Ciao,
Mio
nome
È
Caleb
Re.
Io sono a anziano ricerca statistico sviluppatore
Qui In IL Progetto Di Esperimenti E Affidabilità gruppo
A JMP Statistico Scoperta.
Suo abbastanza a boccone.
A s Voi probabilmente Indovinare da IL titolo Di Mio parlare,
Io sono andando A Essere parlando Di autonomo veicoli,
E specificamente Come Noi Potere probabilmente valutare IL affidabilità
Di autonomo veicoli
usando Alcuni Di IL affidabilità piattaforme Piace JMP,
COSÌ Quello Maggio Essere uno giorno BENE Essere Piace Questo Bene signore Qui
rilassante In Nostro autonomo veicoli COME Essi Prendere noi ovunque Noi Volere A andare
senza essendo impaurito Quello Noi non FINE su Là.
L e di Ottenere in Quello.
O f corso, autonomo veicoli Sono veloce diventando a realtà.
Noi Avere a quantità Di aziende Ora coinvolto In esteso test Di questi veicoli.
Ora, Di corso, Alcuni Di Quello test Presto SU
È di base test Di IL software, test In simulato ambienti,
Ma in definitiva, In ordine A Avere a molto affidabile veicolo,
Voi Bisogno A test Esso fuori SU IL strade,
E COSÌ A aiuto fuori con Quello, a coppia Di anni Indietro,
IL California Dipartimento Di Motore Veicoli
Mettere insieme a test programma Quello volevo permettere questi aziende
A optare In E test loro veicoli SU loro strade.
COME parte Di Quello disposizione, Anche se,
ogni anno questi aziende Avere A fornire a dettagliato rapporto
SU Qualunque disimpegno, E paradiso proibire, incidenti
coinvolgente loro autonomo veicoli A IL Motorizzazione.
Ora, Perché IL DMV È a federale istituzione,
questi rapporti Sono In realtà pubblicamente disponibile su richiesta.
In fatto, Malato tiro su a collegamento Qui vero presto A IL California DMV sito web
Dove Voi volevo Essere capace A andare A.
In Questo caso, Voi Potevo accesso rapporti da IL scorso due anni.
Se Voi ricercato Di più, Voi Appena Inviare UN e-mail A Questo collegamento
Là bello presto SU ottenere Indietro A Voi.
Ora, Già a quantità Di persone Sono usando Questo dati In accademico ricerca.
COME a presto esempio, Malato clic SU Questo collegamento Qui
A a carta SU a progetto Quello I era personalmente coinvolto In
con Mio ex consulente E uno Di il suo nuovo dottorato di ricerca studenti,
In Questo caso, analizzando Esso usando cosa c'è chiamato, ricorrente eventi dati.
Malato parlare a poco morso Di Quello Di più Dopo.
Ma Ancora, c'è Già ricerca guardare A Come Potere Noi utilizzo Questo dati
A valutare IL affidabilità Di autonomo veicoli,
Forse utilizzo Esso A introdurre nuovo metodi E COSÌ via.
I è Già stato di partenza A Essere ampiamente usato.
Ora per Questo particolare parlare, Malato Essere guardare A disimpegno rapporti,
usando Quello COME a modo A misura affidabilità
Perché Di corso, Noi non posso accesso IL attuale software,
questo è Tutto proprietario per IL azienda.
Ma Attraverso IL utilizzo Di questi disimpegno eventi,
Noi Potere dedurre IL affidabilità Di IL veicoli per a particolare azienda.
A guadagno, Malato Essere mostrando spento,
Questo È a JMP statistico scoperta conferenza,
COSÌ Malato Essere mostrando spento Alcuni utensili In JMP Quello permettere noi A Ottenere Quello informazioni.
Con il Quello, andiamo velocemente parlare Di Che cosa dati Sono Noi guardare A?
W ha Sono In questi rapporti?
F prima, questi Sono annuale rapporti,
E Io sono andando A Essere messa a fuoco SU a separare azienda,
quelli in arrivo da Waymo,
Quale È precedentemente Questo Google guida autonoma auto progetto.
T questi Sono rapporti inviato di Waymo A IL California Motorizzazione.
Ora, Io ho stato parlando Di a disimpegno evento.
Che cosa Fare I Significare di Quello?
BENE, c'è due tipi Di test.
IL Primo coinvolge lì essendo a autista In IL posto a sedere,
IL veicolo In realtà non posso operare senza a autista In IL posto a sedere.
Ma A Alcuni punto, Essi Potere giro SU autonomo modalità,
E Se nulla succede Dove IL autista ha A Prendere Sopra,
Quello era non pianificato COME parte Di IL test,
questo è a disimpegno evento.
IL altro tipo Di test, Di corso, È a completamente senza conducente veicolo.
Erano non andando A messa a fuoco SU quelli.
Erano Appena andando A messa a fuoco SU IL autista necessario sistemi.
Ora, questi annuale rapporti andare Tutto IL modo Indietro A Di 2015,
Anche contenente informazioni Indietro A 2014,
Quale È Di Quando Questo Totale California DMV programma iniziato.
Waymo era In realtà uno Di IL Primo aziende A Ottenere coinvolto In Questo.
T questi rapporti contenere, Primo Di Tutto, Essi contenere dati
tipicamente da Dicembre Di IL precedente anno,
A novembre Di IL attuale anno Di IL rapporto,
IL eccezione essendo IL 2015,
Quale In realtà va Indietro a morso ulteriore in 2014.
F O esempio, IL 2016 rapporto volevo Avere dati da Dicembre Di 2015,
Tutto IL modo su A novembre Di 2016.
T ecco due generale tipi Di dati presente.
IL Primo È andando A raccontare Voi Tutto Di IL disimpegno evento.
Che cosa era IL causa? Dove fatto Esso accadere?
S a volte lo è Potrebbe Dare Voi IL giorno E IL VENIRE Di IL veicolo
coinvolto In IL incidente.
IL altro tipo Di rapporto È,
Come molti miglia erano guidato In autonomo modalità
per a veicolo, per a particolare mese.
Ora, Voi Maggio Avere notato che io disse, In IL disimpegno evento rapporto,
A volte Noi Sapere IL data E IL evento.
SÌ, questo è Giusto.
Suo non molto coerente attraverso IL intero tempo.
In fatto, Quello informazioni In realtà non era disponibile Fino a 2018.
Precedente A Quello, Noi soltanto Sapere Che cosa IL evento era E Come molti accaduto entro a mese.
Di partenza In 2018, Essi iniziato fornendo Quello informazioni,
maggior parte probabile Perché IL DMV incoraggiato loro A Fare COSÌ.
W ha Esso significa Poi È Quello
Voi In realtà Avere due livelli Di risoluzione con Nostro dati.
T Lui Primo È A a mese livello,
E per Quello Noi Potere andare Tutto IL modo Indietro A Quando test iniziò.
Io sono andando A Essere guardare A Quello tipo Di dati
usando Nostro affidabilità crescita piattaforma.
T Lui altro tipo Di dati È In realtà quotidiano E A IL VENIRE livello,
COSÌ individuale veicolo livello.
Malato Essere usando IL ricorrente eventi piattaforma A analizzare Quello.
Prima Io continuo ulteriore, permettere Me spettacolo Voi Dove quelli Sono.
Tu lo farai Trovare loro Sotto IL Analizzare Menu, andare giù A Affidabilità E Sopravvivenza.
Tu lo farai avviso a tonnellata Di piattaforme Qui.
IL uno Malato Essere evidenziando Sono Ricorrenza Analisi.
Il È È, Noi avuto individui, In Questo caso, veicoli,
Quello Potere esperienza a ricorrente evento Sopra tempo,
In Questo caso, a disimpegno evento,
COSÌ BENE Essere usando Quello per IL VENIRE livello, E Poi IL affidabilità crescita
Malato Essere usando A analizzare IL mensile aggregato dati.
IL Stesso idea,
Sebbene affidabilità crescita È Di più per Se I Avere a grande sistema
Quello Potevo incontro m multiplo eventi,
A volte Essi Avere A Essere riparato COME parte Di IL evento,
COSÌ loro sono sperimentare Esso Sopra tempo.
Esso Potrebbe andare Attraverso diverso fasi In,
COSÌ IL sottostante processo O software Potrebbe Essere in evoluzione Sopra tempo.
Questo è qualcosa Quello IL affidabilità crescita piattaforma È destinato A maniglia.
Ora Questo Potevo Anche maniglia IL VENIRE informazioni COME BENE.
Suo Bene con Quello.
Io sono Appena raccolta questi due Perché I Volere A spettacolo spento IL ampiezza
Di IL cose Quello Noi Avere Qui A JMP.
Mentre Io sono facendo Quello,
I Anche Volere A spettacolo Voi a morso Di Come Noi utilizzo Alcuni JMP utensili A compilare IL dati.
Ovviamente, c'è a quantità Di rapporti,
COSÌ Come Fare Noi compilare Tutto Quello insieme in a separare rapporto?
Malato tocco brevemente SU Alcuni Di IL utensili Quello Noi usato In JMP A aiuto con Quello.
L e di tuffo Giusto in Quello.
F primo Malato parlare Di lettura In Alcuni Di IL prima rapporti.
Y tu hai Già notato c'è a morso Di incoerenza In cosa c'è segnalato.
C'è Anche a morso Di incoerenza In IL formato Di IL segnalazione,
COSÌ Alcuni Di IL molto Presto rapporti erano In IL forme Di PDF.
Permettere Me spettacolo Voi UN esempio usando IL 2017 rapporto.
W e Avere a Carino rapporto Qui da Waymo.
Suo molto BENE formattato.
In fatto, Questo È probabilmente uno Di IL Meglio, più bello rapporti
Quello noi abbiamo visto tra IL aziende Quello erano partecipare A Questo tempo.
A grappolo Di tavoli In Qui,
IL quelli Noi Veramente Volere Sono IL quelli Qui A IL FINE In IL appendici.
Questo È UN eventi rapporto.
Avviso giorni a morso Di a termine improprio.
Suo In realtà IL mese Dove Esso accaduto,
Alcuni informazioni Di IL operazione, Che cosa causato Esso.
Noi decisamente Volere Questo informazioni.
Questo È a tavolo Quello Noi Volere.
Noi Anche Volere a tavolo Qui A IL FINE
Quale spettacoli IL autonomo miglia per ogni evento, In Questo caso IL scorso quattro.
Non Anche Ottenere IL completare Venire per ogni veicolo per ogni mese.
Ora, Di corso suo In IL PDF,
COSÌ Noi Veramente non Volere A Avere A andare In E manualmente tipo questi In.
Esso volevo Essere Carino Se JMP avevo a modo A Leggere In tavoli da a PDF.
BENE, tu sei In fortuna Perché I Potere andare Qui E Fare aprire.
C'è Mio pdf Io ho segnato Esso A, Selezionare Tutto file, non Appena JMP file.
C'è Mio rapporto, Io sono andando A clic Aprire
E Noi Avere Nostro PDF elaborato lettore.
Ora, Che cosa suo andato Attraverso È suo provando A identificare qualunque cosa questo è a tavolo
In Quello rapporto E suo Fatto a bello Bene lavoro.
Scorrere Attraverso Qui.
Voi Potere Vedere catturato maggior parte Di quelli tavoli.
In fatto, probabilmente pure molti tavoli non Bisogno Tutto Di questi.
Voi Potere scorrere Attraverso loro individualmente usando Questo cadere in picchiata menu
E Voi Potere Vedere suo etichettato di pagina E IL tavolo numero SU Quello pagina.
I non Bisogno Tutto Di questi tavoli COME I menzionato Prima,
I Appena Volere IL quelli Quello Sono In IL appendici.
Questo è facile.
Malato andare A IL Rosso Triangolo menu Quello All'improvviso è apparso SU IL pagina
E Dire, Appena ignorare Tutto IL tavoli SU Questo pagina.
Malato scorrere giù E Fare IL Stesso cosa per Questo pagina.
Va bene, Ora Io ho avuto IL tavoli Io sono interessato In.
Noi Ancora Bisogno a morso Di modifica A Fare Perché COME tu lo farai Vedere,
loro sono essenzialmente ogni tavolo SU ogni pagina È suo Proprio entità.
COSÌ questi Sono In realtà Tutto IL Stesso tavolo.
Come Fare I raccontare JMP A Fare Quello?
BENE, Ora I Potere andare A IL Rosso Triangolo menu SU IL tavolo.
Io sono andando A scorrere giù Qui A numero Di righe A utilizzo Questo intestazione
E raccontare Esso A utilizzo nessuno.
Ora Che cosa Questo significa È Se c'è a tavolo precedente A Esso
questo è raccontare JMP Quello, EHI,
questo è In realtà parte Di IL precedente tavolo.
Questo è Perché c'è NO intestazione SU Questo.
Io sono andando A clic zero.
Tu lo farai avviso Quello tavolo, c'è uno meno.
Tu hai Anche notato suo aggiunto due colonne In Questo caso.
Che cosa pagina È Quello tavolo verificarsi E Che cosa tavolo SU Quello pagina.
Se Voi ricercato Quello informazioni, JMP automaticamente fornisce Esso.
In Questo caso, I non Veramente Bisogno Esso,
Ma I Potere eliminare Esso Dopo Dopo Io sono Fatto lettura questi Poi.
Noi Anche avviso Noi mancato a morso Di Quello tavolo
probabilmente Perché IL formattazione modifica
avviso Esso era capace A bello facilmente Trovare Che cosa IL strade erano per Questo tavolo,
Ma per Questo uno, non COSÌ tanto.
Principalmente Perché Di Questo tipo.
Alcuni Noi Appena non l'ha fatto Mettere Esso Appena Giusto, COSÌ Esso non l'ha fatto adatto IL modello.
Questo è Va bene, Io sono andando A clic, Io sono andando A lagna in giro
E Quello racconta JMP, "EHI, c'è Voi a nuovo tavolo",
E I Potere andare In Giusto Ora pensa suo a zona tavolo.
I Potere Appena raccontare Esso NO, suo parte Di IL precedente uno.
Là Noi Sono.
Io sono andando A scorrere Attraverso E Sì, Esso mancato Alcuni Di Questo informazioni.
Ma Ancora, avviso suo provando A mantenere Quello formattazione,
Ma Perché Di IL modo Esso era ingresso, Esso mancato Quello scorso riga.
Questo è Va bene I Potere ingresso Quello informazioni Dopo. Suo non a grande Affare.
Se Noi andare A Questo Prossimo pagina In Questo caso JMP Fatto IL opposto.
Suo In realtà concatenato questi due insieme, Quale fa senso.
Esso vede questi Sono bello vicino insieme.
Forse Essi Sono IL Stesso tavolo.
Purtroppo, Essi Sono non.
COME Voi Potere Vedere, loro sono due distinto tavoli Qui,
mentre Qui loro sono concatenato insieme.
I Bisogno A raccontare JMP.
NO, questo è In realtà a diverso tavolo.
Questo è bello facile.
Appena Dire Come molti righe.
NO, c'è In realtà È a intestazione riga,
E Quello racconta JMP, questo è a diverso tavolo.
Ora suo creato a diverso tavolo.
I volevo Avere A ripetere Quello per a quantità Di questi.
Purtroppo, IL modo loro hanno ingresso Questo,
Io sono andando A Avere A Fare a morso Di lavoro Dopo SU
A Ottenere loro In IL Giusto formato.
Ma questo è Va bene.
Là Sono altro utensili E JMP A Fare Quello.
Per Giusto Ora per IL scopo Di tempo Io sono non andando A andare in Quello.
I Appena Volere A spettacolo Voi Come Noi Potevo Leggere Esso In da a PDF.
Ora, per fortuna, di partenza In Di 2018,
Essi iniziato usando Eccellere per loro rapporti.
Esso era a quantità Più facile A Appena copia E impasto direttamente in JMP.
Ora Quello noi abbiamo avuto IL crudo dati tavoli In,
Io sono non Fatto Ancora Perché I volevo Piace A riformattare Alcuni Di questi dati tavoli
A Ottenere loro in a Carino comune formattazione
Quello Potere Poi utilizzo A concatenare loro Tutto insieme in a separare tavolo.
Ora Malato spettacolo Voi Come I fatto Quello,
E suo In realtà abbastanza a quantità Di cose Quello I Volere A Fare.
Ecco UN esempio Di IL Waymo 2022 rapporto.
Noi In Questo caso,
Noi Avere IL data Di IL incidente, IL VENIRE numero Di IL veicolo coinvolto.
Questo È Appena extra informazioni Quello I In realtà non Volere A Mantenere.
Suo Appena detto, Potere I guidare di si?
È Esso completamente senza conducente? NO.
SÌ, Signore. Di corso c'è a autista presente.
Chi iniziato Esso. Io sono non andando A utilizzo Quello informazioni.
Io sono andando A Mantenere IL posizione E IL descrizione.
Questo È essenzialmente IL causa.
I Volere probabilmente rinominare Alcuni Di quelli colonne.
I Anche Bisogno A riassumere Sopra Questo tavolo,
Perché da Questo Id Piace A creare UN aggregato eventi
COSÌ I Potere utilizzo Esso con IL mensile aggregato dati.
Vorrei Bisogno A aggregato riassumere Sopra IL VENIRE numeri Sopra IL date di mese.
Fare Tutto Quello, quindi se Voi orso con Me,
Io ho a quantità Di Di cinque minuti O COSÌ A Fare Quello.
I Sapere suo a morso pericoloso A Tipo Di Fare Quello vivere, Ma Appena orso con Me.
Primo cosa I Bisogno A Fare È I Bisogno A aprire Questo tipo
E Poi I Bisogno A clic Questo pulsante.
Va bene. Dare Me.
Permettere Me Prendere a poco rottura Qui. Quello era a quantità.
Grazie Voi per cuscinetto con Me SU Quello.
COME Voi Potere Vedere, Grazie A qualcosa nuovo chiamato IL JMP flusso di lavoro,
I era capace A compiere Tutto Di Quello In a frazione Di a secondo.
BENE, Forse a poco Sopra a secondo, Ma Ancora a quantità Più veloce.
Io ho avuto a dati tavolo Qui aggregato di mese.
Ho ottenuto IL posizione, IL nuclei, Come molti eventi accaduto In Quello?
I Potere rietichettare Alcuni Di Quello E Io ho avuto Mio individuale dati tavolo
Quello ha IL data, IL VENIRE E IL attuale individuale eventi.
Io ho avuto Quello impostato su.
Ora I Potere salva quelli In diverso posizioni A Essere concatenato Dopo.
Che cosa È Questo nuovo flusso di lavoro?
BENE, permettere Me aprire su a nuovo uno per Voi Appena COSÌ Voi Potere Vedere Esso Se Potere Ottenere Là.
Là Noi andare.
Questo È Che cosa Voi volevo inizio spento con.
Che cosa Voi Fare È Voi clic Questo rosso documentazione pulsante E SU UN individuale dati tavolo Voi
volevo Poi Esso volevo Poi documentazione IL azioni tu sei prendendo SU Quello dati tavolo.
Questo È molto utile Se Voi Avere UN Questo Piace I Avere Qui, I Avere a quantità Di rapporti.
Io sono andando A Essere facendo IL Stesso cosa per ogni rapporto.
Poi avendo A Invece ripetere Tutto quelli azioni per ogni Di quelli tavoli,
I Appena documentazione Esso per uno tavolo E Poi salva Esso COME a flusso di lavoro.
Poi Quando I corso Esso, Che cosa Esso volevo Fare È Esso volevo aprire su
a finestra detto, "EHI, non poteva Trovare Quello originale dati tavolo.
Potere Voi spettacolo Me Che cosa IL nuovo uno È?"
Selezionare Esso E Esso corre Esso.
Ora, In Questo caso,
Esso non l'ha fatto Fare Esso Qui Perché I Già avevo Esso innescato per Questo dati tavolo.
Ma tipicamente Se IL dati tavolo ha cambiato In IL nome,
COSÌ lungo COME Esso mantiene IL Stesso formattazione,
questo è IL soltanto cosa Voi Avere A preoccupazione Di.
Se a colonna fatto modifica a nome, questo è Va bene.
JMP Anche sa A chiedere,
"EHI, non poteva Trovare Quello colonna. Potere Voi Dare Me a sostituzione?"
Questo È molto utile.
Andiamo Dire Voi Avere a quotidiano rapporto Quello Voi Avere A raccogliere dati SU
COSÌ Voi volevo Ottenere a dati tavolo Di Quello rapporto.
Forse c'è a coppia pulizia cose Voi Bisogno A Fare SU Quello dati tavolo.
Salva a flusso di lavoro, aprire Quello dati tavolo,
clic Correre, selezionare IL Giusto dati tavolo E tu sei Fatto.
Questo È a Grande tempo risparmiatore.
Questo Veramente aiutato salva noi a quantità Di tempo
Quando Noi erano compilazione questi dati insieme.
Quello era qualcosa Quello era Appena recentemente introdotto In JMP 17.
Io sono Sicuro tu sei andando A Amore Quello.
Permettere Me Uscita fuori Di Tutto Di questi. Io ho Già avuto quelli tavoli Fatto,
E Volere A Fare Sicuro erano andando A andare SU A IL analisi
Perché Volere A Fare Sicuro Noi Avere tempo A Fare Quello.
Andiamo inizio con IL mensile aggregato livello.
Qui Io ho compilato Esso attraverso Tutto IL tempo periodi
su Fino a IL maggior parte recente, Quello essendo 2022.
Andiamo velocemente camminare Attraverso Che cosa Io ho avuto Qui.
Io ho avuto data In Questo caso, suo IL mese.
Come molti veicoli Sono attivamente essendo testato In Quello periodo?
Come molti totale autonomo miglia erano guidato In Quello mese?
Questo È Come molti diverso evento tipi accaduto.
Questo È IL totale numero Di disimpegno eventi Quello si è verificato.
Andiamo Fare a presto visivo Aspetto A Questo.
JMP È Tutto Di grafici E visivo esplorazione.
Andiamo Aspetto A Quello.
Qui Io ho avuto tracciato IL cumulativo numero Di eventi Sopra tempo
E IL individuale eventi E Noi avviso È UN interessante poco modello Qui.
Là sembrare A Essere c'è chiaro punte E Poi gocce E Esso sembra A accadere
Di 4 O 5 volte Dove Noi Vedere Questo punte.
Voi Potere Anche Vedere Quello con IL cumulativo dati.
Idealmente Che cosa Voi volevo Piace con Questo tipo Di dati,
c'era Essere a morso Di UN aumento A IL inizio
E Poi suo andando A appiattire fuori.
Idealmente, Esso diventa completamente Piatto.
Se Voi Fare Quello, Voi Avere raggiunto IL perfetto autonomo veicolo.
Voi Avere NO Di più disimpegno incidenti A preoccupazione Di.
Ma Di corso questo è Mai andando A accadere.
Voi Appena Volere Esso A Essere COME Piatto COME possibile.
Che cosa erano vedendo, Di corso, È a morso Di a salita O a bruciare In periodo,
Se Voi Volere, E Poi suo di partenza A Piatto fuori.
Ma Noi Avere Quello ripetuto a coppia Di volte maggior parte significativamente Qui.
Questo è a bello grande salto Là.
Di corso, Voi Potere Vedere Quello correlando Qui.
Noi abbiamo avuto Nostro bruciare In periodo.
Poi COME Noi gocciolare In IL numero Di incidenti,
Nostro curva su superiore È andando A appiattire fuori.
Questo È andando A Essere IL chiave pezzo Di informazioni stiamo andando A Essere guardare A
In Nostro affidabilità piattaforme.
Noi abbiamo avuto Quello informazioni Là.
Ora Malato andare avanti E velocemente indirizzo uno domanda Quello Potrebbe Venire su.
Forse Voi Potrebbe pensare, BENE,
Forse IL Di più Voi guidare Esso, IL Di più incidenti Voi Potrebbe Avere.
Forse Noi Dovrebbe Tentativo E account per Quello E I Avere.
Ecco un altro grafico Dove Io ho guardato A IL correlazione fra, In Questo caso,
IL tronco d'albero Di IL chilometraggio E IL tronco d'albero Di IL totale disimpegno eventi.
Là È a morso Di a tendenza.
Suo a molto piccolo uno.
In fatto, IL R² È non Bene A Tutto.
C'è a quantità Di diffusione In IL dati.
Ecco In realtà IL previsione equazione con suo individuale previsione confini,
c'è a quantità andando SU.
C'è abbondanza Di camera per a Piatto linea Là.
Questo È Appena detto Quello Là
Potrebbe Essere qualcosa Piace Quello accadendo, Ma suo chiaramente non IL guida forza.
SÌ, Se Voi guidare Esso a poco morso Di più, Voi Potrebbe esperienza a pochi Di più incidenti
Quello Fare senso.
Ma suo chiaramente non a grande guida forza.
Qualcosa altro È chiaramente andando SU.
Fiduciosamente Quello aiuta indirizzo a lato domanda Quello Potrebbe Venire su.
BENE, andiamo Ottenere in IL attuale affidabilità analisi.
Io sono andando A correre Questo sceneggiatura Qui,
E Questo È andando A correre Quello affidabilità crescita piattaforma.
Non preoccupazione.
Dopo Io ho correre Esso, Io sono andando A clic Qui Sotto IL Rosso Triangolo rifare rilancio.
Questo porta su IL iniziale lancio.
Questo È Che cosa IL iniziale lancio finestra sembra Piace.
Voi Avere quattro diverso modi Di entrando IL dati.
IL Primo È a tempo A evento.
Se Voi avevo registrato ecco Come molti giorni O mesi su Fino a UN evento accaduto,
Voi volevo utilizzo Questo uno.
Poi Voi Potevo Di corso, Forse multiplo accaduto A Quello tempo.
Voi Potevo Mettere Quello Là.
Noi Avere IL date, Quale È Che cosa Malato Essere usando Perché Noi Invece Di UN attuale
cronometrato evento Noi Appena avevo detto Quello In Questo mese Questo molti eventi accadere.
Noi Avere a marca temporale E UN evento contare per Quello.
Voi Anche Avere Esso Se Voi Avere individuale informazioni,
Forse erano facendo concorrente test O test In parallelo.
Voi Potere Fare Quello informazioni Qui.
Avviso c'è a macchiare per IL sistema I D.
Se I erano guardare A IL individuale evento informazioni,
Questo È Dove I volevo andare.
Ma per Giusto Ora, erano andando A bastone con IL date.
Malato rivisitare IL fase cose In a momento.
Tu lo farai avviso suo tracciato Quello cumulativo curva, Quale Noi sega prima.
Là Esso È Giusto Là.
Ora IL metrico Di interesse Qui È cosa c'è chiamato Significare tempo fra fallimenti.
Suo chiaramente orientato in direzione affidabilità dati
Dove erano guardare A fallimenti.
Pensare Di Questo COME cosa c'è IL media mese
fra incidenti, disimpegno incidenti.
C'è a morso Di a non parametrico
misura Qui questo è Appena ordinare Di a in movimento finestra, guardare A Esso Sopra tempo.
Ma Voi Potere Ottenere a senso Di Come Bene Noi Ottenere, Forse Come povero Noi Ottenere.
Io sono In realtà andando A adatto a modello.
IL modello Malato Essere montaggio È Qui Sotto adatto modello.
Questo era a morso Di a boccone.
Suo a a tratti praticabile In modifica punto rilevamento.
Permettere Me rottura Quello giù per Voi.
IL tipico modello usato In modellazione Questo tipo Di account tipo dati
È cosa c'è chiamato a Poisson processo.
Che cosa questo è essenzialmente dice È Quello IL valutare A Quale incidenti verificarsi
In Questo caso valutare per mese È costante Sopra tempo.
Quello volevo Essere IL equivalente Di a Dritto linea Qui
da a matematico prospettiva, questo è a Carino modello.
Suo molto facile A analizzare ,
da a pratico prospettiva Quello È a orribile modello
Perché Noi Mai Ottenere A migliorare.
Nostro valutare Di incidente È Sempre IL Stesso.
Noi non Volere a costante valutare.
Noi Volere IL valutare A andare A zero, preferibilmente.
Questo è Che cosa I Significare di Quello appiattimento Di IL curva.
Che cosa Noi Volere È cosa c'è chiamato a Non omogeneo Poisson processo,
fantasia termine Senso IL valutare cambiamenti Sopra tempo.
IL Weibel parte dice Come esattamente fa Esso modifica Sopra tempo?
Esso consiste Di due parti.
C'è UN iniziale valutare lambda Pensare Di Quello COME Piace a costante fuori davanti
E moltiplicare Quello di tempo sollevato A Alcuni energia beta.
Quello valore beta È andando A raccontare Voi Come IL valutare cambiamenti.
Se beta È maggiore di uno, Mio valutare È crescente Sopra tempo.
Questo è Cattivo, Noi non Volere Quello.
Quello valutare erano zero.
Erano A a Poisson processo. Suo costante, Noi Anche non Volere Quello.
Che cosa erano guardare per È a valore Di beta questo è fra 0 E 1 detto, Voi Sapere,
Va bene, lo farà aumento a poco morso, Ma Poi suo andando A inizio A IL spento,
suo andando A lento giù ottenere noi Quello livellamento spento Quello Noi Volere.
Quando Noi stima questi, erano guardare A a valore fra 0 A 1.
Erano Anche guardare visivamente per Quello appiattimento spento.
Per IL nel frattempo, fra fallimenti, Che cosa Noi Volere È Quello A Ottenere molto grande,
idealmente sarebbe Essere infinito, Senso lo farà Mai accadere,
Ma Di corso Quello non posso accadere.
Noi Appena Volere molto grande Significare volte fra fallimenti.
Io sono andando A adatto Quello modello Qui.
Io sono andando A utilizzo a modifica punto
Perché questo è detto Quello A Alcuni punto
Forse Quello valore Di beta In Mio modello È andando A modifica significativamente,
principalmente Perché Di Questo tipo Qui.
Io sono andando A correre Quello Perché Esso sembra COSÌ diverso.
SÌ, secondo A Questo,
Là È a modifica punto Giusto Là, a bello significativo uno.
Se Voi Aspetto graficamente,
questo è non a Grande adatto, Ma suo non a Veramente Cattivo adatto O.
Ma Esso È rilevamento Quello qualcosa significativo accaduto In 2021.
Se Noi andare A Questo complotto,
Questo È mostrando Voi Come fa Quello Significare tempo fra fallimento cambiato Sopra tempo
E suo facendo Esso per ogni In Questo caso fase.
Questo È ordinare Di IL empirico fase basato SU Questo modifica punto.
In IL Primo fase, Esso dice, BENE, Noi avuto A Di COME Bene COME 0,15 mesi.
Questo è all'incirca cinque giorni fra incidenti, non pure Cattivo.
All'incirca a settimana.
Ancora, Questo È attraverso a flotta Di veicoli.
Per Qualunque individuale veicolo, Esso Potevo Essere più lungo O più corto.
Ma per IL flotta,
essenzialmente IL software si, Di a settimana fra disimpegno incidenti.
Dopo 2021, Esso gocce significativamente A Di 5%.
Questo è Quasi a giorno E a metà.
Questo è abbastanza a gocciolare.
Noi Potere Aspetto A IL parametro stime. C'è Mio dati, questo è Appena Mio iniziale.
Avviso Per beta uno suo meno di uno, erano facendo Grande.
Per IL secondo fase, non COSÌ tanto.
In fatto Noi Potere Vedere Forse Noi Potevo Fare a poco morso Meglio.
Avviso Là erano Di quattro Di quelli, COSÌ Forse I Potere invocare
Alcuni ordinare Di empirico raggruppamento SU Quello,
Quale È Che cosa Io ho Fatto In IL altro sceneggiatura.
Suo andando A correre Questo.
Tutto I fatto Qui. Malato Fare IL rifare, rilancio?
I Appena aggiunto a colonna chiamato Empirico Fase
questo è Appena avuto a grappolo Di lettere In Esso
Quello Appena distinguere IL fasi da ogni altro.
Suo a categorico fattore.
Questo è Tutto Esso È, E questo è Che cosa questi verticale linee rappresentare.
Questo È a combinazione Di Me ripetutamente usando IL modifica punto.
Esso soltanto rileva uno modifica punto.
Voi Potere Fare a trucco Dove I Potere selezionare Alcuni Di IL dati, nascondere E escludere Esso,
E Poi Fare Esso Ancora.
Questo è a modo per Esso A guidare rilevare diverso modifica punti.
Alcuni Di Questo È Anche Appena Me guardando ad occhio Esso.
Pieno confessione.
Ora per Questo uno, IL modello Tutto adatto È chiamato a a tratti Weeble.
IL Stesso cosa È Che cosa Noi fatto Prima.
Ma Invece Di Esso rilevamento IL modifica punto, suo detto,
Io ho Già avuto quelli In per Voi.
Ogni tempo Voi Vedere uno Di questi cambiamenti,
questi diverso fasi, Quello valore Di beta È andando A modifica.
Suo andando A collegare loro Tutto insieme.
Ma Quello valore Di beta Potrebbe modifica,
indicando a modifica In IL processo complessivamente basato SU questi fasi.
Questo È a tanto Meglio adatto.
Suo Forse suo a morso Di a pure tanto sovradattamento.
I Volere riconoscere Quello.
Ma Se Noi Aspetto A Questo, Che cosa suo essenzialmente detto È
per Quello Primo iniziale periodo Di cambiamenti In IL software,
erano Voi Di avuto Quasi COME Bene COME 0,4 mesi.
Questo è Quasi 12 giorni fra incidenti.
Suo Ancora detto Quello Noi avuto Veramente Bene su Fino a 2021 E Poi noi abbiamo caduto.
Chiaramente qualcosa È andando SU In in giro 2021.
Qualcosa significativo ha cambiato
In IL sottostante software attraverso IL flotta Di veicoli questo è caduto.
Questo è aumentato suo incidenza valutare.
C'è quelli parametro stime.
Ancora, avviso Io sono andando A ignorare Quello uno.
Questo è a bruciante periodo.
A quantità Di questi Sono meno di uno
Fino a Noi Ottenere A IL stagione D's, Quale Sono dopo.
Chiaramente qualcosa è accadendo Perché suo più grande di uno.
Erano Già noi abbiamo avuto a morso Di a storia.
Qualcosa chiaramente accaduto In 2021 A modifica IL incidente valutare.
Forse Quando Noi Aspetto A IL individuale dati, BENE figura fuori cosa c'è andando SU.
Permettere Me chiaro fuori Tutto Di Questo E andiamo mossa Sopra A IL individuale veicoli.
Presto riepilogo. Noi Avere Nostro data.
IL attuale data Di IL incidente,
IL veicolo identificazione numero, il VIN Questo VENIRE gruppo, suo Niente fantasia.
Suo Appena IL Primo quattro cifre Di il VIN.
Tu sei andando A Vedere Perché Io ho creato a gruppo In a momento.
Io ho avuto IL posizione, IL causa.
Io ho ridotto IL testo Di IL causa. Esso era molto prolisso.
I Appena ridotto Esso A a di base descrizione.
BENE copertina Quello In Appena a momento.
IL di partenza E fine mese.
Io ho avuto Questo informazioni fondamentalmente raccontare Me
Come lungo era Questo veicolo Sotto test?
Questo particolare veicolo,
Esso era fondamentalmente essendo testato In autonomo modalità SU E spento
da Dicembre Di 2017 A Di Novembre, Forse ottobre Di 2019.
Erano andando A Bisogno Quello informazioni.
Io sono andando A Primo Aspetto A Alcuni di base Alcuni grafico riepilogo.
Primo cosa Io sono andando A Fare, Io sono andando A correre Questo.
Questo È Appena andando A riassumere Sopra IL cause.
Permettere Me Aspetto A IL totale numero
Di disimpegno eventi per ogni veicolo ogni mese.
Poi Io sono andando A correre Questo complotto
E tu sei andando A Vedere suo andando A Aspetto interessante,
Piace corallo Sotto IL mare, salutando Di molto bello.
A quantità Di informazioni andando SU.
Ma IL di base cosa I Volere A raccontare Voi È
IL modo A interpretare Questo È Piace Noi fatto con IL cumulativo eventi grafico.
Questo è Che cosa questi Sono.
Voi Volere A Vedere a morso Di a bruciare In, Ma Esso in definitiva appiattimento spento.
Ora Io ho avuto a colorato di individuale Poi, Quale È Perché Voi non Vedere IL etichette.
C'era Essere modo pure molti.
Io sono andando A colore di a diverso variabile Questo tempo.
Erano andando A colore di IL VENIRE gruppo.
Venire Qui Sotto colore.
Ancora, questo è Appena IL Primo quattro cifre Di IL VENIRE numero,
Quale informato Me In Perché permettere Me gettare In IL leggenda COSÌ Voi Potere In realtà Vedere Esso.
Spettacolo leggenda.
Io sono Fatto.
Avviso Là era a significativo modifica In IL VENIRE numero
indicando Forse a significativo modifica In IL veicolo.
Avviso Quando IL modifica avvenuto Giusto in giro 2021.
Molto interessante.
Voi Potere Anche Vedere a generale tendenza In IL comportamento per questi Presto veicoli.
Ora, Alcuni Di questi probabilmente In realtà iniziato prima di Questo.
C'è a morso Di censura coinvolto, Ma Già loro sono bello Piatto.
Noi abbiamo avuto a morso Di bruciare In E Poi Alcuni appiattimento spento.
Questo è Grande, questo è Che cosa Noi Volere A Vedere.
Questi Ragazzi, c'è Quasi a Dritto linea su.
Noi abbiamo avuto a quantità Di incidenti accadendo In a molto corto periodo Di tempo.
Ora, Dopo SU Qui, Dopo In 2022, Là Sono di partenza A pendere spento a poco morso.
Noi abbiamo avuto Alcuni Quello fatto inizio E loro sono di partenza A Essere bello poco profondo curva.
Questo è Bene.
Ma chiaramente qualcosa è accaduto Qui.
Questo sembra A indicare Quello a diverso veicolo
E Forse a diverso tipo Di software era introdotto Di 2021.
Suo avendo Alcuni problemi.
Suo lottando a morso, O A meno inizialmente fatto.
Di Qui suo eseguendo Di COME BENE COME Noi sega Presto SU.
Loro hanno loro hanno Fatto Meglio In fissaggio Esso.
Essi introdotto qualcosa nuovo E avevo a grappolo Di insetti.
Questo è Che cosa succede Quando Voi introdurre nuovo cose.
Permettere Me Uscita fuori Di Questo.
Andiamo Aspetto A Forse qualcosa Di a diverso tipo Di causa.
Ora, Ricordare, In IL precedente video,
Noi non l'ha fatto Veramente Aspetto A IL causa Perché Esso era aggregato attraverso Tutto IL veicoli.
Ma andiamo Aspetto in Quello vero presto.
Forse Là Potrebbe Essere qualcosa andando SU Là.
Prima Noi In realtà Ottenere in IL ricorrenza dati.
Qui Io ho Appena Fatto a di base sbarra grafico Di IL cause,
E a quantità Di loro Sono cose Voi Potrebbe aspettarsi A Essere a causa.
UN indesiderato manovra
è uguale facendo qualcosa Voi non Volere Esso A Fare, a percezione discrepanza.
IL veicolo non l'ha fatto Vedere qualcosa Esso Dovrebbe Avere
O Pensiero Esso sega qualcosa Quello non era Là.
Poi c'è, Di corso, software, a generale raccoglitutto software discrepanza.
Qualcosa accaduto con IL software.
Là Sono Alcuni interessante cause.
Per esempio, altro persone essendo idioti SU IL strada.
A spericolato strada utente auto non l'ha fatto Sapere Che cosa A Fare.
Avverso tempo atmosferico, non corretto comportamento previsione, hardware discrepanza.
Questi Sono IL di base cause.
Ora, Io sono andando A utilizzo a caratteristica chiamato a Grafico Illuminato
A indagare cose ulteriore.
Io sono andando A Giusto clic dentro Questo sbarra.
Io sono andando A passare il mouse etichetta, Io sono andando A clic Sbarra.
Che cosa suo Fatto È suo aggiunto a poco sbarra grafico Grafico Lit.
Quando I Partire Mio barre Là con a librarsi, ecco Mio poco Grafico Lit.
Ora, di predefinito, suo andando A utilizzo IL Primo categorico fattore Esso vede,
Quale era IL variante numero.
I non Volere Quello.
I In realtà Volere IL data.
Io sono andando A aprire IL controllare pannello Qui.
Io sono andando A Mettere IL data Qui E sostituire Esso.
Io sono andando A Giusto clic In IL data.
Perché suo a data.
Questo era recentemente introdotto.
Pensare Esso era O 16 O 17.
I Potere In realtà curva di a particolare tipo Di data,
In Questo caso I Volere A curva di a mese?
Perfetto.
I Anche volevo Piace A colore di IL Gruppo VIN.
Appena COSÌ Quello Noi Ottenere a chiaro confronto Di IL diverso tipi Di gruppi.
Avviso c'è a morso Di viola Qui.
Quello significa Là È Alcuni sovrapposizione, Quale fa senso.
Là era a morso Di sovrapposizione da FINE Di 2020 A 2021 con a nuovo gruppi,
Ma Ora Noi Potere chiaramente Vedere,
confrontare visivamente IL gruppi attraverso IL tipi Di incidenti Appena visivamente.
Io sono andando A Venire Qui, Io sono andando A andare Indietro giù A salva sceneggiatura A a appunti.
Io sono andando A Uscita fuori Di Questo
Perché Giusto Ora, Se I librarsi, suo NO più lungo Là,
Ma I Potere Giusto clic andare A passare il mouse etichetta E impasto Grafico Lit.
Ora suo andando A spettacolo Me IL grafico per ogni Di loro.
In fatto, Io sono non andando A clic E ingrandire In
Perché Noi Potere Vedere cosa c'è accadendo.
C'è non pure tanto c'è Questo È IL indesiderato manovra.
Là Potrebbe Avere stato a morso Di più indesiderato manovre,
Ma questo è Di più Di a generale arpione
In complessivamente termini, non tanto differenza, I volevo Dire,
per IL percezione discrepanza bello tanto SU Di.
C'è a morso Di più In generale Qui, Ma Id Ancora Dire paragonabile.
Ordinare per discrepanza.
Ehi, andiamo Aspetto in Quello.
Va bene, Questo È molto interessante.
Apparentemente con IL vecchio gruppo,
Là era difficilmente Qualunque software discrepanze, Forse uno.
Mentre con IL nuovo gruppo, c'è a quantità.
Interessante.
Là Potevo Essere Alcuni spiegazioni.
Esso Potevo Essere Quello IL modo IL categoria era definito Forse cambiato Sopra tempo.
Forse Là erano altro cose.
Esso era Rif categorizzato COME altro cose per IL vecchio uno
Prima Essi modifica IL definizione per Questo nuovo gruppo.
Questo è a molto valido spiegazione.
Esso Potevo Anche Essere preso A viso valore.
Forse Là erano a quantità Di altro diverso cause con IL vecchio uno.
Forse Se Noi Aspetto, erano capace A Aspetto Indietro Presto SU
A IL individuale veicolo informazioni per IL prima dati,
Forse Noi volevo Avere visto a arpione In IL software discrepanze.
Perché Questo È Dopo In Quello serie test,
Forse Noi fatto quelli fuori a poco morso.
Erano Appena vedere questi Presto insetti accadendo con IL nuovo veicoli.
Andiamo In realtà Ora andare in IL ricorrenza evento analisi Ora per attuale eventi.
Questo è Appena detto Avere UN individuale oggetto Quello Potere
esperienza UN evento ripetutamente, In Questo caso a disimpegno evento.
Sopra tempo.
Io sono andando A correre IL sceneggiatura
E Poi Fare IL rifare rilancio COSÌ Voi Potere Vedere Che cosa I fatto.
Fare. Io sono andando A Fare rilancio di gruppo.
In Questo caso, ecco Che cosa Voi volevo Ottenere Se Voi aperto Esso su.
In Questo caso, Voi Avere UN età O evento marca temporale.
Quando fatto Esso accadere? Avere a marca temporale. IL data.
Cosa c'è IL sistema? Questo è IL VENIRE.
Cosa c'è IL causa?
BENE, EHI, Grande A Avere a colonna chiamato causa
suo andando A fondamentalmente rottura Esso giù di IL diverso cause.
Voi Potere Aspetto A questi diverso cause.
IL marca temporale. Quando fatto I inizio test SU Questo cosa?
Fondamentalmente, Quando fa Esso subire inizio?
Quando fatto I fermare guardare A Esso?
Cosa c'è IL marca temporale?
I Mettere IL VENIRE gruppo In di, I Potevo Avere Mettere Esso In raggruppamento,
Ma Là È a morso Di UN problema Dove Se c'è non a quantità Di dati
In IL cause per Entrambi Di loro,
suo non andando A Essere capace A confrontare loro.
Per Giusto Ora, Io sono Appena andando A utilizzo a di gruppo, un VIN di gruppo.
Noi Potere Ancora Fare a ordinare Di visivo confronto.
Per IL ridimensionamento Voi Potere selezionare Quello
Io ho Fatto Oggi Perché questo è IL livello Di risoluzione Noi Avere.
Sarà Fare Esso In a giorno Appena per interpretazione, sollievo Di Quello.
Va bene, COSÌ erano guardare A Questo Primo gruppo.
Questo È IL Presto gruppo due per Nostro gruppo.
Avviso suo rotto Esso su di Tutto IL diverso cause
E loro sono bello simile.
IL hardware discrepanza sembra Piace IL più grande uno,
Se Io sono lettura Quello correttamente. SÌ, questo è hardware.
Avviso Questo È cosa c'è chiamato a Significare costo funzione.
Suo simile In interpretazione A Quello cumulativo funzione.
Tu sei guardare per IL Stesso comportamento,
a morso Di a salita, Ma Voi in definitiva Volere Esso A appiattire fuori.
Questo È detto cosa c'è IL media ordinare Di incidenza valutare
per a separare veicolo di Questo età?
Suo a poco morso Più forte A interpretare di
Appena cosa c'è IL Significare totale contare Perché suo accumulando Sopra tempo.
Appena A a alto livello pensare,
I Volere A salita Ma Anche Volere Esso A appiattire fuori A Alcuni punto.
Affinché Io sono ottenere NO Di più incidenza per Quello veicolo.
Questo è Che cosa erano vedere con a quantità Di questi.
C'è a morso Di a salita E suo di partenza A poco profondo fuori.
Se Voi Volere dettagliato informazioni, Voi Potere Aspetto Sotto ogni uno.
Noi Potere Fare Alcuni adatto modelli, Io sono non andando A A Questo punto,
Perché erano di partenza vicino IL FINE,
Ma Esso volevo Essere simile tipi Di modelli Quello Voi volevo adatto Qui.
Andiamo Aspetto A IL TRISTE Gruppo, Se Voi Volere.
C'è chiaramente a differenza Qui.
Avviso Questo grande arpione E Ancora, Quello È IL software discrepanza.
Che cosa erano vedere È noi abbiamo essenzialmente avuto a nuovo veicolo.
Voi Potere Voi Potere chiaramente Vedere Se Noi confrontare Quello È di partenza fuori Dopo.
Noi avevo a coppia, Forse Alcuni Presto SU Mentre IL altro veicoli essendo testato.
Fa senso.
Voi avuto A ordinare Di pilota gruppo essendo testato.
Poi Quando Essi fatto pieno scala test, IL software iniziato avendo Alcuni problemi.
Ora suo di partenza A Ottenere Meglio.
Erano vedere Quello livello fuori.
Noi sega Quello In IL precedente dati.
C'è chiaramente a differenza, Ma Essi Sono facendo Meglio.
Questi due, IL indesiderato manovra, IL percezione discrepanza,
I volevo Dire visivamente loro sono SU Di con Che cosa I Vedere Qui.
Chiaramente IL software È IL grande problema Qui.
Cosa c'è IL grande porta via Qui?
Che cosa volevo Noi Dire Di Questo?
BENE, Esso sembra Quello noi abbiamo avuto due diverso serie Di veicoli.
Noi abbiamo avuto uno Quello Essi erano lavorando SU per a Mentre.
Poi In 2021, loro hanno introdotto a nuovo serie Di veicoli.
Per Giusto Ora, particolarmente In 2021,
Là È a morso Di problemi con IL software andando SU.
A quantità Di software discrepanza problemi causando incidenti.
Essi sembrare A Essere migliorare Quello Ora.
Quello fa senso.
Tu hai introdotto qualcosa, c'è andando A Essere insetti.
Appena Dare Esso Alcuni tempo.
Tutto IL altro quelli sembrare comparabile con Che cosa era andando Prima.
Complessivamente, Io ho avuto a bello Bene sensazione Di Questo nuovo serie.
Dare Esso Alcuni tempo A bruciare In.
BENE, I Speranza Io ho dato Voi a gusto Di Tutto IL cose Quello JMP Potere Fare,
particolarmente In IL affidabilità piattaforma COME BENE COME In preparazione Alcuni Di tuo dati.
Se Voi Avere Qualunque domande Di Questo,
Questo diario Volere Essere disponibile Dove Voi Potere Trovare Questo discorsi.
Alcuni Di IL dati tavoli Volere Essere disponibile Là COME BENE.
Voi Ottenere A giocare con Tutto Di Questo.
Là Sono Anche Alcuni altro grafici non l'ha fatto Veramente andare in Alcuni altro analisi,
COSÌ Tatto gratuito A esplorare.
Questo è Che cosa Noi Fare Qui A JMP statistico scoperta.
Se Voi Avere Qualunque domande Di Esso,
Malato Essere In Alcuni Di IL Incontrare IL Esperto sessioni COSÌ Voi Potere Trovare Me Là.
Id Amore A chiacchierata con Voi Di Questo
O nulla altro Voi Potrebbe Avere Di progettazione esperimenti O affidabilità.
Grazie Voi per tuo tempo.
