Кригинг F-фактора или кормить, любить и никогда не покидать

Девочка и мальчик — метисы хаски жили в трубах на стройке, в феврале 2025 года спасены волонтерами, откормлены и подлечены. Сейчас у них появились хозяева и теперь их будут "Кормить, любить и никогда не покидать!" . Про любовь может быть как-нибудь в другой раз, а сегодня поговорим про "кормить". Канули в лету времена, когда своих маленьких друзей все кормили "со стола". Сегодня в стране сформировалась полноценная отрасль кормов для непродуктивных животных . Так на профессиональном языке называют наших домашних любимцев. Это название нам кажется неправильным. Они очень даже продуктивные. Их продукция это любовь и преданность, наши позитивные эмоции, прогулки в любую погоду и многие другие радости жизни. Чаще всего домашних собак и кошек мы кормим влажными консервированными кормами . Сегодня мы поговорим о производстве влажных кормов, узнаем почему F-фактор критически важен и зачем ему самому нужен кригинг.

https://habr.com/ru/articles/913974/

#автоклав #кригинг #качество #временные_ряды #predictive_maintenance #интерполяция #time_series

Кригинг F-фактора или кормить, любить и никогда не покидать

Девочка и мальчик — метисы хаски (да, да, природа прекрасна и удивительна) жили на стройке в трубах, в феврале 2025 года спасены волонтерами, откормлены, отмыты и подлечены. Сейчас у них появились...

Хабр

#aitechsystems,#artificial_intelligence,#data_analytics,#predictive_maintenance
NASA - National Aeronautics and Space Administration
NASA Jet Propulsion Laboratory
Turbofan Jet Engine RUL in Python: statsmodels OLS, SciKit-Learn regression & LSTM Keras

http://newdigitals.org/2023/12/08/ai-prediction-of-nasa-turbofan-jet-engine-rul-ols-scikit-learn-lstm/

AI Prediction of NASA Turbofan Jet Engine RUL: OLS, SciKit-Learn & LSTM

We predict the Remaining Useful Life (RUL) of NASA turbofan jet engines by comparing the statsmodels OLS, ML SciKit-Learn regression vs LSTM Keras in Python. The input dataset is the Kaggle version…