Aujourd'hui
nous
'concernant
en allant
à
parler
à propos
comment
à
utiliser
JMP
à
faire
mince
film
développement
en utilisant plasma -amélioré chimique vapeur déposition .
Ce est a peu différent , I pense ,
que quelques de le typique travail que 's fait dans industrie ,
où il 's a en continu remué réacteur et toi peut toujours mélanger des choses .
Indépendamment de de quoi ça arrive , toi peut toujours mesure sorties .
Mais dans plasma amélioré chimique vapeur déposition ,
il 's vraiment discret poches de stabilité que toi avoir à travail avec .
Même cependant nous peut ensemble en haut un grand paramètre espace ,
là peut être taches dans que paramètre espace
où toi peut pas être capable à grève le plasma
ou il pourrait arc parce que le pouvoir densité est aussi haut .
Depuis nous avoir a grand nombre de déposition paramètres ,
nous besoin à utiliser a conception de expériences
à efficacement explorer que paramètre espace .
Même si nous 'concernant capable à grève le plasma ,
là sont toujours problèmes avec mince film uniformité .
Nous 'concernant dépôt nanomètre films
avec presque parfait uniformité à travers a 12 -pouce tranche .
Une fois nous obtenir que , nous toujours avoir à frapper le ciblé film propriétés .
Nous 'concernant en allant à parler à propos comment à utiliser PECVD
à développer nouveau mince films depuis nouveau précurseurs .
Le d'abord chose nous 'concernant en allant à faire est parler à propos Précurseur 1 .
Depuis quoi I était capable à lire depuis le JMP tutoriels ,
le Définitive Dépistage Conception est a très efficace chemin
à écran a grand nombre de principal effets dans le le moins nombre de expériences .
Que 's clé à le travail que nous faire.
Nous vouloir à obtenir le droite répondre dans le le plus court montant de temps
avec a données -conduit approche .
Nous utilisé a Définitive Dépistage BICHE à explorer Sept facteurs dans 26 courses .
Quoi nous 'll faire est juste ouvrir en haut que initial BICHE .
Ce est le installation nous est venu pour le Définitive Dépistage BICHE .
Ici sont le Sept différent facteurs étaient variable pour le déposition,
et notre sortir est en allant à être ce paramètre ET,
et nous 'concernant en essayant à maximiser il .
Si nous regarder à le gamme de paramètres pour ce taper de PECVD traitement ,
ce est a très large gamme de initial paramètres .
Encore , nous 'concernant en essayant à écran pour principal effets ,
et notre sorties sont allant de depuis, dire , 9-34 , et notre ligne de base était 21 .
Nous faire voir un amélioration là .
Un de le des choses que I toujours comme à faire quand nous faire a BICHE
est inclure a centre indiquer reproduire ou a répéter courir
à voir comment reproductible le instrument est , comme Bien comme à faire bien sûr
que le statistiques nous générer dans le conception sont valide .
Ces sont le deux centre -indiquer courses ,
et toi peut voir nous obtenir excellent reproductibilité .
Le autre chose que 's vraiment bon pour nous à faire avant nous obtenir dans convenable le modèle
est juste à regarder à le sortir variables
et essayer à identifier n'importe lequel tendances que nous peut voir .
Est là rien nous peut identifier rapidement que nous peut attribut le principal facteurs à ?
Ici, là 's quatre points avec a Y valeur de plus grand que 30 dans le BICHE .
Si nous sélectionner ceux points ,
il 's bon à voir si nous peut voir n'importe lequel tendances associé avec ces données .
Un de le le plus rapide manières I trouvé à faire que est à rapidement faire a multivarié analyse ,
et nous peut faire ce graphiquement .
Quoi nous 'concernant en allant à faire est prendre tous notre facteurs
et alors notre sortir variable ,
et nous 'concernant en allant à générer a multivarié analyse .
Ici dans ce graphique , ce est notre Y valeur .
Toi peut voir comme nous aller depuis 10 à 30 ,
le quatre valeurs que sont le le plus élevé sont mis en évidence ,
mais le rangées sont le divers facteurs .
Ici nous peut voir pour hélium ,
nous avoir le le plus élevé valeurs à le haut et faible divisions .
Pour précurseur , nous avoir le haut et faible divisions .
Mais pour température et pression ,
nous avoir le le plus élevé valeurs à le le plus bas divisions .
Il 's vraiment , I pense ,
a bien indication initialement avant nous 'ai fait n'importe lequel modèle convenable ,
que température et pression pourrait être important variables pour nous à regarder à .
Si nous aller dos à le tableau,
le autre bon chose à propos JMP , il 's très puissant parce que...
Encore , avant nous faire le définitive dépistage ,
nous peut utiliser a prédicteur dépistage
à identifier quoi sont le la plupart important facteurs .
Encore , nous utiliser le standard analyse , saisir notre facteurs , notre réponse est Y ,
et toi peut voir quoi le prédicteur dépistage est révélateur nous
est , Oui , pression et température sont très important .
Mais un chose que nous n'a pas 't attraper
dans que multivarié analyse est le précurseur couler .
Ces trois facteurs , pression , précurseur couler , et température
apparaître à être dominant dans donner nous le le plus élevé valeurs de Y .
Maintenant I recherché à ajuster le modèle parce que I pense
le réel pouvoir de le BICHE est pas le courses dans le tableau ,
mais il 's le réponse surface modèle que toi peut utiliser
à obtenir prédictions pour amélioration comme Bien comme instructions à plus loin explorer .
Mais quand I est allé à analyser il , il ne serait pas 't travail .
Il tours dehors nous étaient seulement capable à complet 25 de le 26 courses ,
et I était pas conscient que le Définitive Dépistage BICHE ,
le défaut analyse serait pas travail si toi a fait pas complet tous de le courses .
À ce indiquer , I contacté Jed à JMP à aide moi comprendre
comment I pourrait obtenir quelques modèles dehors de ce données
que nous soigneusement collecté sur a période de temps .
I 'll tourner il sur à Jed .
Quand Facture appelé ,
comme il dit ,
quand il frapper que scénario que enregistré à le données tableau
de Ajuster Définitive Dépistage , rien ça arrive .
Si toi regarder sur ici ,
le enregistrer est adage , là sont courses que sont pas pli sur centre indiquer courir ,
et il 's courir 17 , lequel est évidemment le courir que était manquant
et ne pouvait pas 't être complété dans le expérience .
Quoi Facture recherché était a chemin à toujours ajuster que Définitive Dépistage modèle .
Nous est venu en haut avec deux différent approches
et avait trois modèles que est venu à propos depuis ceux deux différent approches .
Le d'abord un est en rapport à le Définitive Dépistage .
Le dessins de ces types de modèles, de ces expériences,
sont toujours pli -sur paires , où là 's a paire de opposés .
Si nous peut trouver que pli -sur paire , ou le double , I deviner , de ce rangée 17 ,
nous devrait être capable à exclure les deux rangées
et alors ajuster le définitive dépistage conception .
Nous juste nécessaire a simple chemin à faire que .
Quoi nous est venu en haut avec était essentiellement à utiliser a couple de raccourcis .
I je suis en allant à d'abord standardiser le attributs de ces colonnes
et changement le modélisation taper à ordinal .
Comme I faire ce , toi 'll avis que mon capacité à sélectionner a modifié .
Que aide quand I regarder à a données filtre .
Maintenant I avoir boîtes plutôt que histogrammes , donc il juste fait il plus rapide à sélectionner .
Quoi nous besoin à faire est trouver le opposé rangée de ce .
I avoir ce rangée 17 choisi , et toi voir que il 's haut , haut , haut ,
faible , faible , faible , et alors I je suis dehors de mémoire espace .
I je suis se souvenir haut , haut , haut , faible , faible , faible .
I besoin à trouver le opposé de que ,
lequel est en allant à être faible , faible , faible , haut , haut , haut .
Si I juste viens sur ici et commencer fonctionnement mon chemin vers le bas , faible , faible , faible , haut ,
par le temps I obtenir à juste quatre de le courses
donc juste plus que moitié de le facteurs choisi ,
maintenant I je suis vers le bas à juste un correspondant rangée .
Il juste donc ça arrive que le très suivant courir était le repliable paire dans ce expérience .
Nous peut sélectionner les deux de ceux courses , exclure eux ,
et alors aller dos dans dans le colonne propriétés
et changement que modélisation taper dos à continu .
Maintenant quand nous frapper que Définitive Dépistage bouton ,
il travaux .
Nous peut courir que modèle et voir que il 's prédire assez Bien .
Nous peut voir le profileur , mais nous aussi étaient vraiment conscient
que un de le courses dehors de 26 , que 's presque 4 %.
Nous 'concernant lancement loin à peu près 4 % de le information par sauf ce .
Quoi nous 'd vraiment comme à faire est pas lancer que information loin ,
trouver a chemin à utiliser que .
Nous utilisé le Sélection de modèles plate-forme dans JMP Pro à courir a bouquet de modèles
et alors sélectionner le meilleur .
Le deux que est venu dehors le meilleur étaient a Neural et Étape par étape modèle ,
et I peut marcher à travers ceux vraiment rapidement .
Le Neural modèle était avec notre réponse et notre facteurs .
Depuis ce était a BICHE , nous 'concernant en allant à faire le minimum retenue ,
et I je suis juste en allant à choisir a aléatoire graine donc ce est répétable .
Le Sélection de modèles plate-forme en général suggère à propos 20 boosts .
Si I frapper Aller ici , I obtenir a joli bien Rsquare à travers ce.
Peut être I pourrait essayer à régler ce modèle par ajout quelques plus paramètres ,
mais quand I faire , I peut voir que R carré est pas vraiment changement .
I enfiler 't pense I vouloir à ajouter plus paramètres
et risque surapprentissage le modèle .
Que était un supplémentaire chemin à faire il .
Alors le deuxième modèle que a montré en haut facilement pour nous
en utilisant le Sélection de modèles plate-forme était à faire Étape par étape .
Le chemin nous a fait que était nous mettre notre sortir ici
et alors utiliser le raccourci à faire a réponse surface .
Que comprend tous principal facteurs ,
tous quadrillé termes , et tous deux -chemin interactions .
Alors si nous changement ce à Étape par étape ici , nous peut frapper le Courir bouton et Aller .
Maintenant JMP est en allant à entrer et sortie tout
jusqu'à il découvertes le modèle que convient le meilleur .
Nous peut aller devant et courir que .
Maintenant nous avoir trois modèles que nous vouloir à comparer .
Quoi I je suis en allant à faire est I je suis en allant à prendre ce d'abord modèle et sauvegarder .
I je suis en allant à publier que prédiction formule
à le Formule Dépôt .
I je suis en allant à donner il a vraiment rapide nom , et nous volonté appel ce DSD .
Peu importe , I peut 't taper .
Nous 'll appel il DSD , et alors fermer il .
Nous 'll faire ce avec le Neural comme Bien .
Nous volonté publier que prédiction formule ,
donner il a nom ,
et faire le même avec ce final modèle
où nous volonté publier que prédiction formule .
Ce dernier un était , nous appelé il Étape par étape .
Maintenant I avoir ces trois modèles et I peut comparer eux .
Nous peut courir le Modèle Comparaison plate-forme pour tous trois de eux
depuis dans le Formule Dépôt.
Nous peut obtenir a rang de le Rcarrés de ceux modèles .
Nous peut regarder à le réel contre prédit ,
et nous peut voir que ils 'concernant tous prédire à propos le même .
Nous peut aussi regarder à le prédit par rangée ,
et nous peut voir ce un indiquer depuis le Définitive Dépistage Conception
est le un que était gauche dehors quand nous ajuster le original Définitive Dépistage Conception .
Il semble à être important , et probablement la plupart important ,
nous peut regarder à a profileur pour tous de ces contre chaque autre .
Si I tourner désactivé le désirabilité , nous peut voir comment ces modèles comparer à chaque autre .
Pour exemple , nous peut regarder à que Définitive Dépistage Conception
et voir que il 's montrant quelques courbure où le autre deux modèles sont pas .
Peut être nous peut regarder et voir sur ici
que le courbure est différent pour chaque de ceux .
Alors le question devient , lequel modèle est meilleur et comment faire I savoir ?
Alors que apporte nous dos à Facture .
Merci , Jed .
Laisser moi partager mon écran .
Peut toi voir mon écran ?
Oui .
I je suis en allant à juste ...
Jed enregistré tous que à le Formule Dépôt, alors je je suis juste en allant à exécuter le scénario
que volonté prendre nous à le Formule Dépôt que il 's déjà enregistré .
Encore , nous 'll alors juste aller droite à le profileur .
Nous 'concernant en allant à ajuster tous trois de ces .
Alors nous avoir le profileur .
Ce est quoi le réel pouvoir , I pense , de le BICHE est,
parce que le Profileur de prédiction , nous peut optimiser et maximiser le désirabilité .
Le réponse surface modèles volonté dire nous quoi combinaison de facteurs nous besoin
à obtenir le le plus élevé élastique ou le plus élevé valeur de le sortir paramètre .
Quoi était vraiment œil -ouverture pour moi est si toi regarder à le valeurs que nous obtenir
quand nous faire ce optimisation , deux de le prédictions ,
le Neural filet et le Définitive Dépistage BICHE,
sont donner nous valeurs de le Y paramètre
que sont plus grand que rien nous scie dans notre initial données tableau .
Nous avait a maximum valeur de 34 .
Laisser 's voir.
I je suis Désolé , I juste a obtenu à obtenir que écran dos .
Typiquement , il 's très inhabituel pour moi à voir ce avec le BICHE .
Typiquement , le modèle , si toi maximiser il ,
est en général fermer à quoi toi voir comme dans le tableau .
Mais dans ce cas , il apparence comme nous vraiment avoir quelques faible -suspendu fruit .
Nous nécessaire à test ce combinaison de paramètres
et vraiment voir si que prédiction était valide ou pas .
Si nous aller dos à notre JMP journal...
I juste vouloir à montrer toi quoi arrivé .
Nous a pris , I pense ce est le prédiction depuis un de le Neural réseau convient .
Encore , le le plus élevé valeur dans le Définitive Dépistage BICHE était 34 .
Le modèle prédiction était 42 , mais quand nous en fait couru il ,
nous scie quelques artefacts dans le film que étaient pas acceptable .
Le plasma lui-même était écurie .
Là était Non chemin à voir ce jusqu'à le tranche est venu dehors de le réacteur .
Mais toi peut voir là 's a en plein dans le mille modèle ,
lequel est exigible à film non -uniformité .
Dans ce cas , il 's très épais dans le milieu et mince à le bord ,
lequel donne nous ce en plein dans le mille modèle .
Alors si toi regarder soigneusement ,
toi peut voir tous ces petit points sur le tranche ,
lequel sont en fait le trous sous le pommeau de douche .
Le pommeau de douche a des milliers de petit trous où le gaz vient dehors .
Dans ce cas , nous avoir a douche tête modèle et a en plein dans le mille .
I pense le modèle est révélateur nous quoi direction à aller .
Mais encore une fois , plasmas sont stimulant à utiliser .
Même cependant le modèle était révélateur nous
ce film devrait avoir le le plus élevé valeur de Y ,
le film lui-même était inacceptable .
Alors nous avoir à compter sur sur notre processus et théorique connaissance de le processus .
Nous savoir que argon a a inférieur énergie d'ionisation,
et si nous remplaçant argon pour hélium et le plasma ,
nous peut obtenir a plus haut plasma densité ,
lequel peut aide nous surmonter ces défis .
Quoi nous a fait est changer à argon , et toi peut voir ,
bien que le film est pas parfait , il 's beaucoup plus uniforme
et certainement bien assez pour nous à obtenir le physique propriétés
de le film que nous peut utiliser .
Dans ce cas , nous étaient capable à frapper a Y valeur de 46 ,
lequel encore , est beaucoup plus grand que 34 .
Nous 'concernant certainement tendance dans le droite direction .
Quoi nous vraiment recherché à faire est ,
sont là n'importe lequel opportunités pour nous à plus loin améliorer le film ?
Encore , que 's où le Profileur de prédiction
ou le réponse surface modèles sont très puissant .
Si nous juste regarder à le tendances que nous voir ici...
I je suis juste en allant à souffler ces en haut
donc nous peut voir eux a petit peu mieux pour chaque de ces cas .
Le données est vraiment révélateur nous,
dans certain cas , là 's des choses que nous vraiment vouloir à enquêter .
Inférieur températures
regarder comme il 's certainement favorisant le le plus élevé valeur de Y ,
pression apparaît à être a clé paramètre ,
et faible -fréquence pouvoir pour ce initial BICHE
apparence comme dans deux cas ,
toi vouloir à aller à plus haut faible -fréquence pouvoir .
Le Étape par étape est donner nous le opposé .
Mais toi peut voir que ce est vraiment a plan
pour nous à faire un supplémentaire conception à voir comment loin nous peut pousser il .
Peut nous aller à inférieur couler taux, peut nous aller à inférieur températures,
peut nous aller à inférieur pressions et plus loin améliorer le film propriétés ?
Il 's vraiment séquentiel apprentissage ,
et que pour moi , est le réel pouvoir de le BICHE .
Nous enfiler 't vraiment avoir temps à aller à travers tous de que ,
mais quoi I a fait est mettre ensemble a nouveau JMP tableau avec le résultats
depuis notre séquentiel apprentissage pour ce ensemble de expériences .
Ici est le même données nous scie dans le Définitive Dépistage BICHE .
Ici sont notre Y valeurs , et nous 'concernant allant de depuis 9 à 34 .
Le différent couleurs sont le différent BICHE .
Ici 's le suivant BICHE que nous a fait .
Quoi toi peut voir est basé sur le tendances dans le Prédiction Profileur
et le réponse surface modèles ,
nous fixé le faible -fréquence pouvoir à le le plus élevé paramètre nous pourrait .
Il tours dehors physique limites pour ce plasma chimie empêché nous
depuis ajout n'importe lequel plus que 20 % faible -fréquence pouvoir .
Nous aussi fixé le température .
Nous peut 't fonctionner pour ce chimie ci-dessous 200 .
Nous savoir que inférieur température a donné nous le le plus élevé valeur ,
donc nous fixé ces deux
et alors a fait a cinq -facteur BICHE se concentrer sur inférieur précurseur flux ,
divers espacements , le plus haut pouvoirs , et certainement le inférieur pressions ,
lequel était indiqué comme un de le la plupart important paramètres .
Si toi regarder à le Y valeurs ici ,
toi peut voir nous 'concernant certainement tendance dans le droite direction .
Maintenant nous 'concernant en allant depuis milieu années 20 en haut à 56 .
Nous 'concernant certainement au-dessus de le 46 nous scie là .
Alors nous a fait le même apprentissage .
Encore , le Profileur de prédiction indiqué quoi paramètres nous devrait explorer .
Nous a fait un autre BICHE .
Dans ce cas , nous fixé différent paramètres ,
mais toi peut voir que le s'orienter est le même .
Maintenant nous 'concernant frappe en haut à 66 dans termes de notre Y valeur ,
et nous a fait un final expérience ,
et dans ce cas toi peut voir essentiellement le somme de tous le connaissance
que nous gagné .
Il tourné dehors quand nous commuté à argon , toi pourrait ajouter plus faible -fréquence pouvoir .
Toi pourrait aller depuis zéro à 40 %.
Dans notre final analyse , ce BICHE a montré que contrairement à le d'abord BICHE ,
après nous peaufiné tout et commuté gaz ,
le faible -fréquence pouvoir n'avait pas statistique impact sur le Y valeur .
Nous ensemble que à zéro .
Nous trouvé dehors le le plus bas espacement était le la plupart important .
Notre doux place pour pression était 2 .3 torr ,
et nous a fait vouloir à fonctionner à le le plus bas température .
Vraiment nous avait a trois -facteur BICHE entre total pouvoir , précurseur couler ,
et argon dilution à vraiment cadran dans le films ,
et nous pourrait frapper a maximum valeur de 84 .
I résumé tous que dans a boîte parcelle ici , lequel I pense vraiment spectacles
le capacité de le BICHE et séquentiel apprentissage ,
où nous commencé dehors avec a Sept -facteur Définitive Dépistage BICHE avec 26 courses
et terminé en haut avec a trois -facteur I -optimal conception avec 16 courses ,
mais toi peut voir notre suite amélioration .
Ce était notre référence cible , donc nous toujours avoir plus travail à faire .
Mais ceci est a très puissant chemin pour nous à écran Sept facteurs
avec trois -niveau dessins dans a très court période de temps .
I faire pense il 's ça vaut la peine juste à indiquer dehors
comment efficace ces nouveau moderne BICHE s sont .
Si nous regardé à quoi nous 'concernant vraiment faire ,
nous avoir Sept facteurs que nous commencé avec .
Tous de ces sont trois -niveau dessins .
Pour a trois -niveau , Sept -facteur conception , que serait être sur 2 ,100 courses .
Nous pourrait courir 90 dehors de le expérimental dessins
et atteindre ce augmenter dans le Y valeur .
I pense ces moderne dessins ,
le optimal dessins combiné avec le Définitive Dépistage BICHE s
sont un très puissant outil pour nous à obtenir le la plupart valeur
avec le le moins nombre de expériences .
Le final chose I vouloir à touche sur
est quand nous commuté à a différent précurseur .
Ce est vraiment a différent défi nous face à .
Le but ici était à évaluer différent précurseurs
à comparer comment il empilé en haut contre le initial ligne de base film .
Quoi nous essayé à faire est utiliser tous de notre apprentissage depuis ceux quatre Fait
et devenir même plus efficace.
Plutôt de 90 court, peut nous faire ce dans 52 courses ?
Avec Jed 's aide , nous mettre ensemble un huit -facteur A -optimal conception ,
mais quoi nous trouvé est que le chimie était terriblement différent .
Tous de le paramètre espace que nous pourrait fonctionner facilement avec Précurseur 1
était pas le cas ici .
Dans fait , I mettre ensemble a glisser à montrer toi
comment mauvais quelques de ces films pourrait regarder , donc nous pourrait obtenir parfait films .
Toi 'd être dur -pressé à dire là 's a film .
Ce est a nanomètre -épais film ,
bord à bord sur a 12 -pouce silicium tranche , parfaitement uniforme .
Alors nous serait avoir films que regarder comme ce .
Évidemment , que 's pas a conception que nous recherché .
Mais le défi que nous face à était , nous 'concernant faire un huit -facteur BICHE ,
et nous 'concernant en essayant à faire ce rapidement et efficacement ,
et 30 % de le courses échoué .
I je suis regarder à a tableau avec huit différent facteurs .
Comment faire I prendre dehors le facteurs que sont contribuant à ce ?
Quoi nous a fait est nous créé a tableau pour notre huit saisir facteurs
et alors identifié tous de le films
que avait délaminage , arc électrique , ou autre problèmes ,
et alors créé a métrique , juste a film métrique, passer ou échouer .
Il tours dehors nous peut ajuster ce catégorique variable
et voir si nous peut obtenir a modèle que volonté aide nous comprendre
quoi est vraiment causant ces problèmes à travers tous ces films .
Le d'abord chose nous peut faire rapidement
est encore aller à notre Plateforme de sélection de modèles,
Prédicteur Dépistage ,
et obtenir a poignée sur quoi facteur , si n'importe lequel , est vraiment contrôler film qualité .
Si nous regarder à ce , il 's joli clair et il 's choquant,
parce que ce était pas le cas avec Précurseur 1 .
Le couler taux de le précurseur était par loin et loin
le la plupart dominant facteur impactant film qualité .
Mais quoi nous nécessaire à courir ces expériences
est pas juste connaissance ce facteur ,
mais quoi valeur peut nous sans risque courir à générer qualité films.
Que 's où nous a fait le Neural filet .
Encore , nous 'll aller dans Prédictif Modélisation, Neural filet,
nous 'll prendre notre facteurs ,
et nous 'concernant en allant à ajuster film qualité comme a catégorique variable .
I je suis en allant à aller à stimuler de 20 , comme Jed mentionné .
Que 's typiquement quoi le Sélection de modèles vient en haut avec ,
et nous 'll générer notre modèle ,
et toi peut voir nous obtenir excellent Rsquare valeurs .
Ce est a catégorique modèle .
I croire que regarder à le ROC courbe
fournit aperçu dans comment Bien le modèle convient .
Si le courbe est le long de ce diagonale , il 's juste essentiellement a deviner .
Ce apparence comme a moitié carré vague .
Ces sont essentiellement parfait convient dans le ROC courbe .
Alors le question est , comment peut nous utiliser que données ?
Le bon chose à propos le Neural filet est que toi avoir a Profileur catégorique.
I peut exécuter le Profileur catégorique ,
et maintenant I ensemble ce en haut où nous savons nous vouloir à fonctionner à inférieur pressions .
Nous savoir depuis le précédent travail nous vouloir à fonctionner à inférieur espacements .
Nous vouloir à aller à le le plus bas possible température.
Nous 'll juste ensemble ce dans le milieu .
Alors essentiellement nous avoir ce profileur que raconte nous
le primaire facteur affectant ce est vraiment le argon couler taux .
Si nous peut garder notre couler taux ci-dessous 400 SCCM ,
nous peut avoir a 100 % succès taux
pour le films que nous 'concernant en essayant à optimiser .
Avec ce , nous ensemble en haut a nouveau BICHE ,
limitant le total couler taux à 400 SCCM .
Nous 'll aller dos à notre JMP journal .
Nous étaient capable à viens en haut avec a nouveau conception
et complet 41 de le 42 courses , et nous 'concernant toujours exécution que étude .
Mais il juste spectacles comment puissant
le Neural réseau est pour a catégorique variable
où nous peut faire ce dans un après-midi,
où à un o 'horloge nous trouvé ces films étaient 't fonctionnement .
Trois heures plus tard , nous avait a modèle que dit nous comment à ensemble en haut a nouveau conception
et nous étaient exécution que plus tard que jour .
I pense que 's le matériel nous recherché à couverture .
