오늘
우리
'답장
가고 있다
에게
말하다
~에 대한
어떻게
에게
사용
제이엠피
에게
하다
얇은
영화
개발
사용 중 혈장 -강화된 화학적인 증기 침적 .
이것 ~이다 a 조금 다른 , I 생각하다 ,
~보다 일부 ~의 그만큼 전형적인 일하다 저것 '에스 완료 ~에 산업 ,
어디 그것 '에스 a 계속해서 스터링 식 반응기 그리고 너 ~할 수 있다 언제나 혼합 것들 .
에 관계없이 ~의 무엇 일어난다 , 너 ~할 수 있다 언제나 측정하다 출력 .
하지만 플라스마 강화 화학적인 증기 침적 ,
그것 '에스 정말 이산적인 주머니 ~의 안정 저것 너 가지다 에게 일하다 ~와 함께 .
심지어 그렇지만 우리 ~할 수 있다 세트 위로 큰 매개변수 공간 ,
거기 ~할 수 있다 BE 반점 이내에 저것 매개변수 공간
어디 너 5월 ~ 아니다 BE 할 수 있는 에게 스트라이크 그만큼 혈장
또는 그것 ~할 수 있었다 호 왜냐하면 그만큼 힘 밀도 ~이다 ~도 높은 .
부터 우리 가지다 a 크기가 큰 숫자 ~의 침적 매개변수 ,
우리 필요 에게 사용 a 설계 ~의 실험
에게 효과적으로 탐구하다 저것 매개변수 공간 .
심지어 만약에 우리 '답장 할 수 있는 에게 스트라이크 그만큼 혈장 ,
거기 ~이다 아직 문제 ~와 함께 얇은 영화 일률 .
우리 '답장 입금 나노미터 영화
~와 함께 거의 완벽한 일률 가로질러 a 12 -인치 웨이퍼 .
한 번 우리 얻다 저것 , 우리 아직 가지다 에게 때리다 그만큼 타겟팅 영화 속성 .
우리 '답장 가고 있다 에게 말하다 ~에 대한 어떻게 에게 사용 혈전색전술(PECVD)
에게 개발하다 새로운 얇은 영화 ~에서 새로운 전구체 .
그만큼 첫 번째 물건 우리 '답장 가고 있다 에게 하다 ~이다 말하다 ~에 대한 전구 물질 1 .
에서 무엇 I ~였다 할 수 있는 에게 읽다 ~에서 그만큼 제이엠피 튜토리얼 ,
그만큼 결정적인 상영 설계 ~이다 a 매우 효과적인 방법
에게 화면 a 크기가 큰 숫자 ~의 기본 효과 ~에 그만큼 가장 적은 숫자 ~의 실험 .
저것 '에스 열쇠 에게 그만큼 일하다 저것 우리 하다.
우리 원하다 에게 얻다 그만큼 오른쪽 답변 ~에 그만큼 가장 짧은 양 ~의 시간
~와 함께 a 데이터 -주도 접근하다 .
우리 사용된 a 결정적인 상영 암사슴 에게 탐구하다 일곱 요인들 ~에 26 달리다 .
무엇 우리 'll 하다 ~이다 단지 열려 있는 위로 저것 초기의 암사슴 .
이것 ~이다 그만큼 설정 우리 왔다 ~을 위한 그만큼 결정적인 상영 암사슴 .
여기 ~이다 그만큼 일곱 다른 요인들 이었다 다양한 ~을 위한 그만큼 침적,
그리고 우리의 산출 ~이다 가고 있다 에게 BE 이것 매개변수 그리고,
그리고 우리 '답장 견딜 수 없는 에게 최대화하다 그것 .
만약에 우리 바라보다 ~에 그만큼 범위 ~의 매개변수 ~을 위한 이것 유형 ~의 혈전색전술(PECVD) 처리 중 ,
이것 ~이다 a 매우 넓은 범위 ~의 초기의 매개변수 .
다시 , 우리 '답장 견딜 수 없는 에게 화면 ~을 위한 기본 효과 ,
그리고 우리의 출력 ~이다 범위 에서, 말하다 , 9-34 , 그리고 우리의 기준선 ~였다 21 .
우리 하다 보다 한 개선 거기 .
하나 ~의 그만큼 것들 저것 I 언제나 좋다 에게 하다 언제 우리 하다 a 암사슴
~이다 포함하다 a 센터 가리키다 뒤로 젖히다 또는 a 반복하다 달리다
에게 보다 어떻게 재생할 수 있는 그만큼 기구 ~이다 , ~처럼 잘 ~처럼 에게 만들다 확신하는
저것 그만큼 통계 우리 생성하다 이내에 그만큼 설계 ~이다 유효한 .
이것들 ~이다 그만큼 둘 센터 -가리키다 달리다 ,
그리고 너 ~할 수 있다 보다 우리 얻다 훌륭한 재현성 .
그만큼 다른 물건 저것 '에스 정말 멋진 ~을 위한 우리를 에게 하다 ~ 전에 우리 얻다 ~ 안으로 입어 보기 그만큼 모델
~이다 단지 에게 바라보다 ~에 그만큼 산출 변수
그리고 노력하다 에게 식별하다 어느 트렌드 저것 우리 ~할 수 있다 보다 .
~이다 거기 아무것 우리 ~할 수 있다 식별하다 빠르게 저것 우리 ~할 수 있다 기인하다 그만큼 기본 요인들 에게 ?
여기, 거기 '에스 네 개 전철기 ~와 함께 a Y 값 ~의 보다 큰 ~보다 30 이내에 그만큼 암사슴 .
만약에 우리 선택하다 저것들 전철기 ,
그것 '에스 멋진 에게 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 보다 어느 트렌드 관련된 ~와 함께 이것들 데이터 .
하나 ~의 그만큼 가장 빠른 방법 I 설립하다 에게 하다 저것 ~이다 에게 빠르게 하다 a 다변량 분석 ,
그리고 우리 ~할 수 있다 하다 이것 그래픽으로 .
무엇 우리 '답장 가고 있다 에게 하다 ~이다 가져가다 모두 우리의 요인들
그리고 그 다음에 우리의 산출 변하기 쉬운 ,
그리고 우리 '답장 가고 있다 에게 생성하다 a 다변량 분석 .
여기 ~에 이것 그래프 , 이것 ~이다 우리의 Y 값 .
너 ~할 수 있다 보다 ~처럼 우리 가다 ~에서 10에서 30 ,
그만큼 네 개 가치 저것 ~이다 그만큼 제일 높은 ~이다 강조됨 ,
하지만 그만큼 행 ~이다 그만큼 다양한 요인들 .
여기 우리 ~할 수 있다 보다 ~을 위한 헬륨 ,
우리 가지다 그만큼 제일 높은 가치 ~에 그만큼 높은 그리고 낮은 분할 .
을 위한 전구 물질 , 우리 가지다 그만큼 높은 그리고 낮은 분할 .
하지만 온도 그리고 압력 ,
우리 가지다 그만큼 제일 높은 가치 ~에 그만큼 가장 낮은 분할 .
그것 '에스 정말 , I 생각하다 ,
a 좋은 표시 처음에 ~ 전에 우리 've 완료 어느 모델 입어 보기 ,
저것 온도 그리고 압력 ~할 수 있었다 BE 중요한 변수 ~을 위한 우리를 에게 바라보다 ~에 .
만약에 우리 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 테이블,
그만큼 다른 멋진 물건 ~에 대한 제이엠피 , 그것 '에스 매우 강한 왜냐하면...
다시 , ~ 전에 우리 하다 그만큼 결정적인 상영 ,
우리 ~할 수 있다 사용 a 예언자 상영
에게 식별하다 무엇 ~이다 그만큼 최대 중요한 요인들 .
다시 , 우리 사용 그만큼 기준 분석 , 입력 우리의 요인들 , 우리의 응답 ~이다 Y ,
그리고 너 ~할 수 있다 보다 무엇 그만큼 예언자 상영 ~이다 말함 우리를
~이다 , 예 , 압력 그리고 온도 ~이다 매우 중요한 .
하지만 하나 물건 저것 우리 않았다 '티 잡다
~에 저것 다변량 분석 ~이다 그만큼 전구 물질 흐름 .
이것들 삼 요인들 , 압력 , 전구 물질 흐름 , 그리고 온도
나타나다 에게 BE 우성 ~에 주는 것 우리를 그만큼 제일 높은 가치 ~의 Y .
지금 I 원했다 에게 맞다 그만큼 모델 왜냐하면 I 생각하다
그만큼 진짜 힘 ~의 그만큼 암사슴 ~이다 ~ 아니다 그만큼 달리다 ~에 그만큼 테이블 ,
하지만 그것 '에스 그만큼 응답 표면 모델 저것 너 ~할 수 있다 사용
에게 얻다 예측 ~을 위한 개선 ~처럼 잘 ~처럼 지도 에게 더 나아가 탐구하다 .
하지만 언제 I 갔다 에게 분석하다 그것 , 그것 않을 것이다 '티 일하다 .
그것 회전하다 밖으로 우리 ~이었다 오직 할 수 있는 에게 완벽한 25 ~의 그만큼 26 달리다 ,
그리고 I ~였다 ~ 아니다 알고 있는 저것 그만큼 결정적인 상영 암사슴 ,
그만큼 기본 분석 ~일 것이다 ~ 아니다 일하다 만약에 너 했다 ~ 아니다 완벽한 모두 ~의 그만큼 달리다 .
~에 이것 가리키다 , I 연락했다 제드 ~에 제이엠피 에게 돕다 나 이해하다
어떻게 I ~할 수 있었다 얻다 일부 모델 밖으로 ~의 이것 데이터
저것 우리 주의하여 모은 ~ 위에 a 기간 ~의 시간 .
I 'll 회전하다 그것 ~ 위에 에게 제드 .
언제 청구서 ~라고 불리는 ,
좋다 그 말했다 ,
언제 그 때리다 저것 스크립트 저것 저장됨 에게 그만큼 데이터 테이블
~의 맞다 결정적인 상영 , 아무것도 아님 일어난다 .
만약에 너 바라보다 ~ 위에 여기 ,
그만큼 통나무 ~이다 속담 , 거기 ~이다 달리다 저것 ~이다 ~ 아니다 겹 ~ 위에 센터 가리키다 달리다 ,
그리고 그것 '에스 달리다 17 , 어느 ~이다 확실히 그만큼 달리다 저것 ~였다 없어진
그리고 할 수 없었다 '티 BE 완전한 ~에 그만큼 실험 .
무엇 청구서 원했다 ~였다 a 방법 에게 아직 맞다 저것 결정적인 상영 모델 .
우리 왔다 위로 ~와 함께 둘 다른 구혼
그리고 가졌다 삼 모델 저것 왔다 ~에 대한 ~에서 저것들 둘 다른 구혼 .
그만큼 첫 번째 하나 ~이다 관련된 에게 그만큼 결정적인 상영 .
그만큼 디자인 ~의 이것들 유형 ~의 모델, ~의 이것들 실험,
~이다 언제나 겹 -위에 한 쌍 , 어디 거기 '에스 a 쌍 ~의 반대말 .
만약에 우리 ~할 수 있다 찾다 저것 겹 -위에 쌍 , 또는 그만큼 쌍 , I 추측하다 , ~의 이것 열 17 ,
우리 ~해야 한다 BE 할 수 있는 에게 들어오지 못하게 하다 둘 다 행
그리고 그 다음에 맞다 그만큼 결정적인 상영 설계 .
우리 단지 필요했다 a 단순한 방법 에게 하다 저것 .
무엇 우리 왔다 위로 ~와 함께 ~였다 원래 에게 사용 a 커플 ~의 단축키 .
I '중 가고 있다 에게 첫 번째 표준화하다 그만큼 속성 ~의 이것들 기둥
그리고 변화 그만큼 모델링 유형 에게 서수형 .
처럼 I 하다 이것 , 너 'll 알아채다 저것 나의 능력 에게 선택하다 가지다 변경됨 .
저것 도움이 됩니다 언제 I 바라보다 ~에 a 데이터 필터 .
지금 I 가지다 상자 꽤 ~보다 히스토그램 , 그래서 그것 단지 만든다 그것 더 빠르게 에게 선택하다 .
무엇 우리 필요 에게 하다 ~이다 찾다 그만큼 반대 열 ~의 이것 .
I 가지다 이것 열 17 선택된 , 그리고 너 보다 저것 그것 '에스 높은 , 높은 , 높은 ,
낮은 , 낮은 , 낮은 , 그리고 그 다음에 I '중 밖으로 ~의 메모리 공간 .
I '중 기억하다 높은 , 높은 , 높은 , 낮은 , 낮은 , 낮은 .
I 필요 에게 찾다 그만큼 반대 ~의 저것 ,
어느 ~이다 가고 있다 에게 BE 낮은 , 낮은 , 낮은 , 높은 , 높은 , 높은 .
만약에 I 단지 오다 ~ 위에 여기 그리고 시작 일하고 있는 나의 방법 아래에 , 낮은 , 낮은 , 낮은 , 높은 ,
~에 의해 그만큼 시간 I 얻다 에게 단지 네 개 ~의 그만큼 달리다
그래서 단지 더 ~보다 반 ~의 그만큼 요인들 선택된 ,
지금 I '중 아래에 에게 단지 하나 어울리는 열 .
그것 단지 그래서 일어난다 저것 그만큼 매우 다음 달리다 ~였다 그만큼 접다 쌍 ~에 이것 실험 .
우리 ~할 수 있다 선택하다 둘 다 ~의 저것들 달리다 , 들어오지 못하게 하다 그들을 ,
그리고 그 다음에 가다 뒤쪽에 으로 그만큼 열 속성
그리고 변화 저것 모델링 유형 뒤쪽에 에게 마디 없는 .
지금 언제 우리 때리다 저것 결정적인 상영 단추 ,
그것 공장 .
우리 ~할 수 있다 달리다 저것 모델 그리고 보다 저것 그것 '에스 예측하다 꽤 잘 .
우리 ~할 수 있다 보다 그만큼 프로파일러 , 하지만 우리 또한 ~이었다 정말 알고 있는
저것 하나 ~의 그만큼 달리다 밖으로 ~의 26 , 저것 '에스 거의 4 %.
우리 '답장 던지기 떨어져 있는 대충 4 % ~의 그만큼 정보 ~에 의해 ...을 제외한 이것 .
무엇 우리 '디 정말 좋다 에게 하다 ~이다 ~ 아니다 던지다 저것 정보 떨어져 있는 ,
찾다 a 방법 에게 사용 저것 .
우리 사용된 그만큼 모델 스크리닝 플랫폼 ~에 제이엠피 찬성 에게 달리다 a 다발 ~의 모델
그리고 그 다음에 선택하다 그만큼 최상의 .
그만큼 둘 저것 왔다 밖으로 그만큼 최상의 ~이었다 a 신경 그리고 단계적으로 모델 ,
그리고 I ~할 수 있다 걷다 ~을 통해 저것들 정말 빠르게 .
그만큼 신경 모델 ~였다 ~와 함께 우리의 응답 그리고 우리의 요인들 .
부터 이것 ~였다 a 암사슴 , 우리 '답장 가고 있다 에게 하다 그만큼 최저한의 방해 ,
그리고 I '중 단지 가고 있다 에게 선택하다 a 무작위의 씨앗 그래서 이것 ~이다 반복 가능한 .
그만큼 모델 스크리닝 플랫폼 일반적으로 제안하다 ~에 대한 20 부스트 .
만약에 I 때리다 가다 여기 , I 얻다 a 예쁜 좋은 알스퀘어 가로질러 이것.
아마도 I ~할 것 같다 노력하다 에게 곡조 이것 모델 ~에 의해 첨가 일부 더 매개변수 ,
하지만 언제 I 하다 , I ~할 수 있다 보다 저것 R 정사각형 ~이다 ~ 아니다 정말 작고 보기 어리석은 동물 .
I 두목 '티 생각하다 I 원하다 에게 추가하다 더 매개변수
그리고 위험 과적합 그만큼 모델 .
저것 ~였다 하나 추가의 방법 에게 하다 그것 .
그 다음에 그만큼 두번째 모델 저것 보여주었다 위로 쉽게 ~을 위한 우리를
사용 중 그만큼 모델 스크리닝 플랫폼 ~였다 에게 하다 단계적으로 .
그만큼 방법 우리 했다 저것 ~였다 우리 놓다 우리의 산출 여기
그리고 그 다음에 사용 그만큼 지름길 에게 하다 a 응답 표면 .
저것 포함하다 모두 기본 요인들 ,
모두 제곱 자귀 , 그리고 모두 둘 -방법 상호작용 .
그 다음에 만약에 우리 변화 이것 에게 단계적으로 여기 , 우리 ~할 수 있다 때리다 그만큼 달리다 단추 그리고 가다 .
지금 제이엠피 ~이다 가고 있다 에게 입력하다 그리고 출구 모든 것
~까지 그것 발견하다 그만큼 모델 저것 맞는다 그만큼 최상의 .
우리 ~할 수 있다 가다 앞으로 그리고 달리다 저것 .
지금 우리 가지다 삼 모델 저것 우리 원하다 에게 비교하다 .
무엇 I '중 가고 있다 에게 하다 ~이다 I '중 가고 있다 에게 가져가다 이것 첫 번째 모델 그리고 구하다 .
I '중 가고 있다 에게 게시하다 저것 예측 공식
에게 그만큼 공식 정거장 .
I '중 가고 있다 에게 주다 그것 a 정말 빠른 이름 , 그리고 우리 ~ 할 것이다 부르다 이것 디에스디 .
무엇이든 , I ~할 수 있다 '티 유형 .
우리 'll 부르다 그것 디에스디 , 그리고 그 다음에 닫다 그것 .
우리 'll 하다 이것 ~와 함께 그만큼 신경 ~처럼 잘 .
우리 ~ 할 것이다 게시하다 저것 예측 공식 ,
주다 그것 a 이름 ,
그리고 하다 그만큼 같은 ~와 함께 이것 결정적인 모델
어디 우리 ~ 할 것이다 게시하다 저것 예측 공식 .
이것 마지막 하나 ~였다 , 우리 ~라고 불리는 그것 단계적으로 .
지금 I 가지다 이것들 삼 모델 그리고 I ~할 수 있다 비교하다 그들을 .
우리 ~할 수 있다 달리다 그만큼 모델 비교 플랫폼 ~을 위한 모두 삼 ~의 그들을
~에서 이내에 그만큼 공식 정거장.
우리 ~할 수 있다 얻다 a 계급 ~의 그만큼 R제곱 ~의 저것들 모델 .
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 그만큼 실제 ~ 대 예측했다 ,
그리고 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그들 '답장 모두 예측하다 ~에 대한 그만큼 같은 .
우리 ~할 수 있다 또한 바라보다 ~에 그만큼 예측했다 ~에 의해 열 ,
그리고 우리 ~할 수 있다 보다 이것 하나 가리키다 ~에서 그만큼 결정적인 상영 설계
~이다 그만큼 하나 저것 ~였다 왼쪽 밖으로 언제 우리 맞다 그만큼 원래의 결정적인 상영 설계 .
그것 보인다 에게 BE 중요한 , 그리고 아마 최대 중요하게 ,
우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 a 프로파일러 ~을 위한 모두 ~의 이것들 ~에 맞서 각 다른 .
만약에 I 회전하다 끄다 그만큼 바람직함 , 우리 ~할 수 있다 보다 어떻게 이것들 모델 비교하다 에게 각 다른 .
을 위한 예 , 우리 ~할 수 있다 바라보다 ~에 저것 결정적인 상영 설계
그리고 보다 저것 그것 '에스 전시 일부 곡률 어디 그만큼 다른 둘 모델 ~이다 ~ 아니다 .
아마도 우리 ~할 수 있다 바라보다 그리고 보다 ~ 위에 여기
저것 그만큼 곡률 ~이다 다른 ~을 위한 각 ~의 저것들 .
그 다음에 그만큼 질문 된다 , 어느 모델 ~이다 최상의 그리고 어떻게 하다 I 알다 ?
그 다음에 저것 가져온다 우리를 뒤쪽에 에게 청구서 .
감사해요 , 제드 .
허락하다 나 공유하다 나의 화면 .
할 수 있다 너 보다 나의 화면 ?
예 .
I '중 가고 있다 에게 단지 ...
제드 저장됨 모두 저것 에게 그만큼 공식 정거장, 그래서 나는 '중 단지 가고 있다 에게 실행하다 그만큼 스크립트
저것 ~ 할 것이다 가져가다 우리를 에게 그만큼 공식 정거장 저것 그 '에스 이미 저장됨 .
다시 , 우리 'll 그 다음에 단지 가다 오른쪽 에게 그만큼 프로파일러 .
우리 '답장 가고 있다 에게 맞다 모두 삼 ~의 이것들 .
그 다음에 우리 가지다 그만큼 프로파일러 .
이것 ~이다 무엇 그만큼 진짜 힘 , I 생각하다 , ~의 그만큼 암사슴 이다,
왜냐하면 그만큼 예측 프로파일러 , 우리 ~할 수 있다 최적화하다 그리고 최대화하다 그만큼 바람직함 .
그만큼 응답 표면 모델 ~ 할 것이다 말하다 우리를 무엇 콤비네이션 ~의 요인들 우리 필요
에게 얻다 그만큼 제일 높은 탄력 있는 또는 제일 높은 값 ~의 그만큼 산출 매개변수 .
무엇 ~였다 정말 눈 -열기 ~을 위한 나 ~이다 만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 가치 저것 우리 얻다
언제 우리 하다 이것 최적화 , 둘 ~의 그만큼 예측 ,
그만큼 신경 그물 그리고 그만큼 결정적인 상영 암사슴,
~이다 주는 것 우리를 가치 ~의 그만큼 Y 매개변수
저것 ~이다 보다 큰 ~보다 아무것 우리 봤다 ~에 우리의 초기의 데이터 테이블 .
우리 가졌다 a 최고 값 ~의 34 .
허락하다 '에스 보다.
I '중 죄송합니다 , I 단지 갖다 에게 얻다 저것 화면 뒤쪽에 .
일반적으로 , 그것 '에스 매우 특이한 ~을 위한 나 에게 보다 이것 ~와 함께 그만큼 암사슴 .
일반적으로 , 그만큼 모델 , 만약에 너 최대화하다 그것 ,
~이다 일반적으로 닫다 에게 무엇 너 보다 ~처럼 ~에 그만큼 테이블 .
하지만 이것 사례 , 그것 외모 좋다 우리 정말 가지다 일부 낮은 -교수형 과일 .
우리 필요했다 에게 시험 이것 콤비네이션 ~의 매개변수
그리고 정말 보다 만약에 저것 예측 ~였다 유효한 또는 ~ 아니다 .
만약에 우리 가다 뒤쪽에 에게 우리의 제이엠피 신문...
I 단지 원하다 에게 보여주다 너 무엇 일어났다 .
우리 가지고 갔다 , I 생각하다 이것 ~이다 그만큼 예측 ~에서 하나 ~의 그만큼 신경 회로망 맞는다 .
다시 , 그만큼 제일 높은 값 ~에 그만큼 결정적인 상영 암사슴 ~였다 34 .
그만큼 모델 예측 ~였다 42 , 하지만 언제 우리 실제로 달렸다 그것 ,
우리 봤다 일부 유물 ~에 그만큼 영화 저것 ~이었다 ~ 아니다 수용 가능 .
그만큼 혈장 그 자체 ~였다 안정적인 .
거기 ~였다 아니요 방법 에게 보다 이것 ~까지 그만큼 웨이퍼 왔다 밖으로 ~의 그만큼 반응기 .
하지만 당신은 ~할 수 있다 보다 거기 '에스 a 황소의 눈 무늬 ,
어느 ~이다 ~로 인한 에게 영화 비 -일률 .
~ 안에 이것 사례 , 그것 '에스 매우 두꺼운 ~에 그만큼 가운데 그리고 얇은 ~에 그만큼 가장자리 ,
어느 준다 우리를 이것 황소의 눈 무늬 .
그 다음에 만약에 너 바라보다 주의하여 ,
너 ~할 수 있다 보다 모두 이것들 작은 점들 ~ 위에 그만큼 웨이퍼 ,
어느 ~이다 실제로 그만큼 구멍 아래에 그만큼 샤워헤드 .
그만큼 샤워헤드 가지다 수천 ~의 작은 구멍 어디 그만큼 가스 온다 밖으로 .
~ 안에 이것 사례 , 우리 가지다 a 샤워 머리 무늬 그리고 a 황소의 눈 .
I 생각하다 그만큼 모델 ~이다 말함 우리를 무엇 방향 에게 가다 .
하지만 또 다시 , 플라스마 ~이다 도전적인 에게 사용 .
심지어 그렇지만 그만큼 모델 ~였다 말함 우리를
이것 영화 ~해야 한다 가지다 그만큼 제일 높은 값 ~의 Y ,
그만큼 영화 그 자체 ~였다 받아들일 수 없다 .
그 다음에 우리 가지다 에게 의존하다 ~에 우리의 프로세스 그리고 이론적인 지식 ~의 그만큼 프로세스 .
우리 알다 저것 아르곤 가지다 a 낮추다 이온화 에너지,
그리고 만약에 우리 대리자 아르곤 ~을 위한 헬륨 그리고 그만큼 혈장 ,
우리 ~할 수 있다 얻다 a 더 높은 혈장 밀도 ,
어느 5월 돕다 우리를 극복하다 이것들 도전 .
무엇 우리 했다 ~이다 스위치 에게 아르곤 , 그리고 너 ~할 수 있다 보다 ,
하지만 그만큼 영화 ~이다 ~ 아니다 완벽한 , 그것 '에스 많이 더 제복
그리고 틀림없이 좋은 충분한 ~을 위한 우리를 에게 얻다 그만큼 물리적 속성
~의 그만큼 영화 저것 우리 ~할 수 있다 사용 .
~ 안에 이것 사례 , 우리 ~이었다 할 수 있는 에게 때리다 a Y 값 ~의 46 ,
어느 다시 , ~이다 많이 보다 큰 ~보다 34 .
우리 '답장 틀림없이 트렌드 ~에 그만큼 오른쪽 방향 .
무엇 우리 정말 원했다 에게 하다 ~이다 ,
~이다 거기 어느 기회 ~을 위한 우리를 에게 더 나아가 개선하다 그만큼 영화 ?
다시 , 저것 '에스 어디 그만큼 예측 프로파일러
또는 그만큼 응답 표면 모델 ~이다 매우 강한 .
만약에 우리 단지 바라보다 ~에 그만큼 트렌드 저것 우리 보다 여기...
I '중 단지 가고 있다 에게 불다 이것들 위로
그래서 우리 ~할 수 있다 보다 그들을 a 작은 조금 더 나은 ~을 위한 각 ~의 이것들 사례 .
그만큼 데이터 ~이다 정말 말함 우리를,
~에 확실한 사례 , 거기 '에스 것들 저것 우리 정말 원하다 에게 조사하다 .
낮추다 온도
바라보다 좋다 그것 '에스 분명히 선호하다 그만큼 제일 높은 값 ~의 Y ,
압력 나타난다 에게 BE a 열쇠 매개변수 ,
그리고 낮은 -빈도 힘 ~을 위한 이것 초기의 암사슴
외모 좋다 ~에 둘 사례 ,
너 원하다 에게 가다 에게 더 높은 낮은 -빈도 힘 .
그만큼 단계적으로 ~이다 주는 것 우리를 그만큼 반대 .
하지만 당신은 ~할 수 있다 보다 저것 이것 ~이다 정말 a 청사진
~을 위한 우리를 에게 하다 한 추가의 설계 에게 보다 어떻게 멀리 우리 ~할 수 있다 푸시 그것 .
할 수 있다 우리 가다 에게 낮추다 흐름 요금, ~할 수 있다 우리 가다 에게 낮추다 온도,
~할 수 있다 우리 가다 에게 낮추다 압력 그리고 더 나아가 개선하다 그만큼 영화 속성 ?
그것 '에스 정말 잇달아 일어나는 학습 ,
그리고 저것 ~을 위한 나 , ~이다 그만큼 진짜 힘 ~의 그만큼 암사슴 .
우리 두목 '티 정말 가지다 시간 에게 가다 ~을 통해 모두 ~의 저것 ,
하지만 무엇 I 했다 ~이다 놓다 함께 a 새로운 제이엠피 테이블 ~와 함께 그만큼 결과
~에서 우리의 잇달아 일어나는 학습 ~을 위한 이것 세트 ~의 실험 .
여기 ~이다 그만큼 같은 데이터 우리 봤다 ~에 그만큼 결정적인 상영 암사슴 .
여기 ~이다 우리의 Y 가치 , 그리고 우리 '답장 범위 ~에서 9시부터 34 .
그만큼 다른 그림 물감 ~이다 그만큼 다른 암사슴 .
여기 '에스 그만큼 다음 암사슴 저것 우리 했다 .
무엇 너 ~할 수 있다 보다 ~이다 기반을 둔 ~에 그만큼 트렌드 ~에 그만큼 예측 프로파일러
그리고 그만큼 응답 표면 모델 ,
우리 결정된 그만큼 낮은 -빈도 힘 ~에 그만큼 제일 높은 환경 우리 ~할 수 있었다 .
그것 회전하다 밖으로 물리적 제한 사항 ~을 위한 이것 혈장 화학 예방했다 우리를
~에서 첨가 어느 더 ~보다 20 % 낮은 -빈도 힘 .
우리 또한 결정된 그만큼 온도 .
우리 ~할 수 있다 '티 작동하다 ~을 위한 이것 화학 아래에 200 .
우리 알다 저것 낮추다 온도 주었다 우리를 그만큼 제일 높은 값 ,
그래서 우리 결정된 이것들 둘
그리고 그 다음에 했다 a 다섯 -요인 암사슴 집중하다 ~에 낮추다 전구 물질 흐름 ,
다양한 간격 , 그만큼 더 높은 권한 , 그리고 틀림없이 그만큼 낮추다 압력 ,
어느 ~였다 가리키는 ~처럼 하나 ~의 그만큼 최대 중요한 매개변수 .
만약에 너 바라보다 ~에 그만큼 Y 가치 여기 ,
너 ~할 수 있다 보다 우리 '답장 분명히 트렌드 ~에 그만큼 오른쪽 방향 .
지금 우리 '답장 가고 있다 ~에서 중간 20대 위로 에게 56 .
우리 '답장 틀림없이 ~ 위에 그만큼 46 우리 봤다 거기 .
그 다음에 우리 했다 그만큼 같은 학습 .
다시 , 그만큼 예측 프로파일러 가리키는 무엇 매개변수 우리 ~해야 한다 탐구하다 .
우리 했다 또 다른 암사슴 .
~ 안에 이것 사례 , 우리 결정된 다른 매개변수 ,
하지만 너 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 경향 ~이다 그만큼 같은 .
지금 우리 '답장 타격 위로 에게 66 ~에 자귀 ~의 우리의 Y 값 ,
그리고 우리 했다 하나 결정적인 실험 ,
그리고 ~에 이것 사례 너 ~할 수 있다 보다 원래 그만큼 합집합 ~의 모두 그만큼 지식
저것 우리 얻었다 .
그것 돌린 밖으로 언제 우리 전환됨 에게 아르곤 , 너 ~할 수 있었다 추가하다 더 낮은 -빈도 힘 .
너 ~할 수 있었다 가다 ~에서 영 에게 40 %.
~ 안에 우리의 결정적인 분석 , 이것 암사슴 보여주었다 저것 같지 않은 그만큼 첫 번째 암사슴 ,
~ 후에 우리 미세 조정된 모든 것 그리고 전환됨 가스 ,
그만큼 낮은 -빈도 힘 없었다 통계적 영향 ~에 그만큼 Y 값 .
우리 세트 저것 에게 영 .
우리 설립하다 밖으로 그만큼 가장 낮은 간격 ~였다 그만큼 최대 중요한 .
우리의 달콤한 점 ~을 위한 압력 ~였다 2 .3 토르 ,
그리고 우리 했다 원하다 에게 작동하다 ~에 그만큼 가장 낮은 온도 .
정말 우리 가졌다 a 삼 -요인 암사슴 ~ 사이 총 힘 , 전구 물질 흐름 ,
그리고 아르곤 노동 희석 에게 정말 다이얼 ~에 그만큼 영화 ,
그리고 우리 ~할 수 있었다 때리다 a 최고 값 ~의 84 .
I 요약하다 모두 저것 ~에 a 상자 구성 여기 , 어느 I 생각하다 정말 쇼
그만큼 능력 ~의 그만큼 암사슴 그리고 잇달아 일어나는 학습 ,
어디 우리 시작했다 밖으로 ~와 함께 a 일곱 -요인 결정적인 상영 암사슴 ~와 함께 26 달리다
그리고 끝났다 위로 ~와 함께 a 삼 -요인 I -최적 설계 ~와 함께 16 달리다 ,
하지만 너 ~할 수 있다 보다 우리의 계속되는 개선 .
이것 ~였다 우리의 참조 목표 , 그래서 우리 아직 가지다 더 일하다 에게 하다 .
하지만 이것 ~이다 a 매우 강한 방법 ~을 위한 우리를 에게 화면 일곱 요인들
~와 함께 삼 -수준 디자인 ~에 a 매우 짧은 기간 ~의 시간 .
I 하다 생각하다 그것 '에스 할 보람 있는 단지 에게 가리키다 밖으로
어떻게 효율적인 이것들 새로운 현대의 암사슴 s ~이다 .
만약에 우리 보았다 ~에 무엇 우리 '답장 정말 행위 ,
우리 가지다 일곱 요인들 저것 우리 시작했다 ~와 함께 .
모두 ~의 이것들 ~이다 삼 -수준 디자인 .
을 위한 a 삼 -수준 , 일곱 -요인 설계 , 저것 ~일 것이다 BE ~ 위에 2 ,100 달리다 .
우리 ~할 수 있었다 달리다 90 밖으로 ~의 그만큼 실험적 디자인
그리고 성취하다 이것 증가하다 ~에 그만큼 Y 값 .
I 생각하다 이것들 현대의 디자인 ,
그만큼 최적의 디자인 결합된 ~와 함께 그만큼 결정적인 상영 암사슴 s
~이다 매우 강한 도구 ~을 위한 우리를 에게 얻다 그만큼 최대 값
~와 함께 그만큼 가장 적은 숫자 ~의 실험 .
그만큼 결정적인 물건 I 원하다 에게 만지다 ~에
~이다 언제 우리 전환됨 에게 a 다른 전구 물질 .
이것 ~이다 정말 a 다른 도전 우리 직면했다 .
그만큼 목표 여기 ~였다 에게 평가하다 다른 전구체
에게 비교하다 어떻게 그것 쌓인 위로 ~에 맞서 그만큼 초기의 기준선 영화 .
무엇 우리 시험을 마친 에게 하다 ~이다 사용 모두 ~의 우리의 학습 ~에서 저것들 네 개 하다
그리고 ~이 되다 심지어 더 효율적인.
대신에 ~의 90 달리다, ~할 수 있다 우리 하다 이것 ~에 52 달리다 ?
와 함께 제드 '에스 돕다 , 우리 놓다 함께 한 여덟 -요인 A -최적 설계 ,
하지만 무엇 우리 설립하다 ~이다 저것 그만큼 화학 ~였다 충격적으로 다른 .
모두 ~의 그만큼 매개변수 공간 저것 우리 ~할 수 있었다 작동하다 쉽게 ~와 함께 전구 물질 1
~였다 ~ 아니다 그만큼 사례 여기 .
~ 안에 사실 , I 놓다 함께 a 슬라이드 에게 보여주다 너
어떻게 나쁜 일부 ~의 이것들 영화 ~할 수 있었다 바라보다 , 그래서 우리 ~할 수 있었다 얻다 완벽한 영화 .
너 '디 BE 딱딱한 -눌렀다 에게 말하다 거기 '에스 a 영화 .
이것 ~이다 a 나노미터 -두꺼운 영화 ,
가장자리 에게 가장자리 ~에 a 12 -인치 규소 웨이퍼 , 아주 제복 .
그 다음에 우리 ~일 것이다 가지다 영화 저것 바라보다 좋다 이것 .
확실히 , 저것 '에스 ~ 아니다 a 설계 저것 우리 원했다 .
그러나 도전 저것 우리 직면했다 ~였다 , 우리 '답장 행위 한 여덟 -요인 암사슴 ,
그리고 우리 '답장 견딜 수 없는 에게 하다 이것 빠르게 그리고 효율적으로 ,
그리고 30 % ~의 그만큼 달리다 실패한 .
I '중 찾고 ~에 a 테이블 ~와 함께 여덟 다른 요인들 .
어떻게 하다 I 선택하다 밖으로 그만큼 요인들 저것 ~이다 기여하다 에게 이것 ?
무엇 우리 했다 ~이다 우리 생성됨 a 테이블 ~을 위한 우리의 여덟 입력 요인들
그리고 그 다음에 식별됨 모두 ~의 그만큼 영화
저것 가졌다 박리 , 아크 , 또는 다른 문제 ,
그리고 그 다음에 생성됨 a 미터법 , 단지 a 영화 미터법, 통과하다 또는 실패하다 .
그것 회전하다 밖으로 우리 ~할 수 있다 맞다 이것 범주적 변하기 쉬운
그리고 보다 만약에 우리 ~할 수 있다 얻다 a 모델 저것 ~ 할 것이다 돕다 우리를 이해하다
무엇 ~이다 정말 일으키는 이것들 문제 ~을 통해 모두 이것들 영화 .
그만큼 첫 번째 물건 우리 ~할 수 있다 하다 빠르게
~이다 다시 가다 에게 우리의 모델 스크리닝 플랫폼,
예언자 상영 ,
그리고 얻다 a 핸들 ~에 무엇 요인 , 만약에 어느 , ~이다 정말 제어 영화 품질 .
만약에 우리 바라보다 ~에 이것 , 그것 '에스 예쁜 분명한 그리고 그것 '에스 충격적인,
왜냐하면 이것 ~였다 ~ 아니다 그만큼 사례 ~와 함께 전구 물질 1 .
그만큼 흐름 비율 ~의 그만큼 전구 물질 ~였다 ~에 의해 멀리 그리고 떨어져 있는
그만큼 최대 우성 요인 영향을 미치는 영화 품질 .
하지만 무엇 우리 필요했다 에게 달리다 이것들 실험
~이다 ~ 아니다 단지 앎 이것 요인 ,
하지만 무엇 값 ~할 수 있다 우리 안전하게 달리다 에게 생성하다 품질 영화.
저것 '에스 어디 우리 했다 그만큼 신경 그물 .
다시 , 우리 'll 가다 ~ 안으로 예측 모델링, 신경 그물,
우리 'll 가져가다 우리의 요인들 ,
그리고 우리 '답장 가고 있다 에게 맞다 영화 품질 ~처럼 a 범주적 변하기 쉬운 .
I '중 가고 있다 에게 가다 에게 부스팅 ~의 20 , ~처럼 제드 말하는 .
저것 '에스 일반적으로 무엇 그만큼 모델 스크리닝 온다 위로 ~와 함께 ,
그리고 우리 'll 생성하다 우리의 모델 ,
그리고 너 ~할 수 있다 보다 우리 얻다 훌륭한 알스퀘어 가치 .
이것 ~이다 a 범주적 모델 .
I 믿다 저것 찾고 ~에 그만큼 큰 괴조 곡선
제공합니다 통찰력 ~ 안으로 어떻게 잘 그만큼 모델 맞는다 .
만약에 그만큼 곡선 ~이다 ~을 따라 이것 대각선 , 그것 '에스 단지 원래 a 추측하다 .
이것 외모 좋다 a 반 정사각형 파도 .
이것들 ~이다 원래 완벽한 맞는다 ~에 그만큼 큰 괴조 곡선 .
그 다음에 그만큼 질문 ~이다 , 어떻게 ~할 수 있다 우리 활용하다 저것 데이터 ?
그만큼 멋진 물건 ~에 대한 그만큼 신경 그물 ~이다 저것 너 가지다 a 범주형 프로파일러.
I ~할 수 있다 실행하다 그만큼 범주형 프로파일러 ,
그리고 지금 I 세트 이것 위로 어디 우리는 알고있다 우리 원하다 에게 작동하다 ~에 낮추다 압력 .
우리 알다 ~에서 그만큼 이전의 일하다 우리 원하다 에게 작동하다 ~에 낮추다 간격 .
우리 원하다 에게 가다 에게 그만큼 가장 낮은 가능한 온도.
우리 'll 단지 세트 이것 ~에 그만큼 가운데 .
그 다음에 원래 우리 가지다 이것 프로파일러 저것 말한다 우리를
그만큼 주요한 요인 영향을 미치는 이것 ~이다 정말 그만큼 아르곤 흐름 비율 .
만약에 우리 ~할 수 있다 유지하다 우리의 흐름 비율 아래에 400 SCCMs ,
우리 ~할 수 있다 가지다 a 100 % 성공 비율
~을 위한 그만큼 영화 저것 우리 '답장 견딜 수 없는 에게 최적화하다 .
와 함께 이것 , 우리 세트 위로 a 새로운 암사슴 ,
제한하는 그만큼 총 흐름 비율 에게 400 SCCMs .
우리 'll 가다 뒤쪽에 에게 우리의 제이엠피 신문 .
우리 ~이었다 할 수 있는 에게 오다 위로 ~와 함께 a 새로운 설계
그리고 완벽한 41 ~의 그만큼 42 달리다 , 그리고 우리 '답장 아직 실행 중 저것 공부하다 .
하지만 그것은 단지 쇼 어떻게 강한
그만큼 신경 회로망 ~이다 ~을 위한 a 범주적 변하기 쉬운
어디 우리 ~할 수 있다 하다 이것 ~에 한 오후,
어디 ~에 하나 o '시계 우리 설립하다 이것들 영화 없었다 '티 일하고 있는 .
삼 시간 나중에 , 우리 가졌다 a 모델 저것 말했다 우리를 어떻게 에게 세트 위로 a 새로운 설계
그리고 우리 ~이었다 실행 중 저것 나중에 저것 낮 .
I 생각하다 저것 '에스 그만큼 재료 우리 원했다 에게 씌우다 .
