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Ta-Chun Lin (TC)
2023年2月 – 2024年7月：研究於工業鋼鐵生產領域降低非預期的停機事件

2023年2月 – 2024年7月：研究於工業鋼鐵生產領域降低非預期的停機事件

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2023年2月 – 2024年7月：研究於工業鋼鐵生產領域降低非預期的停機事件

ByTa-Chun Lin (TC)
MCompSc | AI Engineer & Data Scientist | Software Engineer
・
Taipei City, Taiwan

2023年2月 – 2024年7月：研究於工業鋼鐵生產領域降低非預期的停機事件

· 透過降低非預期的停機事件來最大化生產率。

· 創新的方法來降低資料維度(PCA及聚類分析)，同時間最大化保留資料資訊，並將其連結回資料原本特徵。透過有效的資料前處理及後處理主成分負荷以將重要的主成分(PCs)連結回資料原本的特徵，最終最大化生產率。

· 連結：https://drive.google.com/file/d/1dYQKtI0pwKGeFOjMNB5uGy1HIh4mv8AY/view?usp=sharing/

• 透過降低非預期的停機事件來最大化生產率。 • 創新的方法來降低資料維度(PCA及聚類分析)，同時間最大化保留資料資訊，並將其連結回資料原本特徵。透過有效的資料前處理及後處理主成分負荷以將重要的主成分(PCs)連結回資料原本的特徵，最終最大化生產率。 • 連結：https://drive.google.com/file/d/1dYQKtI0pwKGeFOjMNB5uGy1HIh4mv8AY/view?usp=sharing/
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Ta-Chun Lin (TC)
Published: Jan 31st 2024
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artificial intelligence
programming
data science
machine learning
deep learning

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