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技術者はセンサーの読み取り値に見られる多変量の変動を説明するための新しいモデルを導入しました。
モデルの堅牢性を向上させるため、チームは複数のデータセットにわたる多変量性のさまざまな形態を分析し、それに応じて学習手順を調整した。
モデルは温度、圧力、湿度の相互作用を考慮して、複数の変数を用いて較正された。
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