Probability volumes were built usin

Probability volumes were built using a Bayesian classification scheme utilising rigorously derived, depth
dependent, PDFs. They were not derived from empirical or arbitrary lines drawn on crossplots.
Although this workflow involves considerably more work than the standard approach, it is scientifically justifiable and
has delivered remarkable success.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความน่าเป็นไดรฟ์ข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยใช้ทฤษฎีการจัดประเภทแผนโดยเคร่งครัดสืบทอด ลึกขึ้นอยู่กับ Pdf พวกเขาไม่ได้สืบทอดมาจากผล หรือกำหนดบรรทัดวาดบน crossplotsแม้ว่าลำดับงานนี้เกี่ยวข้องกับการงานมากน้อยกว่าวิธีมาตรฐาน เป็นแข่งขันทางวิทยาศาสตร์ และได้จัดส่งความสำเร็จโดดเด่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความน่าจะเป็นปริมาณที่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้รูปแบบการจัดหมวดหมู่แบบเบย์มาใช้อย่างจริงจังลึกขึ้นอยู่กับไฟล์ PDF
พวกเขาไม่ได้มาจากสายเชิงประจักษ์โดยพลการหรือวาดบน crossplots. แม้ว่าขั้นตอนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับการทำงานนี้มากขึ้นกว่าวิธีมาตรฐานเป็นธรรมทางวิทยาศาสตร์และได้ส่งมอบความสำเร็จที่น่าทึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไดรฟ์ความน่าจะเป็นที่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ระบบการจำแนกรูปแบบการได้มาและความลึก
ขึ้นอยู่กับไฟล์ PDF . พวกเขาไม่ได้มาจากเชิงประจักษ์หรือพลสายวาดบน crossplots .
ถึงแม้ว่าเวิร์กโฟลว์นี้เกี่ยวข้องกับการทำงานมากขึ้นกว่าวิธีมาตรฐาน มันเป็นธรรมและ
ได้ส่งความสำเร็จที่น่าทึ่ง