今日私たちはですよ行くに話すについてどうやってに使用JMPにする薄い映画発達
を使用してプラズマ-強化された化学薬品蒸気堆積。
これはある少し違う、私考える、
よりもいくつかののの典型的な仕事それさんの終わりで業界、
どこそれさんのある継続的にかき混ぜた反応器そしてあなたできるいつもミックスもの。
関係なくの何起こる、あなたできるいつも測定出力。
しかし、プラズマ強化化学薬品蒸気堆積、
それさんの本当に離散ポケットの安定性それあなた持っているに仕事と。
平けれど私たちはできるセット上大パラメータ空間、
そこにはできるなれ斑点内でそれパラメータ空間
どこあなた5月ないなれできるにストライクのプラズマ
またはそれできたアークなぜならの力密度はあまりにも高い。
以来私たちは持っているある大きい番号の堆積パラメーター、
私たちは必要に使用あるデザインの実験
に効果的に探検するそれパラメータ空間。
平もし私たちはですよできるにストライクのプラズマ、
そこにははまだ問題と薄い映画均一。
私たちはですよ預けるナノメートル映画
とほぼ完璧均一横切ってある12 -インチウエハース。
一度私たちは得るそれ、私たちはまだ持っているに打つのターゲットを絞った映画プロパティ。
私たちはですよ行くに話すについてどうやってに使用PECVD
に開発する新しい薄い映画から新しい前駆体。
の初めもの私たちはですよ行くにするは話すについて前駆1 。
から何私だったできるに読むからのJMPチュートリアル、
の決定的ふるい分けデザインはあるとても効果的方法
に画面ある大きい番号の主要効果での最少番号の実験。
それさんの鍵にの仕事それ私たちはする。
私たちは欲しいに得るの右答えでの最短額の時間
とあるデータ-ドリブンアプローチ。
私たちは使用済みある決定的ふるい分けエネルギー省に探検するセブン要因で26走る。
何私たちはするよするはただ開ける上それイニシャルエネルギー省。
これはの設定私たちは来たのためにの決定的ふるい分けエネルギー省。
ここはのセブン違う要因だった変化するのためにの堆積、
そして私たちの出力は行くになれこれパラメータYさん
そして私たちはですよ試していますに最大化するそれ。
もし私たちは見てでの範囲のパラメーターのためにこれタイプのPECVD処理、
これはあるとても広い範囲のイニシャルパラメーター。
また、私たちはですよ試していますに画面のために主要効果、
そして私たちの出力は広範囲にわたるから、言う、 9-34 、そして私たちのベースラインだった21 。
私たちはする見るの改善そこには。
1つののものそれ私いつものようににするいつ私たちはするあるエネルギー省
は含むある中心ポイント複製するまたはある繰り返す走る
に見るどうやって再現可能なの楽器は、として良いとしてに作るもちろん
それの統計私たちは生成する内でのデザインは有効。
これらはの二中心-ポイント走る、
そしてあなたできる見る私たちは得る素晴らしい再現性。
の他のものそれさんの本当にニースのために私たちにする前に私たちは得るの中へフィッティングのモデル
はただに見てでの出力変数
そして試すに識別するどれでもトレンドそれ私たちはできる見る。
はそこには何でも私たちはできる識別する素早くそれ私たちはできる属性の主要要因に?
ここ、そこにはさんの四ポイントとあるY価値のより大きなよりも30内でのエネルギー省。
もし私たちは選択するそれらのポイント、
それさんのニースに見るもし私たちはできる見るどれでもトレンド関連するとこれらデータ。
1つのの最速の方法私見つかったにするそれはに素早くするある多変量分析、
そして私たちはできるするこれグラフィック的に。
何私たちはですよ行くにするは取る全て私たちの要因
そしてそれから私たちの出力変数、
そして私たちはですよ行くに生成するある多変量分析。
ここでこれグラフ、これは私たちのY価値。
あなたできる見るとして私たちは行くから10～ 30 、
の四価値観それはの最高は強調表示された、
しかしの行はの様々な要因。
ここ私たちはできる見るのためにヘリウム、
私たちは持っているの最高価値観での高いそして低い分割。
のために前駆、私たちは持っているの高いそして低い分割。
しかし、のために温度そしてプレッシャー、
私たちは持っているの最高価値観での最低分割。
それさんの本当に、私考える、
ある良い表示最初は前に私たちはやった終わりどれでもモデルフィッティング、
それ温度そしてプレッシャーできたなれ重要変数のために私たちに見てで。
もし私たちは行く戻るにのテーブル、
の他のニースものについてJMP 、それさんのとても強力ななぜなら...
また、前に私たちはするの決定的ふるい分け、
私たちはできる使用ある予測子ふるい分け
に識別する何はのほとんど重要要因。
また、私たちは使用の標準分析、入力私たちの要因、私たちの応答はY 、
そしてあなたできる見る何の予測子ふるい分けは伝える私たち
は、はい、プレッシャーそして温度はとても重要。
しかし、1つものそれ私たちはしませんでした'tキャッチ
でそれ多変量分析はの前駆流れ。
これら三つ要因、プレッシャー、前駆流れ、そして温度
現れるになれ支配的なで与える私たちの最高価値観のY 。
今私欲しかったにフィットのモデルなぜなら私考える
の本物力ののエネルギー省はないの走るでのテーブル、
しかしそれさんのの応答表面モデルそれあなたできる使用
に得る予測のために改善として良いとして方向にさらに遠く探検する。
でもいつ私行ったに分析するそれ、それそうしないだろう't仕事。
それターン外私たちはだったのみできるに完了25のの26走る、
そして私だったないわかっているそれの決定的ふるい分けエネルギー省、
のデフォルト分析するだろうない仕事もしあなたしたない完了全てのの走る。
でこれポイント、私連絡しましたジェドでJMPにヘルプ自分理解する
どうやって私できた得るいくつかのモデル外のこれデータ
それ私たちは気をつけて集めました以上ある期間の時間。
私するよ振り向くそれ以上にジェド。
いつ請求書呼ばれた、
のように彼言った、
いつ彼打つそれ脚本それ保存されましたにのデータテーブル
のフィット決定的ふるい分け、何もない起こる。
もしあなた見て以上ここ、
のログは言ってる、そこにはは走るそれはない折り畳み以上中心ポイント走る、
そしてそれさんの走る17 、どれのは明らかにの走るそれだったない
そしてできませんでした'tなれ完了しましたでの実験。
何請求書欲しかっただったある方法にまだフィットそれ決定的ふるい分けモデル。
私たちは来た上と二違うアプローチ
そして持っていた三つモデルそれ来たについてからそれらの二違うアプローチ。
の初め1つは関連しているにの決定的ふるい分け。
のデザインのこれら種類のモデル、のこれら実験、
はいつも折り畳み-以上ペア、どこそこにはさんのあるペアの反対。
もし私たちはできる探すそれ折り畳み-以上ペア、またはのツイン、私推測、のこれ行17 、
私たちはすべきなれできるに除外する両方行
そしてそれからフィットの決定的ふるい分けデザイン。
私たちはただ必要なある単純方法にするそれ。
何私たちは来た上とだった基本的にに使用あるカップルのショートカット。
私私行くに初め標準化するの属性のこれら列
そして変化のモデリングタイプに序数。
として私するこれ、あなたするよ知らせそれ私の能力に選択するもっているかわった。
それ助けますいつ私見てであるデータフィルター。
今私持っているボックスそれよりもよりもヒストグラム、それでそれただ作るそれもっと早くに選択する。
何私たちは必要にするは探すの反対行のこれ。
私持っているこれ行17選択された、そしてあなた見るそれそれさんの高い、高い、高い、
低い、低い、低い、そしてそれから私私外のメモリ空間。
私私思い出している高い、高い、高い、低い、低い、低い。
私必要に探すの反対のそれ、
どれのは行くになれ低い、低い、低い、高い、高い、高い。
もし私ただ来る以上ここそして始める働く私の方法下、低い、低い、低い、高い、
によるの時間私得るにただ四のの走る
それでただもっとよりも半分のの要因選択された、
今私私下にただ1つマッチング行。
それただそれで起こるそれのとても次走るだったの折り重なりペアでこれ実験。
私たちはできる選択する両方のそれらの走る、除外する彼ら、
そしてそれから行く戻る中にのカラムプロパティ
そして変化それモデリングタイプ戻るに継続的な。
今いつ私たちは打つそれ決定的ふるい分けボタン、
それ作品。
私たちはできる走るそれモデルそして見るそれそれさんの予測するかなり良い。
私たちはできる見るのプロファイラー、しかし私たちはまただった本当にわかっている
それ1つのの走る外の26 、それさんのほとんど4 %。
私たちはですよ投げ離れてだいたい4 %のの情報による除くこれ。
何私たちはした本当にのようににするはない投げるそれ情報離れて、
探すある方法に使用それ。
私たちは使用済みのモデルのスクリーニングプラットホームでJMPプロに走るある束のモデル
そしてそれから選択するの最高。
の二それ来た外の最高だったあるニューラルそして段階的にモデル、
そして私できる歩くを通してそれらの本当に素早く。
のニューラルモデルだったと私たちの応答そして私たちの要因。
以来これだったあるエネルギー省、私たちはですよ行くにするの最小遠慮、
そして私私ただ行くに選ぶあるランダムシードそれでこれは繰り返し可能な。
のモデルのスクリーニングプラットホーム一般的に示唆するについて20ブースト。
もし私打つ行くここ、私得るあるかわいい良いアールスクエア横切ってこれ。
多分私かもしれない試すに曲これモデルによる追加するいくつかのもっとパラメーター、
しかしいつ私する、私できる見るそれR四角はない本当に変化。
私ドン't考える私欲しいに追加もっとパラメーター
そして危険過学習のモデル。
それだった1つ余分な方法にするそれ。
それからの2番モデルそれ示した上簡単にのために私たち
を使用してのモデルのスクリーニングプラットホームだったにする段階的に。
の方法私たちはしたそれだった私たちは置く私たちの出力ここ
そしてそれから使用のショートカットにするある応答表面。
それ含まれています全て主要要因、
全て二乗条項、そして全て二-方法相互作用。
それからもし私たちは変化これに段階的にここ、私たちはできる打つの走るボタンそして行く。
今JMPは行くに入力そして出口すべて
それまでそれ見つけますのモデルそれ合うの最高。
私たちはできる行く先にそして走るそれ。
今私たちは持っている三つモデルそれ私たちは欲しいに比較する。
何私私行くにするは私私行くに取るこれ初めモデルそして保存。
私私行くに公開それ予測式
にの式デポ。
私私行くに与えるそれある本当に素早い名前、そして私たちは意思電話これDSD 。
何でも、私できる'tタイプ。
私たちはするよ電話それDSD 、そしてそれから近いそれ。
私たちはするよするこれとのニューラルとして良い。
私たちは意思公開それ予測式、
与えるそれある名前、
そしてするの同じとこれ最後のモデル
どこ私たちは意思公開それ予測式。
これ最後1つだった、私たちは呼ばれたそれ段階的に。
今私持っているこれら三つモデルそして私できる比較する彼ら。
私たちはできる走るのモデル比較プラットホームのために全て三つの彼ら
から内での式デポ。
私たちはできる得るあるランクののR2乗のそれらのモデル。
私たちはできる見てでの実際の対予測された、
そして私たちはできる見るそれ彼らはですよ全て予測するについての同じ。
私たちはできるまた見てでの予測されたによる行、
そして私たちはできる見るこれ1つポイントからの決定的ふるい分けデザイン
はの1つそれだった左外いつ私たちはフィットのオリジナル決定的ふるい分けデザイン。
それらしいになれ重要、そしておそらくほとんど重要なこと、
私たちはできる見てであるプロファイラーのために全てのこれらに対してそれぞれ他の。
もし私振り向くオフの望ましさ、私たちはできる見るどうやってこれらモデル比較するにそれぞれ他の。
のために例、私たちはできる見てでそれ決定的ふるい分けデザイン
そして見るそれそれさんの見せているいくつかの曲率どこの他の二モデルはない。
多分私たちはできる見てそして見る以上ここ
それの曲率は違うのためにそれぞれのそれらの。
それからの質問になる、どれのモデルは最高そしてどうやってする私知る?
それからそれもたらす私たち戻るに請求書。
ありがとう、ジェド。
させて自分共有私の画面。
できるあなた見る私の画面?
はい。
私私行くにただ...
ジェド保存されました全てそれにの式デポ、だから私は私ただ行くに実行するの脚本
それ意思取る私たちにの式デポそれ彼さんのすでに保存されました。
また、私たちはするよそれからただ行く右にのプロファイラー。
私たちはですよ行くにフィット全て三つのこれら。
それから私たちは持っているのプロファイラー。
これは何の本物力、私考える、ののエネルギー省は、
なぜならの予測プロファイラー、私たちはできる最適化するそして最大化するの望ましさ。
の応答表面モデル意思教えて私たち何組み合わせの要因私たちは必要
に得るの最高弾性のあるまたは最高価値のの出力パラメータ。
何だった本当に目-オープニングのために自分はもしあなた見てでの価値観それ私たちは得る
いつ私たちはするこれ最適化、二のの予測、
のニューラルネットそしての決定的ふるい分けエネルギー省、
は与える私たち価値観ののYパラメータ
それはより大きなよりも何でも私たちは見たで私たちのイニシャルデータテーブル。
私たちは持っていたある最大価値の34 。
させてさんの見る。
私私ごめん、私ただ得たに得るそれ画面戻る。
通常、それさんのとても普通でないのために自分に見るこれとのエネルギー省。
通常、のモデル、もしあなた最大化するそれ、
は一般的に近いに何あなた見るとしてでのテーブル。
しかし、これ場合、それ見た目のように私たちは本当に持っているいくつかの低い-ぶら下げフルーツ。
私たちは必要なにテストこれ組み合わせのパラメーター
そして本当に見るもしそれ予測だった有効またはない。
もし私たちは行く戻るに私たちのJMPジャーナル...
私ただ欲しいに見せるあなた何起こりました。
私たちは取った、私考えるこれはの予測から1つののニューラル通信網合う。
また、の最高価値での決定的ふるい分けエネルギー省だった34 。
のモデル予測だった42 、しかしいつ私たちは実は走ったそれ、
私たちは見たいくつかのアーティファクトでの映画それだったない許容できる。
のプラズマ自体だった安定した。
そこにはだったいいえ方法に見るこれそれまでのウエハース来た外のの反応器。
でもあなたはできる見るそこにはさんのあるブルズアイパターン、
どれのは期限に映画非-均一。
でこれ場合、それさんのとても厚いでの真ん中そして薄いでの角、
どれの与える私たちこれブルズアイパターン。
それからもしあなた見て気をつけて、
あなたできる見る全てこれら小さい点以上のウエハース、
どれのは実はの穴下のシャワーヘッド。
のシャワーヘッドもっている何千ものの小さい穴どこのガス来る外。
でこれ場合、私たちは持っているあるシャワー頭パターンそしてあるブルズアイ。
私考えるのモデルは伝える私たち何方向に行く。
しかしまた、プラズマは挑戦的に使用。
平けれどのモデルだった伝える私たち
これ映画すべき持っているの最高価値のY 、
の映画自体だった受け入れられない。
それから私たちは持っているに頼るの上私たちのプロセスそして理論的知識ののプロセス。
私たちは知るそれアルゴンもっているあるより低いイオン化エネルギー、
そしてもし私たちは代わりのアルゴンのためにヘリウムそしてのプラズマ、
私たちはできる得るあるより高いプラズマ密度、
どれの5月ヘルプ私たち克服するこれら課題。
何私たちはしたはスイッチにアルゴン、そしてあなたできる見る、
それでもの映画はない完璧、それさんの多くのもっとユニフォーム
そして確かに良い十分のために私たちに得るの物理的なプロパティ
のの映画それ私たちはできる使用。
でこれ場合、私たちはだったできるに打つあるY価値の46 、
どれのまた、は多くのより大きなよりも34 。
私たちはですよ確かにトレンドでの右方向。
何私たちは本当に欲しかったにするは、
はそこにはどれでも機会のために私たちにさらに遠く改善するの映画?
また、それさんのどこの予測プロファイラー
またはの応答表面モデルはとても強力な。
もし私たちはただ見てでのトレンドそれ私たちは見るここ...
私私ただ行くに吹くこれら上
それで私たちはできる見る彼らある少し少しより良いのためにそれぞれのこれらケース。
のデータは本当に伝える私たち、
であるケース、そこにはさんのものそれ私たちは本当に欲しいに調査する。
より低い温度
見てのようにそれさんの絶対に好意的なの最高価値のY 、
プレッシャー表示されますになれある鍵パラメータ、
そして低い-頻度力のためにこれイニシャルエネルギー省
見た目のようにで二ケース、
あなた欲しいに行くにより高い低い-頻度力。
の段階的には与える私たちの反対。
でもあなたはできる見るそれこれは本当にある青写真
のために私たちにするの追加デザインに見るどうやって遠い私たちはできる押すそれ。
できる私たちは行くにより低い流れ料金、できる私たちは行くにより低い気温、
できる私たちは行くにより低い圧力そしてさらに遠く改善するの映画プロパティ?
それさんの本当に一連学ぶ、
そしてそれのために自分、はの本物力ののエネルギー省。
私たちはドン't本当に持っている時間に行くを通して全てのそれ、
しかし何私したは置く一緒にある新しいJMPテーブルとの結果
から私たちの一連学ぶのためにこれセットの実験。
ここはの同じデータ私たちは見たでの決定的ふるい分けエネルギー省。
ここは私たちのY価値観、そして私たちはですよ広範囲にわたるから9から34 。
の違う色はの違うエネルギー省。
ここさんのの次エネルギー省それ私たちはした。
何あなたできる見るはベースのの上のトレンドでの予測プロファイラー
そしての応答表面モデル、
私たちは修理済みの低い-頻度力での最高設定私たちはできた。
それターン外物理的な制限事項のためにこれプラズマ化学阻止された私たち
から追加するどれでももっとよりも20 %低い-頻度力。
私たちはまた修理済みの温度。
私たちはできる't操作するのためにこれ化学下に200 。
私たちは知るそれより低い温度与えた私たちの最高価値、
それで私たちは修理済みこれら二
そしてそれからしたある五-要素エネルギー省焦点を合わせるの上より低い前駆流れ、
様々な間隔、のより高い権力、そして確かにのより低い圧力、
どれのだった示されたとして1つののほとんど重要パラメーター。
もしあなた見てでのY価値観ここ、
あなたできる見る私たちはですよ絶対にトレンドでの右方向。
今私たちはですよ行くから半ば20代上に56 。
私たちはですよ確かにその上の46私たちは見たそこには。
それから私たちはしたの同じ学ぶ。
また、の予測プロファイラー示された何パラメーター私たちはすべき探検する。
私たちはした別のエネルギー省。
でこれ場合、私たちは修理済み違うパラメーター、
しかしあなたできる見るそれの傾向はの同じ。
今私たちはですよヒッティング上に66で条項の私たちのY価値、
そして私たちはした1つ最後の実験、
そしてでこれ場合あなたできる見る基本的にの和の全ての知識
それ私たちは得た。
それ回った外いつ私たちは切り替えたにアルゴン、あなたできた追加もっと低い-頻度力。
あなたできた行くからゼロに40 %。
で私たちの最後の分析、これエネルギー省示したそれとは異なりの初めエネルギー省、
後私たちは微調整すべてそして切り替えたガス、
の低い-頻度力持っていなかった統計的インパクトの上のY価値。
私たちはセットそれにゼロ。
私たちは見つかった外の最低間隔だったのほとんど重要。
私たちの甘いスポットのためにプレッシャーだった2 .3トール、
そして私たちはした欲しいに操作するでの最低温度。
本当に私たちは持っていたある三つ-要素エネルギー省間合計力、前駆流れ、
そしてアルゴン希釈に本当にダイヤルでの映画、
そして私たちはできた打つある最大価値の84 。
私要約した全てそれである箱プロットここ、どれの私考える本当にショー
の能力ののエネルギー省そして一連学ぶ、
どこ私たちは始めました外とあるセブン-要素決定的ふるい分けエネルギー省と26走る
そして終了しました上とある三つ-要素私-最適なデザインと16走る、
しかしあなたできる見る私たちの続き改善。
これだった私たちの参照目標、それで私たちはまだ持っているもっと仕事にする。
しかしこれははあるとても強力な方法のために私たちに画面セブン要因
と三つ-レベルデザインであるとても短い期間の時間。
私する考えるそれさんの価値のあるただにポイント外
どうやって効率的これら新しいモダンなエネルギー省sは。
もし私たちは見たで何私たちはですよ本当にやってる、
私たちは持っているセブン要因それ私たちは始めましたと。
全てのこれらは三つ-レベルデザイン。
のためにある三つ-レベル、セブン-要素デザイン、それするだろうなれ以上2 ,100走る。
私たちはできた走る90外のの実験的なデザイン
そして成し遂げるこれ増加でのY価値。
私考えるこれらモダンなデザイン、
の最適なデザイン組み合わせたとの決定的ふるい分けエネルギー省s
はとても強力な道具のために私たちに得るのほとんど価値
との最少番号の実験。
の最後のもの私欲しいに触るの上
はいつ私たちは切り替えたにある違う前駆。
これは本当にある違うチャレンジ私たちは直面した。
のゴールここだったに評価する違う前駆体
に比較するどうやってそれ積み重ねられた上に対してのイニシャルベースライン映画。
何私たちは試してみたにするは使用全ての私たちの学ぶからそれらの四DOE
そしてなる平もっと効率的。
その代わりの90走る、できる私たちはするこれで52走る?
とジェドさんのヘルプ、私たちは置く一緒にの八-要素あ-最適なデザイン、
しかし何私たちは見つかったはそれの化学だったゾッとするほど違う。
全てののパラメータ空間それ私たちはできた操作する簡単にと前駆1
だったないの場合ここ。
で事実、私置く一緒にある滑り台に見せるあなた
どうやって悪いいくつかののこれら映画できた見て、それで私たちはできた得る完璧映画。
あなたしたなれ難しい-押されたに教えてそこにはさんのある映画。
これはあるナノメートル-厚い映画、
角に角の上ある12 -インチケイ素ウエハース、完璧にユニフォーム。
それから私たちはするだろう持っている映画それ見てのようにこれ。
明らかに、それさんのないあるデザインそれ私たちは欲しかった。
しかしチャレンジそれ私たちは直面しただった、私たちはですよやってるの八-要素エネルギー省、
そして私たちはですよ試していますにするこれ素早くそして効率的に、
そして30 %のの走る失敗した。
私私探しているであるテーブルと八違う要因。
どうやってする私選ぶ外の要因それは貢献するにこれ?
何私たちはしたは私たちは作成したあるテーブルのために私たちの八入力要因
そしてそれから特定された全てのの映画
それ持っていた層間剥離、アーク放電、または他の問題、
そしてそれから作成したあるメトリック、ただある映画メトリック、合格または失敗。
それターン外私たちはできるフィットこれカテゴリー的な変数
そして見るもし私たちはできる得るあるモデルそれ意思ヘルプ私たち理解する
何は本当に原因となるこれら問題を通して全てこれら映画。
の初めもの私たちはできるする素早く
はまた行くに私たちのモデルスクリーニングプラットフォーム、
予測者ふるい分け、
そして得るあるハンドルの上何要素、もしどれでも、は本当に制御する映画品質。
もし私たちは見てでこれ、それさんのかわいいクリアそしてそれさんのショッキング、
なぜならこれだったないの場合と前駆1 。
の流れレートのの前駆だったによる遠いそして離れて
のほとんど支配的な要素影響を与える映画品質。
でも何私たちは必要なに走るこれら実験
はないただ知っているこれ要素、
しかし何価値できる私たちは安全に走るに生成する品質映画。
それさんのどこ私たちはしたのニューラルネット。
また、私たちはするよ行くの中へ予測的モデリング、ニューラルネット、
私たちはするよ取る私たちの要因、
そして私たちはですよ行くにフィット映画品質としてあるカテゴリー的な変数。
私私行くに行くにブーストの20 、としてジェド言及された。
それさんの通常何のモデルのスクリーニング来る上と、
そして私たちはするよ生成する私たちのモデル、
そしてあなたできる見る私たちは得る素晴らしいアールスクエア価値観。
これはあるカテゴリー的なモデル。
私信じるそれ探しているでのROC曲線
提供します洞察力の中へどうやって良いのモデル合う。
もしの曲線は平行これ対角線、それさんのただ基本的にある推測。
これ見た目のようにある半分四角波。
これらは基本的に完璧合うでのROC曲線。
それからの質問は、どうやってできる私たちは利用するそれデータ?
のニースものについてのニューラルネットはそれあなた持っているあるカテゴリカルプロファイラー。
私できる実行するのカテゴリカルプロファイラー、
そして今私セットこれ上どこ私たちは知っています私たちは欲しいに操作するでより低い圧力。
私たちは知るからの前の仕事私たちは欲しいに操作するでより低い間隔。
私たちは欲しいに行くにの最低可能温度。
私たちはするよただセットこれでの真ん中。
それから基本的に私たちは持っているこれプロファイラーそれ言う私たち
の主要な要素影響これは本当にのアルゴン流れレート。
もし私たちはできる保つ私たちの流れレート下に400 sccm 、
私たちはできる持っているある100 %成功レート
のためにの映画それ私たちはですよ試していますに最適化する。
とこれ、私たちはセット上ある新しいエネルギー省、
制限するの合計流れレートに400 sccm 。
私たちはするよ行く戻るに私たちのJMPジャーナル。
私たちはだったできるに来る上とある新しいデザイン
そして完了41のの42走る、そして私たちはですよまだ実行中それ勉強。
しかし、それはただショーどうやって強力な
のニューラル通信網はのためにあるカテゴリー的な変数
どこ私たちはできるするこれでの午後、
どこで1つああ'時計私たちは見つかったこれら映画いた't働く。
三つ時間後で、私たちは持っていたあるモデルそれ言った私たちどうやってにセット上ある新しいデザイン
そして私たちはだった実行中それ後でそれ日。
私考えるそれさんのの材料私たちは欲しかったにカバー。
