안녕하세요 나는 크리스 갓월트와 함께 JMP 그리고 나의 공동 현재의 주세페 에 대한 남자 이름 ~에서 톱소 , 그리고 나 ~이다 기부 ㅏ 프레젠테이션 저것 말한다 그만큼 이야기 ~의 ㅏ 데이터 분석 프로젝트 저것 진열장 그만큼 새로운 잔물결 분석 ~에 그만큼 기능의 데이터 탐침 하나 ~의 그만큼 최대 신나는 새로운 능력 ~에 JMP 17.
그만큼 사례 공부하다 시작 ~와 함께 ㅏ 제품 공식화 문제 어디 상의 영형 구함 에게 설계 ㅏ 촉매 저것 최적화하다 둘 응답 하지만 그만큼 응답 ~이다 ~에 갈등 ~와 함께 하나 또 다른 ~에 저것 개선 하나 응답 자주 세다 하지만 그만큼 의 비용으로 ~의 그만큼 다른
ㅏ 후보자로서 ~을 위한 그만큼 최적의 거래 ~였다 설립하다 ~와 함께 모델 된다 ~에 의해 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼 그리고 그만큼 최적의 요인 설정 ~이었다 설립하다 사용하여 그만큼 바람직함 기능 ~에 그만큼 프로파일러 이것 ~였다 ㅏ 꽤 기준 암사슴 분석 하지만 ~에 덧셈 에게 그만큼 정확히 잰 응답 근적외선 스펙트럼 ~이었다 찍은 ~에서 일부 하지만 ~ 아니다 모두 ~의 그만큼 견본 배치 이것 그것은 정보 저것 할 수 있다 BE 사용된 에게 주다 ㅏ 단서 에게 그만큼 연구개발 팀 ~에 대한 무엇 그만큼 화학적인 구조 ~의 그만큼 이상적인 공식화 ~해야 한다 바라보다 좋다
~ 안에 덧셈 에게 그만큼 장군 등록 모델 ~의 그만큼 응답 우리 또한 사용된 잔물결 모델 ~처럼 그만큼 기초 기능 ~의 ㅏ 기능의 암사슴 분석 ~의 그만큼 스펙트럼 사용하여 그만큼 암사슴 요인 ~처럼 입력우리 ~이었다 그 다음에 할 수 있는 에게 얻다 ㅏ 인조 스펙트럼 ~의 그만큼 최적의 공식화 ~에 의해 연결 ~에 그만큼 최적의 요인 설정 설립하다 ~에 그만큼 초기의 분석 ~의 그만큼 둘 비판적인 응답
전에 가고 있다 ~ 안으로 그만큼 프레젠테이션 나 원하다 에게 가리키다 밖으로 저것 하지만 그만큼 시작 ~의 그만큼 프로젝트 주세페 ~였다 매우 새로운 에게 JMP 그리고 하지 않았다 가지다 ㅏ 배경 ~에 이것 유형 ~의 통계적 분석 주세페 배운 모두 그 필요한 에게 나는 주다 그만큼 분석 ~에 이들에게 소유하다 ~ 후에 ㅏ 커플 ~의 편물 회의 ~와 함께 나.
이것 확실히 쇼 그는 ㅏ 영리한 남자 하지만 또한 저것 JMP 만들다 학습 어떻게 에게 나는 주다 일부 매우 정교한 데이터 분석 프로젝트 빠르게 그리고 쉬운 지금 나는 가고 있다 에게 손 그만큼 보여주다 ~ 위에 에게 주세페
감사해요 너 크리스. 여기 그것은 일부 배경 ~에 대한 우리의 프로젝트 그것은 ㅏ 촉매 개발 프로젝트 그러므로, 우리 ~이다 개발 중 많은 다른 조리법 각 레시피 가지다 ㅏ 고유한 세트 ~의 생산 매개변수 그리고 한 번 그만큼 견본 그것은 준비된 우리 특성화하다 간다 ~에 우리의 분석 실혐실 ~에 톱소. 그리고 마지막으로 우리 나는 주다 ㅏ 성능 증인
~ 동안 그만큼 성능 시험 우리 바라보다 ~을 위한 둘 가치 저것 여기 우리 부르다 응답 1 그리고 응답 2. ~ 안에 이것 특정한 치즈 우리 ~이다 견딜 수 없는 에게 최소화하다 응답 1 동안 최대화 응답 2. 저것 ~ 할 것이다 선두 우리를 에게 이것 이상적인 공간 ~에 그만큼 맨 위 왼쪽 모서리 ~의 그만큼 그래프. 하지만 ~처럼 너 할 수 있다 보다 그만큼 55 견본 저것 우리는 테스트를 거쳤습니다. 얻다 갇힌 ~에 그만큼 가운데 ~의 그만큼 그래프. 저것 그것은 왜냐하면 응답 1 그리고 응답 2 ~이다 ~ 사이 상관관계가 있는 의미 저것 개선 하나 세다 ~와 함께 그만큼 경비 ~의 그만큼 다른
그러므로, 우리 이동하다 에게 JMP 그리고 우리 노력하다 에게 바라보다 하지만 우리의 응답 데이터 그리고 우리의 성격 묘사 데이터 노력하다 에게 보다 만약에 우리 할 수 있다 이동하다 떨어져 있는 ~에서 이것 선 ~에 그만큼 가운데 ~의 그만큼 그래프. 우리 확인됨 둘 목표 지역 저것 우리 원하다 에게 도달하다 그리고 함께 ~와 함께 크리스 우리 생각 ~에 대한 사용하여 JMP 에게 만들다 ㅏ 모델 저것 ~일 것이다 연결하다 그만큼 생산 매개변수 에게 그만큼 응답 가치티 암탉 우리 더 나아가 보았다 ~ 안으로 우리의 적외선 분광학 데이터 에게 노력하다 에게 힘 우리의 모델 그리고 에게 얻다 일부 밖의 정보 ~에 대한 그만큼 표적 견본
여기 그것은 ~이든 개요 ~의 그만큼 데이터 세트 우리 가지다 생산 112 견본 각 견본 가지다 ㅏ 고유한 세트 ~의 생산 매개변수 우리 가지다 분석됨 모두 그만큼 견본 사용하여 적외선 분광학 우리 가지다 하나 스펙트럼 ~을 위한 각 견본
그 다음에 우리 가지다 사용된 많은 다른 성격 묘사 기법 저것 우리 가지다 안에- 집 저것 계정 ~을 위한 21 대개 기둥 ~의 데이터 마지막으로, 우리 가지다 테스트를 거쳤습니다. 반 ~의 그만큼 견본 그리고 저것 계정 ~을 위한 그만큼 마지막 둘 기둥 저것 우리 ~라고 불리는 응답
하지만 그만큼 시작 ~의 우리의 프로젝트 우리 실제로 구함 에게 포함하다 그만큼 적외선 분광학적인 데이터 ~에 우리의 더 큰 데이터 세트 그리고 그건 왜 우리 구함 에게 사용 JMP 왜냐하면 지금 우리 가지다 이것 새로운 잔물결 모델 가능성 그리고 저것 ~일 것이다 ~할 수 있게 하다 우리를 에게 포함하다 그만큼 주요한 구성 요소 오는 ~에서 그만큼 잔물결 모델 ~에 우리의 데이터 세트 그리고 우리 ~할 수 있었다 사용 저것 에게 만들다 모델 ~에 JMP 하지만 ~ 전에 우리 시작 우리의 분석 우리 필요 에게 가지다 ㅏ 바라보다 하지만 그만큼 을 위한 데이터 에게 찾다 특이치 우리 나는 주다 저것 ~에 의해 클릭 분석하다 그리고 그만큼 다변량 행동 양식 다변량
시간 BE 우리 할 수 있다 선택하다 우리의 생산 매개변수 그리고 성격 묘사 데이터 ~처럼 와이 기둥 그리고 우리 얻다 이것 산포도 행렬 이것 그것은 ~이든 예 ~의 단지 찾고 하지만 그만큼 생산 매개변수 하지만 무엇 우리 ~일 것이다 식별하다 ~처럼 ~이든 국외자 우리 할 수 있다 보다 저것 거기 그것은 ㅏ 세트 ~의 포인트들 ~에 생산 매개변수 ~도 저것 그것은 멀리 떨어져 있는 ~을 위한 모두 그만큼 다른 포인트들 뿐만 아니라, 우리 가지다 배경 지식 ~에 대한 이것들 견본 저것 우리 알다 않을 것이다 BE 최적의 ~을 위한 우리의 촉매 개발 그래서 우리 결정했다 에게 오른쪽 딸깍 하는 소리 그리고 말하다 "열, 숨다 그리고 들어오지 못하게 하다."
우리 내가 그랬어 이것 또한 ~와 함께 다른 포인트들 찾고 하지만 그만큼 산포도 측정항목 ~의 모두 그만큼 성격 묘사 데이터 지금 저것 우리 가지다 청소됨 위로 그만큼 데이터 우리 할 수 있다 된다 ㅏ 모델 우리 딸깍 하는 소리 분석하다 그리고 끝났다 모델 그리고 우리 선택하다 그만큼 생산 매개변수 ~처럼 변수 ~에 우리의 모델 우리 딸깍 하는 소리 매크로 그리고 응답 표면 에게 만들다 ㅏ 두번째 다항식 콤비네이션 ~의 이것들 변수 그 다음에 우리 선택하다 우리의 응답 ~처럼 와이 가치
그 다음에 우리 결정했다 에게 사용 일반화된 회귀 시간 BE 크리스 할 수 있다 추가하다 일부 대개 정보 ~에 대한 왜 우리 결정했다 에게 사용 이것 특정한 유형 ~의 모델
우리 사용된 ㅏ 이차 응답 표면 모델 왜냐하면 그만큼 설계 가졌다 삼 또는 대개 레벨 ~을 위한 각 요인 그래서 나 알고 있었다 저것 우리 ~일 것이다 BE 할 수 있는 에게 된다 곡률 자귀 만약에 필요한 그리고 또한 BE 할 수 있는 에게 된다 상당히 ㅏ 다양성 ~의 다른 상호 작용 자귀 우리 사용 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼 왜냐하면 간다 당신은 그렇습니다 모델 선택 ~와 함께 아니요 가우스 분포 좋다 그만큼 통나무 정상 ~ 안에 나의 의견 거기 그들은 그렇지 않다 많은 원인 ~ 아니다 에게 사용 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼 만약에 너 가지다 JMP 을 위한 왜냐하면 간다 그것은 그래서 쉬운 에게 사용 ~하는 동안 ~에 많은 방법 존재 그래서 많이 대개 강한 ~을 위한 암사슴 분석 ~보다 그만큼 다른 옵션 ~에 JMP 그리고 JMP 을 위한.
후에 저것 우리 할 수 있다 선택하다 우리의 분포 우리 알다 저것 그만큼 응답 ~이다 가고 있다 에게 BE 엄격하게 전적으로 그래서 우리 선택하다 그만큼 통나무 정상 분포 그리고 그 다음에 우리 딸깍 하는 소리 달리다 그리고 우리 말하다 아니요
~ 안에 이것 미끄러지 다 우리 할 수 있다 보다 저것 우리 가지다 지금 만들어진 ㅏ 모델 하지만 우리 가지다 또한 그만큼 가능성 ~의 창조 다른 유형 ~의 모델 사용하여 다른 평가 행동 양식 우리 결정했다 에게 사용 최상의 하위 집합 여기 크리스 할 수 있다 추가하다 일부 대개 단어 ~에 대한 간다.
잘 그래서 여기 우리 사용 최상의 하위 집합 선택 왜냐하면 그만큼 가득한 모델 그렇지 않다 몹시 크기가 큰 그래서 왜 ~ 아니다 노력하다 모든 가능한 하위 집합 ~의 저것 가득한 모델 그리고 찾다 그만큼 하나 저것 제공하다 그만큼 전적으로 최상의 거래 ~ 사이 정확성 그리고 모델 간단?
~에 그만큼 다른 손 가졌다 거기 해왔다 여덟 또는 대개 요인 나 ~일 것이다 가지다 사용된 ㅏ 빠른 연산 좋다 앞으로 선택 또는 가지치기 앞으로 선택 왜냐하면 ~와 함께 더 큰 베이스 모델 간다 ~일 것이다 가져가다 ㅏ 매우 긴 두려워하는 에게 된다 모든 가능한 하위 모델 에게 그만큼 데이터 이었다 가고 있다 에게 BE 사용하여 그만큼 AIC 모델 선택 기준 에게 비교하다 장군 등록 모델
그만큼 AIC 허용한다 너 에게 비교하다 모델 ~와 함께 다른 효과 ~에 그들을 ~처럼 잘 ~처럼 다른 응답 분포 와 함께 그만큼 AIC 더 작은 가치 ~이다 더 나은 그리고 그만큼 규칙 ~의 무지 나 사용 그것은 저것 만약에 ㅏ 모델 가지다 ~이든 AIC 값 저것 그것은 이내에 4 ~의 그만큼 가장 작은 AIC 값 본 그 다음에 저것들 둘 모델 ~이다 거의 동일한 ~에 품질 ~의 된다
만약에 그만큼 둘 모델 가지다 AIC 가치 이내에 10 ~의 각 다른 그 다음에 그들 ~이다 통계적으로 비슷한 에게 하나 또 다른. 그만큼 기본 가리키다 여기 존재 저것 만약에 우리 가지다 둘 모델 그리고 그들의 AICc 다르다 ~에 의해 대개 ~보다 10 그 다음에 그만큼 데이터 ~이다 예쁜 강하게 제안 저것 그만큼 하나 ~와 함께 그만큼 더 작은 AIC 그것은 그만큼 더 나은 모델 에게 BE 일하고 있는 ~와 함께
처럼 ~와 함께 어느 개인 통계 너 ~해야 한다 보다 그만큼 ㅏ ICC ~처럼 ㅏ 제안 만약에 당신의 주제 문제 경험 강하게 제안 하나 모델 ~ 위에 그만큼 다른 너 5월 원하다 에게 신뢰하다 당신의 본능 그리고 무시하다 그만큼 추천 ~의 그만큼 ㅏ Icc.
한 번 우리 가지다 만들어진 이것 새로운 모델 우리 할 수 있다 보다 저것 그만큼 ~ 아니다 영 매개변수 가지다 지금 떨어졌다 ~에서 16 에게 아홉 만약에 우리 원하다 에게 비교하다 만약에 그만큼 모델 가지다 향상 우리 할 수 있다 바라보다 하지만 그만큼 ㅏ ICC 가치우리 할 수 있다 보다 저것 거기 그것은 ~이든 개선 ~의 대개 ~보다 10 어느 그것은 ~이든 중요한 차이점 그러므로, 우리 결정했다 에게 가다 ~와 함께 그만큼 최상의 하위 집합
우리 내가 그랬어 그만큼 비슷하게 ~을 위한 응답 2 그리고 그 다음에 우리 움직이는 에. 지금 우리 할 수 있다 딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 에드 화살 그리고 말하다 프로파일러 ~ 안에 그만큼 프로파일러 우리 할 수 있다 놀다 약 ~와 함께 그만큼 생산 매개변수 그리고 보다 어떻게 그만큼 모델 그것은 기대하는 응답 1 그리고 응답 2 에게 변화 이것 그것은 이미 ㅏ 엄청난 도구 ~을 위한 그만큼 과학자 에게 이해하다 어떻게 그만큼 모델 그것은 기대하는 그만큼 응답 에게 달라지다 하지만 우리 할 수 있다 나는 주다 대개 우리 할 수 있다 딸깍 하는 소리 ~에 최적화 그리고 바람직함 그리고 바람직함 기능
부터 ~에서 미끄러지 다 하나 우리 알다 저것 우리 가지다 둘 목표 저것 우리 원하다 에게 도달하다 우리 할 수 있다 변화 그만큼 바람직함 기능 에게 성냥 저것들 목표 그래서 우리 더블 딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 바람직함 기능과 우리 말하다 성냥 표적 그리고 선택하다 그만큼 표적 영역 저것 우리 원하다 에게 도달하다 마지막으로, 우리 할 수 있다 딸깍 하는 소리 다시 ~에 최적화 그리고 바람직함 그리고 말하다 최대화하다 바람직함
여기 그만큼 프로파일러 ~ 할 것이다 노력하다 에게 도달하다 그만큼 최적의 포인트들 ~을 위한 그만큼 생산 매개변수 에게 요약 우리 할 수 있다 말하다 저것 지금 우리 가지다 그만큼 첫 번째 모델 우리 가다 ~에서 생산 매개변수 에게 응답 그리고 우리 가지다 세트 둘 목표 저것 우리 원하다 에게 도달하다 이것 방법 우리 할 수 있다 얻다 이상적인 생산 매개변수 저것 우리 할 수 있다 의사소통하다 에게 그만큼 개발 팀 그리고 그들 할 수 있다 사용 에게 이동하다 ~에 ~에 그들의 연구
~ 안에 그만큼 두번째 공유하다 ~의 그만큼 프레젠테이션 나는 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 어떻게 우리 사용 그만큼 IR 스펙트럼 여기 우리 가지다 ㅏ 파일 ~을 위한 각 스펙트럼 그리고 그러므로 우리 필요 에게 딸깍 하는 소리 ~에 파일 그리고 수입 다수의 파일 그 다음에 우리 필요 에게 지정하다 저것 우리 원하다 그만큼 파일 즉 에게 BE 기둥이 있는 ~에 그만큼 데이터 세트 그리고 그 다음에 우리 할 수 있다 사용 이것 견본 이름 어느 그것은 그만큼 즉 ~의 그만큼 파일 ~처럼 ~이든 ID 에게 연결하다 간다 에게 그만큼 다른 테이블 어디 우리 가지다 모두 그만큼 데이터 우리 딸깍 하는 소리 ~에 그만큼 열 그리고 말하다 링크 참조
지금 저것 그만큼 둘 테이블 ~이다 연결됨 우리 할 수 있다 딸깍 하는 소리 분석하다 그리고 전문화하다 모델링 기능적 데이터 탐침 ~ 안에 그만큼 기능의 데이터 탐침 우리 원하다 에게 사용 그만큼 강함 값 ~처럼 그만큼 와이 산출 우리 할 수 있다 사용 그만큼 견본 이름 행렬 즉 ~처럼 우리의 ID 기능
그 다음에 이것 그것은 매우 중요한 우리 사용 그만큼 생산 매개변수 ~처럼 보충 데이터 그리고 그만큼 무게 숫자 그것은 ~의 물론 그만큼 엑스- 중심선 그리고 우리 말하다 "좋아요, 여기 우리 할 수 있다 보다 저것 그만큼 데이터 그것은 이미 깨끗한." 우리는 수입됨 모두 그만큼 스펙트럼 그리고 그만큼 데이터 외모 깨끗한 왜냐하면 나는 오다 그만큼 전처리 밖의 ~의 JMP 나 사용된 파이썬 왜냐하면 나는 대개 친숙한 ~와 함께 저것 그리고 거기 그것은 ㅏ 매우 멋진 기준 치수 저것 그것은 할 수 있는 에게 제거하다 그만큼 배경 그리고 다시 가져오다 그만큼 범위 저것 우리 원하다 에게 바라보다 하지만
JMP ~였다 좋은 에게 일하다 ~와 함께 ~처럼 ~이든 밖의 도구 ~ 후에 이것 재처리 그 다음에 우리 결정하다 에게 딸깍 하는 소리 ~에 모델 그리고 잔물결 우리 이동하다 ~에서 이산적으로 데이터 에게 마디 없는 데이터 지금 우리 할 수 있다 또한 바라보다 하지만 그만큼 특수 증상 플롯 이것 그것은 ~을 위한 너 크리스 에게 이야기를 나누다 ~에 대한
그것은 ㅏ 좋은 아이디어 에게 바라보다 하지만 실제 ~에 의해 예측됨 플롯 ~처럼 너 진행하다 ~을 통해 ㅏ 기능의 데이터 분석 이것들 가지다 그만큼 실제 관찰됨 가치 ~에 그만큼 데이터 ~에 그만큼 와이 중심선 그리고 그만큼 예측됨 가치 ~에 그만큼 엑스 중심선 우리 원하다 그만큼 예측됨 가치 에게 BE ~처럼 닫다 에게 그만큼 실제 가치 ~처럼 가능한 ㅏ 구성 좋다 이것 하나 저것 그것은 단단한 ~을 따라 그만큼 45 도 선 나타내다 저것 우리 가지다 ㅏ 좋은 모델
지금 일부 ~의 너 5월 BE 관심 있는 ~에 대한 과적 합 ~부터 그만큼 예측 된다 그만큼 데이터 그래서 잘 ~ 안에 나의 경험 나 아직 설립하다 저것 에게 BE ㅏ 문제 ~에 그만큼 기초 기능 장착 그리고 기능의 주요한 요소 단계 ~의 기능의 암사슴 분석 ID 또한 좋다 에게 가리키다 밖으로 저것 ~에 JMP 17 우리는 추가됨 ㅏ 많은 ~의 새로운 특징 ~을 위한 유령 같은 전처리 좋다 기준 정상 달라지다 곱셈적으로 흩어지게하다 보정 그리고 Savitzky-Golay 필터 . 토스 ~의 너 저것 ~하지 않다 알다 파이썬 가지다 접근하다 에게 이것들 능력 ~에 JMP 을 위한 17.
후에 저것 우리 할 수 있다 또한 가지다 ㅏ 바라보다 하지만 그만큼 기능의 PCA 분석 여기 잘 경비 일부 대개 단어 ~에 간다.
후에 그만큼 잔물결 모델 그것은 된다 JMP 을 위한 자동으로 당신은 그렇습니다 ㅏ 기능의 주요한 구성 요소 분석 ~의 그만큼 잔물결 모델 이것 분해하다 그만큼 스펙트럼 ~ 안으로 ~이든 전반적인 평균 스펙트럼과 ㅏ 선의 콤비네이션 ~의 모양 구성 요소 그리고 계수 저것 ~이다 고유한 에게 각 견본 스펙트럼 언제 우리 나는 주다 그만큼 기능의 암사슴 분석 장군 등록 자동으로 맞다 모델 에게 이것들 계수 뒤에 그만큼 장면 그리고 결합하다 그만큼 결과 모델 ~와 함께 그만큼 평균 기능 그리고 그만큼 모양 구성 요소 에게 예측됨 그만큼 모양 ~의 그만큼 스펙트럼 하지만 새로운 가치 ~의 그만큼 입력 매개변수
만약에 우리 바라보다 하지만 그만큼 주요한 요소 분석 우리 할 수 있다 보다 저것 그만큼 잔물결 모델 가지다 만들어진 ㅏ 평균 기능 ~의 모두 그만큼 스펙트럼 저것 우리는 세트 ~처럼 입력 그리고 그 다음에 간다 가지다 만들어진 다른 모양 기능 우리 결정했다 에게 멈추다 하지만 육 무엇 이것 모양 기능 설명 그것은 그만큼 변화 ~의 그만큼 데이터 저것 우리 ~이다 분석하는
처럼 너 할 수 있다 보다 ~에서 그만큼 왼쪽 그만큼 첫 번째 모양 기능 그것은 회계 ~을 위한 72 % ~의 그만큼 변화 ~하는 동안 그만큼 두번째 그것은 회계 ~을 위한 22 %. 함께 그만큼 계정 ~라고 불리는 육 계정 ~을 위한 99.5 % ~의 그만큼 변화 처럼 ~이든 예 우리 할 수 있다 바라보다 하지만 주요한 요소 2, 그리고 우리 할 수 있다 보다 저것 약 3,737 거기 그것은 ㅏ 절감 거기 그것은 ㅏ 더 적은 저것 평균 저것 증가 그만큼 주요한 요소 2 의지 감소하다 그만큼 정점 하지만 3,737.
이것 그것은 단지 ~이든 예 에게 말하다 저것 이미 ~에서 이것들 육 모양 기능 우리 할 수 있다 얻다 ㅏ 많은 ~의 정보 만약에 우리 가지다 주제 문제 지식 ~에 대한 그만큼 적외선 분광학 그리고 이것 촉매 체계 이미 여기 우리 지출 상당히 ㅏ 많은 ~의 두려워하는 찾고 하지만 그만큼 주요한 구성 요소 하지만 이것 그것은 ~ 아니다 무엇 우리 ~이다 가고 있다 에게 집중하다 ~에 ~에 그만큼 다음 슬라이드
무엇 우리 원하다 에게 바라보다 하지만 대신에 그것은 그만큼 기능의 암사슴 분석 여기 우리 가지다 ~처럼 잘 ㅏ 프로파일러 하지만 우리 할 수 있다 지금 플러그 그만큼 생산 매개변수 저것 우리 갖다 ~에서 그만큼 첫 번째 모델 저것 우리 개발됨 그러므로, 앎 그만큼 표적 생산 매개변수 저것 우리 원하다 에게 사용 우리 할 수 있다 생성하다 ㅏ 가짜 스펙트럼 또는 합성 스펙트럼 우리 할 수 있다 부르다 간다.이것 그것은 ㅏ 스펙트럼 ~의 ㅏ 견본 저것 ~였다 절대 생산 간다 ~할 수 있었다 BE 잘못된 하지만 간다 할 수 있다 주다 일부 아이디어 에게 그만큼 과학자들 ~에 대한 무엇 너 ~일 것이다 기다리다 에게 얻다 ~에서 이것들 새로운 생산 매개변수
에게 그래요 위로 우리 할 수 있다 말하다 저것 지금 우리 이동하다 ~에서 생산 매개변수 에게 적외선 스펙트럼 우리 가지다 ㅏ 두번째 모델 저것 사용 그만큼 잔물결 모델 에게 생성하다 인조 스펙트럼 나 상상하다 이것 에게 BE 좋다 언제 당신은 빵 굽기 ㅏ 케이크 지금 너 가지다 그만큼 레시피 하지만 너 갖다 또한 ㅏ 스냅 사진 그림 ~의 그만큼 결정적인 케이크 간다 그렇지 않다 설명하다 너 어떻게 에게 나는 주다 간다 하지만 간다 추가 정보 ~에 대한 무엇 너 원하다 에게 성취하다
마지막으로, 우리 할 수 있다 이동하다 ~에서 모델 에게 증인 저것 평균 저것 우리 할 수 있다 주다 그만큼 연구개발 팀 ㅏ 새로운 레시피 그리고 또한 그만큼 인조 스펙트럼 ~의 그 조리법. 함께 ~와 함께 이것 정보 그들 할 수 있다 노력하다 에게 개발하다 그만큼 새로운 촉매 그리고 보다 만약에 그만큼 모델 그것은 검증됨 또는 그것은 잘못된
또 다른 물건 그만큼 그룹 할 수 있다 나는 주다 그것은 바라보다 뒤쪽에 하지만 그만큼 이전의 견본 지금 우리 가지다 반 ~의 그만큼 견본 저것 ~이었다 ~ 아니다 테스트를 거쳤습니다. 토스 ~이다 그만큼 검은색 도트 ~에 그만큼 미끄러지 다 우리 할 수 있다 바라보다 ~을 위한 특이치 그는 거기 ㅏ 견본 저것 ~할 수 있었다 공연하다 정말 좋은 저것 우리 아직 보았다 하지만? 우리 실제로 가지다 하나 그래서 그건 또 다른 증인 우리 할 수 있다 나는 주다
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~ 안에 그만큼 미래 우리 ~할 수 있었다 경비 일부 두려워하는 견딜 수 없는 에게 식별하다 그만큼 최대 예상대로 매개변수 ~에 이것들 21 기둥 그리고 만들다 아마도 ㅏ 새로운 모델 ~에서 이것 성격 묘사 데이터 에게 그만큼 응답 그리고 사용 이것 모델 ~처럼 ㅏ 상영 모델 에게 피하다 테스트 견본 저것 ~일 것이다 ~ 아니다 공연하다 ~처럼 좋은 그게 다야 그만큼 끝 ~의 그만큼 프레젠테이션
