ตามที่ Gartner, hyperautomation เป็นเทรนด์อันดับหนึ่งในปี 2022 และจะมีการพัฒนาต่อไปในอนาคต อุปสรรคหลักประการหนึ่งของการทำไฮเปอร์ออโตเมชั่นคือในพื้นที่ที่เรายังคงพยายามดิ้นรนเพื่อลดการมีส่วนร่วมของมนุษย์ ระบบอัจฉริยะมีปัญหาในการจับคู่ความสามารถในการจดจำภาพของมนุษย์ แม้ว่าจะมีความก้าวหน้าอย่างมากในการเรียนรู้เชิงลึกในการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ก็ตาม สาเหตุหลักมาจากการขาดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบ (หรือเมื่อข้อมูลมีน้อย) และในด้านต่างๆ เช่น การควบคุมคุณภาพ ซึ่งสายตามนุษย์ที่ผ่านการฝึกฝนมาอย่างดียังคงครอบงำอยู่ อีกเหตุผลหนึ่งคือ ความเป็นไปได้ในการเข้าถึงของมนุษย์ในทุกด้านของห่วงโซ่อุปทานของผลิตภัณฑ์ เช่น การตรวจสอบการควบคุมคุณภาพในสายการผลิต การตรวจสอบด้วยสายตาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการประเมินภายในและภายนอกของอุปกรณ์ต่างๆ ในโรงงานผลิต เช่น ถังเก็บ ภาชนะรับความดัน ท่อ เครื่องจำหน่ายสินค้าอัตโนมัติ และอุปกรณ์อื่นๆ ซึ่งขยายไปสู่หลายอุตสาหกรรม เช่น อิเล็กทรอนิกส์ การแพทย์ CPG และวัตถุดิบและอื่นๆ
การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับการตรวจสอบด้วยภาพอัตโนมัติหรือการเพิ่มกระบวนการตรวจสอบด้วยสายตาของมนุษย์ด้วย AI สามารถช่วยจัดการกับความท้าทายที่ระบุไว้ด้านล่าง
ความท้าทายของการตรวจสอบด้วยสายตามนุษย์
การตรวจสอบด้วยสายตาที่นำโดยมนุษย์มีปัญหาระดับสูงดังต่อไปนี้:
- ขนาด – ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ต้องผ่านหลายขั้นตอน ตั้งแต่การประกอบ ห่วงโซ่อุปทาน ไปจนถึงการควบคุมคุณภาพ ก่อนที่จะจำหน่ายให้กับผู้บริโภคปลายทาง ข้อบกพร่องอาจเกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการผลิตหรือการประกอบที่จุดต่างๆ ในพื้นที่และเวลา ดังนั้นจึงไม่สามารถทำได้หรือคุ้มค่าใช้จ่ายเสมอไปที่จะใช้การตรวจสอบด้วยสายตากับมนุษย์ด้วยตนเอง การไม่สามารถปรับขนาดได้นี้อาจส่งผลให้เกิดภัยพิบัติเช่น การรั่วไหลของน้ำมัน BP Deepwater Horizon และ กระสวยอวกาศชาเลนเจอร์ระเบิดผลกระทบด้านลบโดยรวม (ต่อมนุษย์และธรรมชาติ) ทำให้เกิดค่าใช้จ่ายทางการเงินในระยะทางที่ค่อนข้างไกล
- ความผิดพลาดทางสายตาของมนุษย์ – ในพื้นที่ที่สามารถดำเนินการตรวจสอบด้วยสายตาที่นำโดยมนุษย์ได้อย่างสะดวก ข้อผิดพลาดของมนุษย์เป็นปัจจัยสำคัญที่มักถูกมองข้าม ดังต่อไปนี้ รายงานงานตรวจสอบส่วนใหญ่มีความซับซ้อนและโดยทั่วไปแล้วจะมีอัตราข้อผิดพลาด 20-30% ซึ่งแปลโดยตรงเป็นต้นทุนและผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์
- บุคลากรและค่าใช้จ่ายเบ็ดเตล็ด – แม้ว่าต้นทุนโดยรวมของการควบคุมคุณภาพอาจแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมและที่ตั้ง ตามรายงานบางส่วน ประมาณการเงินเดือนผู้ตรวจสอบคุณภาพที่ผ่านการฝึกอบรมอยู่ระหว่าง 26,000–60,000 (USD) ต่อปี นอกจากนี้ยังมีค่าใช้จ่ายเบ็ดเตล็ดอื่นๆ ที่อาจไม่ได้นำมาคิดเสมอ
SageMaker JumpStart เป็นที่ที่ดีในการเริ่มต้นใช้งานต่างๆ อเมซอน SageMaker ฟีเจอร์และความสามารถผ่านโซลูชันคลิกเดียวที่ได้รับการดูแลจัดการ เช่น โน้ตบุ๊ก และ Computer Vision ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และโมเดลข้อมูลแบบตารางที่ผู้ใช้สามารถเลือก ปรับแต่ง (ถ้าจำเป็น) และปรับใช้โดยใช้โครงสร้างพื้นฐาน AWS SageMaker
ในโพสต์นี้ เราจะอธิบายวิธีการปรับใช้โซลูชันการตรวจจับข้อบกพร่องอัตโนมัติอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลไปจนถึงการอนุมานแบบจำลอง โดยใช้ชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะและ SageMaker JumpStart
ภาพรวมโซลูชัน
โซลูชันนี้ใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึกล้ำสมัยเพื่อตรวจหาข้อบกพร่องของพื้นผิวโดยอัตโนมัติโดยใช้ SageMaker เครือข่ายการตรวจจับข้อบกพร่องหรือ รุ่น DDN ช่วยเพิ่ม R-CNN ที่เร็วขึ้น และระบุข้อบกพร่องที่เป็นไปได้ในรูปของพื้นผิวเหล็ก ดิ ฐานข้อมูลข้อบกพร่องพื้นผิว NEUเป็นชุดข้อมูลที่สมดุลซึ่งมีข้อบกพร่องพื้นผิวทั่วไปหกชนิดของแถบเหล็กแผ่นรีดร้อน: มาตราส่วนการรีด (RS), แผ่นปะ (Pa), ความบ้าคลั่ง (Cr), พื้นผิวหลุม (PS), การรวม (ใน) และรอยขีดข่วน (Sc) ฐานข้อมูลประกอบด้วยภาพระดับสีเทา 1,800 ภาพ: ตัวอย่างข้อบกพร่องแต่ละประเภท 300 ตัวอย่าง
คอนเทนต์
โซลูชัน JumpStart มีอาร์ติแฟกต์ต่อไปนี้ ซึ่งพร้อมใช้งานสำหรับคุณจาก JupyterLab ไฟล์เบราว์เซอร์:
- การก่อตัวของเมฆ/ - การก่อตัวของ AWS Cloud ไฟล์การกำหนดค่าเพื่อสร้างทรัพยากร SageMaker ที่เกี่ยวข้องและใช้การอนุญาต รวมถึงสคริปต์การล้างข้อมูลเพื่อลบทรัพยากรที่สร้างขึ้น
- src / - ประกอบด้วยสิ่งต่อไปนี้:
- เตรียมข้อมูล/ – การเตรียมข้อมูลสำหรับชุดข้อมูล NEU
- sagemaker_defect_detection/ – แพ็คเกจหลักประกอบด้วยสิ่งต่อไปนี้:
- ชุด – ประกอบด้วยการจัดการชุดข้อมูล NEU
- โมเดล – มีระบบตรวจสอบข้อบกพร่องอัตโนมัติ (ADI) ที่เรียกว่า Defect Detection Network ดูต่อไปนี้ กระดาษ เพื่อดูรายละเอียด
- utils – ยูทิลิตี้ต่างๆ สำหรับการแสดงภาพและการประเมิน COCO
- ลักษณนาม.py – สำหรับงานจำแนกประเภท
- เครื่องตรวจจับ.py – สำหรับงานตรวจสอบ
- แปลง.py – ประกอบด้วยการแปลงภาพที่ใช้ในการฝึกอบรม
- โน๊ตบุ๊ค/ – โน้ตบุ๊กแต่ละรายการ กล่าวถึงรายละเอียดเพิ่มเติมในโพสต์นี้
- สคริปต์ / – สคริปต์ต่าง ๆ สำหรับการฝึกอบรมและการสร้าง
ชุดข้อมูลเริ่มต้น
โซลูชันนี้จะฝึกตัวจำแนกประเภทบนชุดข้อมูล NEU-CLS และตัวตรวจจับบนชุดข้อมูล NEU-DET ชุดข้อมูลนี้มีรูปภาพ 1800 รูปและกรอบทั้งหมด 4189 กล่อง ประเภทของข้อบกพร่องในชุดข้อมูลของเรามีดังนี้:
- คลั่งไคล้ (คลาส:
Cr
, ป้ายกำกับ: 0) - รวม (ชั้น:
In
, ป้ายกำกับ: 1) - พื้นผิวหลุม (ชั้น:
PS
, ป้ายกำกับ: 2) - แพทช์ (คลาส: Pa, ป้ายกำกับ: 3)
- ขนาดรีด (ชั้น:
RS
, ป้ายกำกับ: 4) - รอยขีดข่วน (คลาส:
Sc
, ป้ายกำกับ: 5)
ต่อไปนี้เป็นภาพตัวอย่างของหกคลาส
ภาพต่อไปนี้เป็นผลการตรวจจับตัวอย่าง จากซ้ายไปขวา เรามีภาพต้นฉบับ การตรวจจับความจริงภาคพื้นดิน และเอาต์พุตโมเดล SageMaker DDN
สถาปัตยกรรม
โซลูชัน JumpStart มาพร้อมกับ สตูดิโอ Amazon SageMaker โน้ตบุ๊กที่ดาวน์โหลดชุดข้อมูลที่จำเป็นและมีโค้ดและฟังก์ชันตัวช่วยสำหรับการฝึกโมเดลและการปรับใช้โดยใช้จุดปลาย SageMaker แบบเรียลไทม์
สมุดบันทึกทั้งหมดดาวน์โหลดชุดข้อมูลจากสาธารณะ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) บัคเก็ตและฟังก์ชั่นตัวช่วยนำเข้าเพื่อแสดงภาพ โน้ตบุ๊กอนุญาตให้ผู้ใช้ปรับแต่งโซลูชัน เช่น พารามิเตอร์ไฮเปอร์สำหรับการฝึกโมเดลหรือการปฏิบัติงาน ถ่ายทอดการเรียนรู้ ในกรณีที่คุณเลือกใช้โซลูชันสำหรับกรณีการใช้งานการตรวจจับข้อบกพร่องของคุณ
โซลูชันประกอบด้วยโน้ตบุ๊ก Studio สี่ตัวต่อไปนี้:
- 0_demo.ipynb – สร้างอ็อบเจ็กต์โมเดลจากโมเดล DDN ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าบนชุดข้อมูล NEU-DET และปรับใช้เบื้องหลังจุดสิ้นสุด SageMaker แบบเรียลไทม์ จากนั้นเราจะส่งตัวอย่างรูปภาพที่มีข้อบกพร่องเพื่อตรวจหาและแสดงผลลัพธ์เป็นภาพ
- 1_retrain_from_checkpoint.ipynb – ฝึกตัวตรวจจับที่ฝึกไว้ล่วงหน้าของเราใหม่อีกครั้งสำหรับอีกสองสามยุคและเปรียบเทียบผลลัพธ์ คุณยังสามารถนำชุดข้อมูลของคุณเองได้ อย่างไรก็ตาม เราใช้ชุดข้อมูลเดียวกันในสมุดบันทึก รวมถึงเป็นขั้นตอนในการดำเนินการเรียนรู้การโอนย้ายโดยการปรับโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าอย่างละเอียด การปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในงานหนึ่งโดยเฉพาะนั้นเกี่ยวข้องกับการใช้น้ำหนักที่เรียนรู้จากชุดข้อมูลเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแบบจำลองบนชุดข้อมูลอื่น คุณยังสามารถทำการปรับแต่งแบบละเอียดบนชุดข้อมูลเดียวกันกับที่ใช้ในการฝึกเบื้องต้น แต่อาจมีไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างกัน
- 2_detector_from_scratch.ipynb – ฝึกเครื่องตรวจจับของเราตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อระบุว่ามีข้อบกพร่องอยู่ในภาพหรือไม่
- 3_classification_from_scratch.ipynb – ฝึกลักษณนามของเราตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อจำแนกประเภทของข้อบกพร่องในภาพ
โน้ตบุ๊กแต่ละเครื่องมีรหัสต้นแบบซึ่งปรับใช้ SageMaker จุดสิ้นสุดตามเวลาจริง สำหรับการอนุมานแบบจำลอง คุณสามารถดูรายการโน้ตบุ๊กได้โดยไปที่ไฟล์เบราว์เซอร์ JupyterLab และไปที่โฟลเดอร์ "โน้ตบุ๊ก" ในไดเร็กทอรี JumpStart Solution หรือโดยคลิก "เปิดโน้ตบุ๊ก" บนโซลูชัน JumpStart โดยเฉพาะหน้าโซลูชัน "Product Defect Detection" (ดูด้านล่าง ).
เบื้องต้น
วิธีแก้ปัญหาที่ระบุไว้ในโพสต์นี้เป็นส่วนหนึ่งของ Amazon SageMaker JumpStart. ในการเรียกใช้โซลูชัน SageMaker JumpStart 1P และให้โครงสร้างพื้นฐานปรับใช้กับบัญชี AWS ของคุณ คุณต้องสร้างอินสแตนซ์ Amazon SageMaker Studio ที่ใช้งานอยู่ (ดู Onboard to Amazon SageMaker Domain)
เริ่มกระโดด ฟีเจอร์ไม่พร้อมใช้งานในอินสแตนซ์โน้ตบุ๊ก SageMaker และคุณไม่สามารถเข้าถึงได้ผ่าน อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง AWS AWS (AWS CLI)
ปรับใช้โซลูชัน
เราจัดเตรียมวิดีโอแนะนำสำหรับขั้นตอนระดับสูงในโซลูชันนี้ ในการเริ่มต้น ให้เปิด SageMaker JumpStart แล้วเลือก การตรวจจับข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ ทางออกของ โซลูชัน แถบ
โน้ตบุ๊ก SageMaker ที่ให้มาจะดาวน์โหลดข้อมูลที่ป้อนเข้าและเปิดใช้ขั้นตอนในภายหลัง ข้อมูลที่ป้อนจะอยู่ในบัคเก็ต S3
เราฝึกตัวแยกประเภทและตัวตรวจจับและประเมินผลลัพธ์ใน SageMaker หากต้องการ คุณสามารถปรับใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมและสร้างจุดปลาย SageMaker
ตำแหน่งข้อมูล SageMaker ที่สร้างจากขั้นตอนก่อนหน้านี้คือ ปลายทาง HTTPS และมีความสามารถในการคาดการณ์
คุณสามารถตรวจสอบการฝึกโมเดลและการปรับใช้ได้ผ่าน อเมซอน คลาวด์วอตช์.
ทำความสะอาด
เมื่อคุณใช้โซลูชันนี้เสร็จแล้ว อย่าลืมลบทรัพยากร AWS ที่ไม่ต้องการทั้งหมด คุณสามารถใช้ AWS CloudFormation เพื่อลบทรัพยากรมาตรฐานทั้งหมดที่สร้างโดยโซลูชันและโน้ตบุ๊กโดยอัตโนมัติ บนคอนโซล AWS CloudFormation ให้ลบพาเรนต์สแต็ก การลบสแต็กหลักจะลบสแต็กที่ซ้อนกันโดยอัตโนมัติ
คุณต้องลบทรัพยากรเพิ่มเติมใดๆ ที่คุณอาจสร้างไว้ในสมุดบันทึกนี้ด้วยตนเอง เช่น บัคเก็ต S3 เพิ่มเติม นอกเหนือจากบัคเก็ตเริ่มต้นของโซลูชันหรือปลายทาง SageMaker พิเศษ (โดยใช้ชื่อที่กำหนดเอง)
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้แนะนำโซลูชันโดยใช้ SageMaker JumpStart เพื่อแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของการตรวจสอบด้วยสายตา การควบคุมคุณภาพ และการตรวจจับข้อบกพร่องในอุตสาหกรรมต่างๆ เราแนะนำแนวทางใหม่ที่เรียกว่าระบบตรวจสอบข้อบกพร่องอัตโนมัติที่สร้างขึ้นโดยใช้การฝึกอบรมล่วงหน้า รุ่น DDN สำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องบนพื้นผิวเหล็ก หลังจากที่คุณเปิดตัวโซลูชัน JumpStart และดาวน์โหลดชุดข้อมูล NEU สาธารณะ คุณได้ปรับใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเบื้องหลังตำแหน่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ของ SageMaker และวิเคราะห์ตัววัดจุดสิ้นสุดโดยใช้ CloudWatch เรายังได้พูดคุยถึงคุณสมบัติอื่นๆ ของโซลูชัน JumpStart เช่น วิธีนำข้อมูลการฝึกของคุณเอง ดำเนินการเรียนรู้การโอนย้าย และฝึกอบรมตัวตรวจจับและตัวแยกประเภทอีกครั้ง
ลองสิ่งนี้ โซลูชัน JumpStart บน SageMaker Studio ไม่ว่าจะเป็นการฝึกโมเดลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลใหม่สำหรับการตรวจหาข้อบกพร่อง หรือเลือกจากไลบรารีของ SageMaker JumpStart โมเดลคอมพิวเตอร์วิชั่น, โมเดล NLP or โมเดลตาราง และปรับใช้สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ
เกี่ยวกับผู้เขียน
Vedant เชน เป็น Sr. AI/ML Specialist Solutions Architect ซึ่งช่วยให้ลูกค้าได้รับคุณค่าจากระบบนิเวศ Machine Learning ที่ AWS ก่อนที่จะร่วมงานกับ AWS Vedant เคยดำรงตำแหน่ง ML/Data Science Specialty ในบริษัทต่างๆ เช่น Databricks, Hortonworks (ปัจจุบันคือ Cloudera) และ JP Morgan Chase นอกเหนือจากงานของเขา Vedant ยังหลงใหลในการทำดนตรีโดยใช้วิทยาศาสตร์เพื่อใช้ชีวิตที่มีความหมายและสำรวจอาหารมังสวิรัติแสนอร่อยจากทั่วโลก
เต๋าซัน เป็นนักวิทยาศาสตร์ประยุกต์ใน AWS เขาได้รับปริญญาเอกของเขา สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์ แอมเฮิสต์ ความสนใจในงานวิจัยของเขาอยู่ในการเรียนรู้การเสริมแรงเชิงลึกและการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น เขามีส่วนร่วมใน AWS DeepRacer, AWS DeepComposer เขาชอบเต้นรำบอลรูมและอ่านหนังสือในเวลาว่าง
- "
- &
- 000
- 100
- 2022
- 28
- a
- ความสามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- คล่องแคล่ว
- นอกจากนี้
- ที่อยู่
- ความก้าวหน้า
- AI
- ทั้งหมด
- แม้ว่า
- เสมอ
- อเมซอน
- อื่น
- ประยุกต์
- ใช้
- เข้าใกล้
- รอบ
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- การชุมนุม
- การประเมินผล
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- AWS
- อุปสรรค
- ก่อน
- หลัง
- กำลัง
- ด้านล่าง
- ระหว่าง
- นำมาซึ่ง
- เบราว์เซอร์
- การก่อสร้าง
- ความสามารถในการ
- สามารถ
- กรณี
- โซ่
- ความท้าทาย
- การไล่ล่า
- Choose
- ชั้น
- ชั้นเรียน
- การจัดหมวดหมู่
- รหัส
- บริษัท
- ซับซ้อน
- คอมพิวเตอร์
- วิทยาการคอมพิวเตอร์
- องค์ประกอบ
- ปลอบใจ
- ผู้บริโภค
- มี
- ต่อ
- ส่วน
- ควบคุม
- การควบคุม
- ค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพ
- ค่าใช้จ่าย
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- curated
- ปัจจุบัน
- สถานะปัจจุบัน
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ลึก
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- การใช้งาน
- Deploys
- แม้จะมี
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- การตรวจพบ
- ต่าง
- โดยตรง
- ภัยพิบัติ
- ระยะทาง
- โดเมน
- ดาวน์โหลด
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- ระบบนิเวศ
- อิเล็กทรอนิกส์
- ปลายทาง
- อุปกรณ์
- ประเมินค่า
- การประเมินผล
- ตัวอย่าง
- แสดง
- ที่มีอยู่
- ขยาย
- สิ่งอำนวยความสะดวก
- คุณสมบัติ
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชั่น
- อนาคต
- ไป
- เฉดสีเทา
- ยิ่งใหญ่
- อย่างมาก
- การจัดการ
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- ขอบฟ้า
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- มนุษย์
- แยกแยะ
- ภาพ
- ภาพ
- ส่งผลกระทบ
- รวม
- รวมถึง
- รวม
- เป็นรายบุคคล
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- โครงสร้างพื้นฐาน
- อินพุต
- ตัวอย่าง
- Intelligence
- ฉลาด
- ผลประโยชน์
- ปัญหา
- IT
- การร่วม
- มอร์แกน JP
- JP Morgan Chase
- ฉลาก
- ภาษา
- เปิดตัว
- เปิดตัว
- นำ
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ห้องสมุด
- Line
- รายการ
- ที่ตั้ง
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- เครื่อง
- ทำ
- สำคัญ
- ทำ
- การทำ
- ด้วยมือ
- การผลิต
- แมสซาชูเซต
- การจับคู่
- วัสดุ
- มีความหมาย
- ทางการแพทย์
- ตัวชี้วัด
- แบบ
- โมเดล
- เป็นเงิน
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มอร์แกน
- มากที่สุด
- หลาย
- ดนตรี
- นาซา
- โดยธรรมชาติ
- ธรรมชาติ
- การนำทาง
- เชิงลบ
- เครือข่าย
- สมุดบันทึก
- จำนวน
- ที่ได้รับ
- น้ำมัน
- เป็นต้นฉบับ
- อื่นๆ
- ทั้งหมด
- ของตนเอง
- แพ็คเกจ
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- หลงใหล
- แพทช์
- การปฏิบัติ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- บางที
- จุด
- เป็นไปได้
- การคาดการณ์
- ความดัน
- ก่อน
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- ให้
- ให้
- สาธารณะ
- คุณภาพ
- อย่างรวดเร็ว
- ราคา
- ดิบ
- การอ่าน
- เรียลไทม์
- ลด
- ตรงประเด็น
- จำเป็นต้องใช้
- การวิจัย
- แหล่งข้อมูล
- ผลสอบ
- วิ่ง
- เงินเดือน
- เดียวกัน
- SC
- ขนาด
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ง่าย
- หก
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- ช่องว่าง
- ผู้เชี่ยวชาญ
- พิเศษ
- โดยเฉพาะ
- เฉพาะ
- กอง
- ขั้นตอน
- มาตรฐาน
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- สถานะ
- รัฐของศิลปะ
- ยังคง
- การเก็บรักษา
- สตูดิโอ
- จัดหาอุปกรณ์
- ห่วงโซ่อุปทาน
- พื้นผิว
- ระบบ
- ระบบ
- งาน
- พื้นที่
- โลก
- ดังนั้น
- ตลอด
- เวลา
- การฝึกอบรม
- รถไฟ
- โอน
- การแปลง
- เป็นปกติ
- มหาวิทยาลัย
- USD
- ใช้
- ผู้ใช้
- ยูทิลิตี้
- ความคุ้มค่า
- ต่างๆ
- วิดีโอ
- รายละเอียด
- วิสัยทัศน์
- การสร้างภาพ
- วิกิพีเดีย
- งาน
- โลก
- ปี
- ของคุณ