환 저것 ~이다 필요하다, 그리고 그 다음에 너 ~할 수 있다 얻다 ㅏ 결합된 개요 ~처럼 그런 ~에 그만큼 맞다 모델.이것 가고 있다 에게 BE ㅏ 매우 멋진 분석과 ㅏ 매우 유용한 패키지 ~의 기능성 ~을 위한 우리의 사례.
에게 요약하다, 무엇 우리 가지다 완료 ~이다 저것 나 정말 구함 에게 강조하다, 첫 번째 ~의 모두, 그것은 매우 중요한 에게 알다 그만큼 복잡성 ~의 그만큼 체계, 특히 언제 우리 가지다 상호작용하다 ~와 함께 일부 다른 수준 ~의 프로세스 저것 그들 ~이다 상호 작용 부분적으로 함께 그리고 ~ 전에 움직이는 ~에 ~을 위한 여러 개의 하다 저것 그들 ~이다 독립적으로 일하고 있는 그리고 그들 ~이다 독립적으로 사용된 에게 특성화하다 그만큼 체계.
노력하다 에게 결합하다 이것들 하다 ~ 안으로 하나 일관성 있는 하나 왜냐하면 그것 정말 준다 너 ㅏ 좋은 개요 ~의 다중- 층 상호작용 그리고 또한 준다 너 ㅏ 많은 ~의 정보 저것 너 놓치다 ~에 관행 만약에 너 달리다 여러 개의 독립적인 하다.
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