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雷达卡
使用最新数据科学技术解决更复杂和更具挑战性的分析问题，包括先进的预测建模和具有扩展分析功能的机器学习。
- FDE中直接FPCA采用了一些新方法，包括多元曲线分解和惩罚奇异值分解。峰检测也可用于色谱和光谱分析。
- 增强的GLMM现在功能更全面，支持额外的分布和协方差结构。
- 更多的基因组学功能，新的标记相关性平台，以及对标记统计，标记模拟和多元嵌入(UMAP/t-SNE)平台的改进。
- 现在可以在Fit反应筛选中指定包含随机效应的模型。
- SEM的增强包括新的模型快捷方式，平台范围内的抽样和稳健的推理。
- Torch深度学习插件，扩展了JMP Pro的深度神经网络，文本分析等功能。
有没有人可以分享一下使用体会呢？到底比17改进了多少？
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