你好每個人，好的到見面你。 我是埃貢總的從德之馨，德國。 從專業的，我是A生物技術專家和我是看著向前為了我的推介會為了你。
你好每個人。 我是賬單沃利。 我是A聯合管理計劃系統工程師在職的出去的這化學領土在這中央地區的這我們。
你好。 我的姓名是彼得赫什。 我是部分的這全球的技術的賦能團隊，在職的為了聯合管理計劃出去的丹佛,科羅拉多州。
彼得歡迎到我們的推介會，數據-驅動的選擇作為A第一的步為了A快速地和未來-證明過程發展。 第一的我想到介紹這公司我是在職的為了。 我們是位於在霍爾茲明登,更多的或者較少的在這中心的德國，和那裡是二網站未來從我們的歷史。
全球範圍看到,我們是位於和這總部（霍爾茨明登） 。 我們有大的子公司在彼得伯勒,在騷保羅和在新加坡，和那裡是相當A很多的設施在法國也未來到期的到我們的歷史。
未來到這歷史，德之馨曾是已創建在2003年出去的A合併從哈蒙和押韻，哪個曾是成立在1874年，在德拉戈科,哪個是這其他邊，從我們的設施，哪個曾是已確立的1990年。超過這年那裡有到過相當一些收購和也在2014年這獲得的戴安娜，哪個是主要是位於在法國因為那是這原因為什麼那裡是所以許多不同的研究和發展樞紐。
我們的主要的產品來從農業產品或者從化學流程和那裡是相當A很多的各種各樣的生產容量，生產可能性為了我們的主要的顧客存在人類或者寵物。作為是所以各種各樣的，我們是交易為了食物為了這人類消耗，為了寵物消耗，和也為了健康好處。
在這其他邊，這部分香味和關心是交易和香水未來從美好的香水,到家庭關心，到洗衣店,任何事物你能想像，那聞很好。
作為我說在這開始，我是A生物技術專家經過訓練和我是交易A很多和發酵流程到優化他們和到規模他們向上或者向下。一主要的問題什麼時候它來了到發酵是這肉湯，這液體作品的這媒體，哪個將要然後餵養這有機體。 不事情哪個有機體那是，他們需要碳來源，他們需要氮來源，他們需要次要的鹽類，主要的鹽類，酸鹼度價值觀，和其他事物。
它是經常重要的哪個種類的媒體一有。 什麼時候它來了到媒體作品，那裡是二大的分支機構哪個能是看到了。 一是這分支的合成的媒體，所以全部成分是已知的在這精確的數量和作品。 這其他方式是複雜的媒體，為了例子，擁有A酵母提煉或者A蛋白質提煉或者任何，在哪裡它是A複雜的混合物的不同的基材，不同的化學物質。這第三方法會是A混合物的兩個都。
一的這邊效果的這些複雜的媒體是那它是相當簡單的到交易和他們。但在這其他手，那裡能是憲政的變化超過時間，作為一些供應商趨於到優化他們的流程，他們的產品，到任何地區，到任何目標。一些顧客得到抓住的那些變化，一些不。
其他問題可能是這可用性 o F它是A自然的產品喜歡[聽不清 00:04:38]或者任何。你可能知道一些原料，你將要一定不是知道全部原料和那裡可能是促進或者抑制物質之內那些混合物。
在這開始的A過程發展，這媒體是的主要的重要性。 所以我嘗試過到看在碳來源，氮來源，鹽類，痕跡元素，和所以在，存在我的不同的生的材料。 儘管生長這生物體，一有到拿關心的不同的溫度，攪拌速度到得到氧進入這液體，栽培時間，和那裡是A很多的未知變量到得到一個主意什麼這影響可能是到這細胞乾燥重量，為了例子，或者到這不同的目標化合物一有在頭腦。
為了這設置，我用過的然後這確定的篩選設計。 作為這最多的你知道，他們是相當均衡和有A特別的形狀哪個是反映在這些三-維度的陰謀。 你能看確定的篩選設計是不知何故步行大約肯定邊緣和擁有A中心觀點。 到期的到這建造的這確定的篩選設計，一能估計互動和正方形影響。這些互動是不是困惑的和這主要的因素和這主要的因素本身是也不是困惑的和每個其他。 這是A非常好的特徵的這確定的篩選設計和所以他們是非常高效的什麼時候它來了到這工作量比較的到以前已知的篩選設計。
一些缺點是也那裡。 一大的壞處是如果你有關於50%的這因素那是在職的那有A高的影響或者甚至更多的，你有A重要的影響，重要的混淆,哪個你有到拿關心的。 在這特別的案件，雖然它是這最瘦的可能的設計我成立，這實際的工作量會要求五到六月只是為了篩選。 這是遠的也長的什麼時候它來了到A掌握論文。
這選擇曾是然後到建造其他設計或者到建造其他過程。 我曾是所以啟發在哥本哈根2019年經過A貢獻從賬單在哪裡他談過關於紅外線的光譜學和我想法為什麼那可能是A好的主意，使用這化學信息隱在A近紅外光譜到描述這化學作品的這混合物。
所以我已確立的這工作流程。 第一的，這媒體準備曾是完畢的全部這65混合物。 然後這靠近-紅外線的光譜曾是測量，一些化學計量學治療是首選和然後，這空間的變化可以是握住持續的在A最大限度，但這數字的這實驗可以是減少相當顯著地。
到展示你如何這工作流程是，我開始,作為我說，和光譜信息。 一的這第一的原則一有到做是到製作A標準化的這光譜到避免基線轉變和事物喜歡那。 這是一方式到製作它。 介紹A新的公式到標準化，或者什麼我做過，我用過的一個加入到預處理和計算這標準普通的種類，哪個是什麼時候它來了到這數字，這相同的作為這標準化，作為我們看這裡。
和這標準化光譜,取決於在每個測量，我繼續然後和編譯的第一的全部這些光譜。 什麼你看這裡在這頂部是這吸收的每一個樣本。我們有一個水性的系統所以我們拿水作為A參考。 A之後建築這不同之處之間這吸收和這水，我們然後得到更深和鋸差異之內這光譜。
一的這大的問題曾是做我計算第一的這不同之處之間這吸收的這樣本和這水和計算然後這標準普通的種類？ 或者做我第一的計算這標準化和然後使用這些標準化價值觀從這水背景？
一可以思考這程序是這相同的，但這結果是不同的。 作為你看這裡，在這正確的-手邊的這儀表板，我放大的進入這區域和在這降低部分，這曲線有A不同的形狀， A不同的距離從每個其他比在這上部分。 時間他的可能有然後一個影響在這隨後的回歸分析。所以，我已選擇第一的到製作這標準化和然後這不同之處計算。
後我做過這些第一的腳步，然後來了這化學計量學部分，那是平滑化和這過濾和到計算這衍生物。 這是A標準程序使用一個加入哪個是可用的。你能想像那這信號可能有一些噪音。這是見過這裡在這降低部分，這紅色的區域是這真實的數據，和這藍色的曲線是這光滑的數據。 在這左邊上邊，你看這第一的衍生物。在這正確的上邊，這第二衍生物的這些功能。 如果它來了到多項式適合，它是取決於在這程序，什麼你是配件，什麼是這多項式命令，和如何廣闊你的區域是，在哪裡你製作這計算在。
如果我們拿這裡僅有的A第二-命令多項式，你看那它可能改變。 現在，這是不是A二，這應該到是A 20.然後這曲線平滑出去。 雖然它是光滑的，你能看差異在高度，在形狀。 到得到抓住的那些數據，一有到節省這光滑的數據到數據桌子，分離數據表。然後我嘗試過不同的設置為了這平滑化過程，因為我做過不是知道從這開始哪個過程是這最好的到合身我的想要的結果的這實驗在這結尾。
後相當A很多的平滑化桌子，哪個是然後手動完畢，和我然後串聯的這表。這些是全部這桌子我們只是製成。 我是去到這第一的一和說，請連接全部的這其他的。 這好的事物是那你然後有在這結尾，這些不同的距離未來從這平滑化影響。我有A第二多項式命令。 A第三多項式命令是20點到這左邊和到這正確的為了這平滑化過程和30和所以在。
這是只是A小的例子到展示你這程序。 我做過相當更多的。 什麼我做過曾是這數量的治療。 我有[聽不清 00:15:01]為了A第二，第三，或者第五多項式命令和10、20、或者30.現在來了這大的部分到決定哪個特別的程序代表我的空間在最好的。 這，所以，我製成A主要的成分分析的全部我的治療我做過。
這是A一般的概述。 這數字代表每個實驗經過它是自己的那你能跟隨他們在這不同的分數和加載中斑點。 這加載中陰謀是… 那是A常規的圖片的A加載中陰謀什麼時候它來了到光譜數據。 如果你拿進入帳戶那我們是未來從A設計，這價值的24%解釋了變化在這開始為了這第一的成分是非常高的。
為什麼？ 因為這因素的這確定的篩選設計是正交到每個其他和獨立的從每個其他。一會預計降低價值觀為了這主要的成分。 後這治療，這第一的衍生物和第二命令多項式和10點到這左邊和到這正確的為了這平滑，它看起來非常均勻地分散式。你可能思考的A簇這裡在頂部或者以下。
我去通過全部的這些特別的流程和已選擇然後A受到青睞一，在哪裡我鋸那這第一的主要的成分有A非常慢的描述力量為了這變化。 那是然後這方式我繼續。
後選擇這特別的預處理數據，我仍然有我的65樣品。 但作為我們聽到在這開始， 65是遠的也很多為了A工作量。 如果你問你自己，為什麼是那裡132樣品？ 那是因為我複製粘貼的這設計以下，這原來的設計為了這光譜治療我用過的然後。
如果你想然後到選擇你的運行你是有能力的到製作到期的到時間原因或者到期的到成本原因或者任何，這是一過程你能製作使用這覆蓋範圍和這主要的成分。 然後這是這設計空間哪個是可用的交易為了這全部變化哪個是裡面。但作為你看，我們會需要到製作132實驗。 如果我們然後去只是選擇全部這主要的成分和說請製作僅有的這一哪個是可能的，然後你有這能力到類型在每一個數字你想到。
在這階段，我已選擇一些較小或者大設計和鋸如何遠的能我去向下到抵達在至少A好的描述力量。 我製成這些25實驗，讓聯合管理計劃選擇他們。 這好的事物是和這程序，如果你是未來後退到你的數據桌子，他們是已選擇。 但這程序我沒有做正確的在這開始。 在這開始，我製成A手動的選擇。
如何做過我做那？我拿這得分圖的這特別的治療和然後已選擇手動這外點作為好的作為可能的。不是僅有的在這圖片的這第一的和第二主要的成分，但我去更深。 這，為了例子，是這比較的A選擇方法我只是顯示你和這能源部這約束因素和和這手動的選擇，只是為了顯示你或許一些差異。
如果你製作這美國能源部選擇一些次，不是使困惑到得到不是總是這相同的數字，這相同的實驗,哪個可能是重要的。 和這方法，我然後減少這工作量從64實驗到25實驗。 在全部的這些實驗，全部我的生的材料我有從這開始是裡面。我沒有離開任何生的材料出去，和那曾是非常好的到看，那我可以保持這空間的這變化。
後這栽培在二塊，哪個拿A框架星期的三週為了每個堵塞，我們然而然後分析過的我們的代謝組和這上清液和決定我們的細胞駕駛大量的。 為了時間的清酒，我展示你僅有的這結果和這程序為了這細胞乾燥大量的。 其他分子可能是這相同的程序到是完畢然後。
這下一個問題我有曾是那那裡是A令人困惑。我有到預計這混淆因為我有僅有的25實驗為了27混合物未來出去的A設計在哪裡我知道在哪裡我應該到有互動和二次的影響。這些互動是沒有什麼新的什麼時候它來了到媒體作品。 二次效果是好的到是看到了。
然後來了這下一個好的事物，哪個曾是介紹經過皮特赫什和菲爾K. 它是這SVEM過程，這自我V已確認的合奏模型。在這草圖，你看這工作流程和我們將要去通過那在JMP。 這第一的事物曾是到看在這分配的我的目標價值。後製作A日誌轉型，我然後鋸那它是通常情況下分散式。 所以我們有A日誌-普通的分配。 那是好的到知道。
這第一的事物曾是到下載這添加-在，汽車驗證設置，和打這跑步按鈕。 我們然後得到A新的桌子。這新的桌子有50行反而的25行從我們的原來的桌子。 為什麼是那所以？ 這原因為了那是儘管打這按鈕，這數據桌子得到複製-粘貼的以下和我們得到A差異化進入這驗證放和進入這訓練放，作為你看這裡。 這好的特徵的這汽車驗證桌子是那你能，到期的到A模擬，尋找出去哪個參數，哪個因素有一個影響。
這發生經過這倖免於難分數地加權引導程序重量。 如果你看為了例子，這第二實驗有A價值的1.8在這訓練放和這相同的樣本有A價值的0.17在這驗證放。 這然後給出一這能力到有A大重量為了一些樣品在這訓練放和副反之亦然在這驗證放。 儘管他們有A大價值，一個更大的重量在這訓練放，他們有A降低重量在這驗證放。
到分析這，它是必要的到有這親版本到製作A廣義的回歸。 作為我們拿這日誌價值的我們的細胞淨重，我能然後製作A普通的分配和然後它是受到推崇的到製作A套索回歸。 從這第一的套索回歸，我們得到A桌子為了這估計，和現在來了這好的部分。 我們製作模擬改變這配對的重量引導程序重量的每個因素。
為了時間的清酒，我是只是製作50模擬。 從這些50模擬，我們得到然後這部分為了每個因素我們有在這設計在哪裡它進入這回歸方程，或者沒有進入這回歸方程。 這圖案來了到期的到這隨機化過程的這引導程序森林方法。 從這分配我們去到這概括統計數據，定制他們，我們是只是僅有的感興趣的在這部分非零。這部分非零是最後這數量的這50模擬。 如何經常這特別的多變的去進入這回歸方程。
從這，我們製作A合併的數據桌子和有A看在這百分比的每個多變的存在在A模型或者存在不是在A模型。 這看起來A小的少量令人困惑。如果我們是訂購它經過這柱子二下降，我們然後看A好的圖案。
現在你能想像為什麼我介紹在這開始這無效的因素或者這些隨機的制服因素。 時間他制服因素是手動介紹了。 這無效的因素曾是介紹經過打這汽車-驗證放。 什麼做這些點意思是？ 這些點意思是那直到這無效的因素，這些變量有A高的潛在的因為他們是相當經常之內這模型-建築流程。這些在這底部是相當很少之內這模型-建築流程所以這能力到減少你的複雜是給定經過只是丟棄這些。 這裡在這中間一有到決定什麼到做。
後擁有這萃取，不是失去信息，和不是失去變化，一能然後思考的不同的回歸流程製作回复表面模型或者步明智的回歸或者任何回歸你有在頭腦。它是明智的到比較不同的回歸楷模看著什麼是可行的，什麼是有意義的。 那曾是這程序我用過的在JMP 16。儘管未來現在到皮特和賬單，他們將要描述你某物別的。
感謝你，埃貢. 那曾是A偉大的例子的一個概述的你的工作流程。 感謝你。 什麼是新的在JMP 17那可能有幫助了埃貢A小的少量和這工具他曾是在職的和？ 我是去到開始離開和A小的少量的A滑動展示這裡。 我是去到是說關於功能數據瀏覽器。 那是在JMP專業版和說關於這預加工和小波造型那是建成進入功能數據瀏覽器現在。
全部正確的，所以讓我滑動這向上A小的少量所以你能看。 什麼是新的在JMP 17？ 我們已經添加一些工具那允許為了A更好的化學計量學分析的光譜數據。 真的任何多變量數據那你可能有那你能思考的，這些工具是那裡到幫助。 第一的是添加這預處理方法那是建成進入頻域DE現在。
我們已經得到標準普通的變體，哪個埃貢顯示你。 我們已經得到乘法分散更正，哪個是A小的少量更多的強大的比這標準普通的變體。兩個都的這些將要不是擾亂這特點的你的光譜。 那是不是這故事和薩維茨基-戈萊。 它做改變這光譜,哪個將要然後製作A小的少量更難到解釋這數據。這鑰匙事物是它仍然有幫助。然後我們有某物被稱為多項式基線更正，哪個是其他添加工具如果你需要那。
這下一個步會是然後到節省那預處理數據為了更遠分析，喜歡主要的成分分析，部分地正方形，所以在和所以向前，所以你能做一些分析那裡。
這小波造型是A方式到看在這化學計量學數據相似的到主要的成分分析。 是配件A模型到這數據到決定哪個是這最好的全面的合身為了，在這案件， 25光譜。那是這目標這裡。 它是一個選擇到樣條線楷模。 它是通常更好的比樣條線楷模，但不是總是。 你得到到模型這所有的光譜,不是這觀點-經過-觀點，哪個你會做和其他分析類型。
然後你得到到辨別這些事物被稱為形狀功能那製作向上這曲線。 這些形狀功能是，再次，相似的到主要的成分分析在那他們是幫助和方面減少。 然後，作為我說前，這些是出色的工具為了光譜和色譜法數據，但幾乎任何多變量數據是公平的遊戲。
這些是只是一個例子的這小波功能那是建成在。 我可以嘗試和發音一些的這些名字，但患病的混亂他們向上，但知道那這些是在那裡。 那裡是A地點這裡那你能看向上什麼這些小波是全部關於。 我得到這滑動從瑞安派克所以感謝你，瑞安.
幾乎最後的但不是至少，什麼是正在做和這功能性的主要的成分分析是是試到決定，再次，什麼是這最好的全面的合身為了這些數據和然後比較這曲線作為需要。 什麼來了出去的這小波造型是A小波美國能源部，和我們決定哪個波長有這最高活力為了任何給定光譜或者任何是看著在。
這些小波係數能然後是用過的到建造A分類或者量化模型。 那是向上到你。 它依靠在這數據和什麼補充的變量你有建成在。 在這案件，這是A不同的例子在哪裡我曾是看著在百分積極的基於在一些靠近紅外光譜。
讓我們得到進入A快的例子。 全部正確的。這是埃貢的數據。我有採取這數據那曾是在這原來的桌子，這吸收減這水光譜,和我有轉置那進入A新的數據桌子在哪裡我有跑步功能數據瀏覽器。我是只是去到打開向上這分析這裡。 它做拿A小的少量到跑步，但這是這例子那通緝到展示。
我們已經完畢這預加工預先。我們已經採取這乘法分散在這案件和然後這標準普通的變量，和然後建成這模型離開的那。 後這功能或者這些預加工工具哪個是成立超過這裡，我是去到說那數據出去，和然後那數據是去到是用過的為了更遠分析作為需要。
到建造在這故事這裡，我們已經得到這分析完畢。 我們建成這小波模型。後我們已經得到這意思是功能和這標準偏差為了全部的我們的楷模，我們建造那小波模型和我們得到這合身那你看這裡。 什麼這是講述我們是那這哈爾小波是這最好的全面的基於在這最低貝葉斯信息標準分數。 現在我們能來向下這裡和看在這全面的小波功能，這形狀功能，和得到一個主意的哪個小波有這最高活力，哪個形狀功能是解釋這最多變化那你是看到之間曲線，和然後你能也減少這模型或者增加這模型和你的選擇這裡和這數字的成分那你選擇。
一事物那來了出去的這是A分數圖哪個允許你到看分組的不同的在這案件，光譜。一那你是去到看向下這裡是這。這可以是A潛在的異常值。 它是不同的比這休息。 如果你徘徊超過這數據觀點，你能實際上看那光譜。 你能別針它到這圖形，拉那出去，和然後讓我們說讓我們只是挑選其他藍色的一這裡和出色地看如果我們能看在哪裡這差異是。
它看起來喜歡它可能是在這開始。 如果我們看在這正確的這裡，那是A大的不同之處，然後或許那只是沒有得到減去出去或者預處理這相同的方式在這二光譜。 我不有一個例子的這小波美國能源部為這放向上，但只是知道那它是那裡。 如果你是感興趣的在這-這有到過A相當快的概述-但如果你是感興趣的在這，請接觸我們，和我們將要尋找A方式到幫助你更好的理解什麼是去在和小波美國能源部和預處理建成進入JMP 專業版。 皮特，我將要轉動它超過到你。
全部正確的。 出色地，謝謝，賬單和埃貢. 只是喜歡賬單，我是去到去超過如何自驗證集成模型改變了在JMP 17。賬單顯示如何你可以做什麼埃貢做過在16 17年很多更輕鬆使用功能數據瀏覽器。 為了我，我是去到拿那最後的少量那埃貢顯示和和這添加-在，創造SVEM 集向上。使用那些部分地加權引導程序列和然後也製作那驗證和這無效的因素。 我是去到只是展示如何那是完畢現在在JMP®17。所以這是很多更輕鬆到做在JMP 17。只是喜歡那，光譜數據加工和頻域DE,這是完畢在JMP 17。
如果你記住，埃貢有消失了通過，他看起來在全部那些光譜,他提取的出去這有意義的區域，看著在平滑器，這標準普通的變體，和做過A束的不同的預處理腳步。然後他拿那些預處理腳步和他已選擇A子集的那些運行到實際上跑步，和他有來向上和25.這裡是那些25運行。 從這步，什麼他做過是那自驗證集成模型或SVEM。
在16、這拿A小的少量的正在做。你有到製作那模型，然後你有到模擬，然後你有到拿那些模擬，和跑步A分配在每個一的他們，和然後得到這概括統計數據，和然後提煉那出去到A合併的數據桌子，和然後圖形那或者製表那和看哪個那些發生這最多經常。
那曾是A很多的腳步和A很多的點擊次數到做，和埃貢有清楚地完畢這A束的次因為他做過它漂亮的迅速地和順利，但它拿A小的少量的正在做到學習。 黏土巴克製成這很多更輕鬆在JMP 17。相同的25樣品這裡，和反而的跑步那汽車驗證放-向上添加-在那埃貢顯示，是去到只是去先和去到分析和合身模型。
出色地放向上我們的模型。 我F你記住，是採取這日誌的這乾燥重量這裡。 是去到添加A夫妻的隨機的變量沿著和全部的我們的因素進入這模型，和然後是去到製作當然那我們已經已選擇廣義的回歸。 這是這放向上為了我們的模型，是去到去先和跑步它，和在JMP 17，我們有二新的估計方法。
這些是兩個都自驗證集成模型方法。 這第一的一是A向前選擇。 我是去到去先和使用SVEM套索因為那是什麼埃貢用過的在他的部分，和這裡你只是放在如何許多樣品你想。 他有已選擇50.我是去到只是去和這默認的200.打去，和你能看現在它是跑步全部的那在後面這場景在哪裡你會有模擬,重新計算那些成比例的重量，和然後在這結尾這裡，我們只是有這好的桌子那節目我們什麼是進入我們的模型最多經常向上這裡。
然後什麼時候我們打某物喜歡A隨機的多變的。 只是出去的隨機性，某物那是進入那模型是進入或許關於一半這時間。 事物那是進入更多的經常比A隨機的多變的，我們有漂亮的高的信心那那些是大概變量我們想到看在。 然後我們會去從這裡和發射這探查器。 我有已經完畢那超過這裡，所以我們不有到等待為了它到發射或者評估多變的重要性。
但這裡，這節目我們哪個的這些因素是積極的。 我們能看這最多積極的因素，和儘管它是不是製作A極好的準確的模型，因為再次如果你記住，我們是採取25運行到嘗試到估計27不同的因素。 如果你拿A看這裡在這最多流行那些，這能在至少給你一個主意的這影響的每個一的這些因素。 全部正確的，所以那基本上總和向上什麼埃貢有完畢。 它只是使這很多更輕鬆在JMP 17，和我們是繼續到提升這些事物和希望那這工作流程得到更輕鬆和每個發布的JMP。 感謝你為了你的注意力和希望，你成立這講話內容豐富。
