Zhang et al. [57] reported on the merits and drawbacksof applying a se translation - Zhang et al. [57] reported on the merits and drawbacksof applying a se Thai how to say

Zhang et al. [57] reported on the m

Zhang et al. [57] reported on the merits and drawbacks
of applying a selection of multivariate data analysis techniques
(PCA, cluster analysis, direct classical least squares
(DCLS) and multivariate curve resolution (MCR)) for
analysing Raman images of a model pharmaceutical tablet.
Raman maps were obtained using a microscopic Raman
line-mapping instrument. It was noted that, although
PCA was effective for exploratory data analysis, there
was generally no one-to-one correspondence between PCs
and a chemical components. The potential use of cluster
analysis as a tool for automatic segmentation of images
enabling visualisation of distinct regions with similar chemical
composition in drugs was also described; this method
would be particularly valuable for characterisation of solid
dosage with distinct spatial distribution character, such as
controlled release formulations.
0/5000
From: -
To: -
Results (Thai) 1: [Copy]
Copied!
เตียว et al. [57] รายงานการพิจารณาและข้อเสีย
การใช้การเลือกเทคนิควิเคราะห์ข้อมูลตัวแปรพหุ
(PCA แบ่งกลุ่ม ตรงคลาสสิกอย่างน้อย squares
(DCLS) และ multivariate โค้งความละเอียด (MCR)) สำหรับ
วิเคราะห์รามันรูปของเป็นรูปแบบยาเม็ด
แผนที่รามันได้รับมาใช้รามันกล้องจุลทรรศน์
แม็ปบรรทัดเครื่องมือ ก็สังเกตว่า แม้ว่า
สมาคมมีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงบุกเบิก มี
ถูกโดยทั่วไปไม่ติดต่อแบบหนึ่งต่อหนึ่งระหว่างชิ้น
และส่วนประกอบทางเคมี การใช้ศักยภาพของคลัสเตอร์
วิเคราะห์เป็นเครื่องมือในการแบ่งกลุ่มโดยอัตโนมัติภาพ
เปิดใช้งานการสร้างมโนภาพของภูมิภาคแตกต่างกับเคมีคล้าย
ยังได้อธิบายองค์ประกอบในยา วิธีนี้
จะมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการตรวจลักษณะเฉพาะของของแข็ง
ขนาดกับกระจายแตกต่างกัน เช่นอักขระ
ควบคุมปล่อยสูตร
Being translated, please wait..
Results (Thai) 2:[Copy]
Copied!
Zhang et al. [57] reported on the merits and drawbacks
of applying a selection of multivariate data analysis techniques
(PCA, cluster analysis, direct classical least squares
(DCLS) and multivariate curve resolution (MCR)) for
analysing Raman images of a model pharmaceutical tablet.
Raman maps were obtained using a microscopic Raman
line-mapping instrument. It was noted that, although
PCA was effective for exploratory data analysis, there
was generally no one-to-one correspondence between PCs
and a chemical components. The potential use of cluster
analysis as a tool for automatic segmentation of images
enabling visualisation of distinct regions with similar chemical
composition in drugs was also described; this method
would be particularly valuable for characterisation of solid
dosage with distinct spatial distribution character, such as
controlled release formulations.
Being translated, please wait..
Results (Thai) 3:[Copy]
Copied!
Zhang et al . [ 57 ] รายงานเกี่ยวกับประโยชน์และข้อเสียของการใช้การเลือกตัวแปรหลายตัว

( PCA เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลการวิเคราะห์กลุ่มตรงคลาสสิกอย่างน้อย
( dcls ) และหลายตัวแปร ความละเอียด ( mcr ) )
วิเคราะห์ภาพรูปแบบของเม็ดยา Raman รามัน .
แผนที่ได้โดยใช้กล้องจุลทรรศน์
สายรามัน แผนที่วัด มันเป็นข้อสังเกตว่าถึงแม้
PCA เป็นที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลนั้น มักไม่มีการติดต่อระหว่างคน

และชิ้น ส่วนประกอบทางเคมี . ศักยภาพของการวิเคราะห์กลุ่ม
เป็นเครื่องมือในการแบ่งส่วนของภาพโดยอัตโนมัติช่วยให้ภาพของภูมิภาคที่แตกต่างกัน

มีองค์ประกอบทางเคมีที่คล้ายกันในยาก็อธิบายวิธีนี้
;จะต้องมีคุณค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวิเคราะห์ปริมาณของของแข็งที่มีการกระจายทางพื้นที่ที่แตกต่างกัน

ตัวละคร เช่น การควบคุมการปลดปล่อยสูตร .
Being translated, please wait..
 
Other languages
The translation tool support: Afrikaans, Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Azerbaijani, Basque, Belarusian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Catalan, Cebuano, Chichewa, Chinese, Chinese Traditional, Corsican, Croatian, Czech, Danish, Detect language, Dutch, English, Esperanto, Estonian, Filipino, Finnish, French, Frisian, Galician, Georgian, German, Greek, Gujarati, Haitian Creole, Hausa, Hawaiian, Hebrew, Hindi, Hmong, Hungarian, Icelandic, Igbo, Indonesian, Irish, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Korean, Kurdish (Kurmanji), Kyrgyz, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Macedonian, Malagasy, Malay, Malayalam, Maltese, Maori, Marathi, Mongolian, Myanmar (Burmese), Nepali, Norwegian, Odia (Oriya), Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Romanian, Russian, Samoan, Scots Gaelic, Serbian, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uyghur, Uzbek, Vietnamese, Welsh, Xhosa, Yiddish, Yoruba, Zulu, Language translation.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: