အများအပြား ခန့်အပ်ရေးကို ချောမွေ့စေခြင်း
ကုန်ထုတ်လုပ်ရေး / ဝန်ထမ်းများ 10,000
အများအပြား ခန့်အပ်ရေးတွင် မည်သည့် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ကြုံတွေ့ခဲ့ပါသလဲ?
နှစ်စဉ် လူ ၅၀၀ ကျော် ခန့်အပ်ရာတွင် ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ပြောရလျှင် လူ့စွမ်းရည် ကျော်လွန်နေပါပြီ။ စာရွက်စာတမ်း စစ်ထုတ်ခြင်းတစ်ခုတည်းပင် နှစ်စဉ် နာရီ ၂၅၀ ခန့် ကြာပြီး ပထမအဆင့် အင်တာဗျူးများက နာရီ ၃၇၅ ခန့် ကြာပါသည်... ခန့်အပ်ရေးမှူးများ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်ပြီး အကဲဖြတ်ခြင်းတွင် ကိုက်ညီမှုမရှိမှုက မလွဲမသွေ ဖြစ်ခဲ့ပါသည်။
အကဲဖြတ်ခြင်း ကိုက်ညီမှုမရှိမှုက မည်သည့် သက်ရောက်မှု ရှိခဲ့ပါသလဲ?
အဆိုးရွားဆုံး ပြဿနာမှာ အစောပိုင်း ထွက်ခွာမှု ဖြစ်ပါသည်။ ပထမ ၃ လအတွင်း ထွက်ခွာမှုနှုန်းမှာ 25% အထိ မြင့်မားခဲ့ပါသည်။ အင်တာဗျူးတွင် ကောင်းမွန်သော ပုံရိပ်ပေးခဲ့သူများသည် ကိုက်ညီမှုမရှိ၍ နေရာချထားပြီးနောက် ထွက်ခွာသွားပါသည်။ ခန့်အပ်ရေးနှင့် သင်တန်း ကုန်ကျစရိတ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားလျှင် သိသိသာသာ ဆုံးရှုံးမှု ဖြစ်ခဲ့ပါသည်။
xCORE ကို စဉ်းစားရန် မည်သည့်အရာက တွန်းအားပေးခဲ့ပါသလဲ?
ကျွန်ုပ်တို့၏ စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ပြိုင်ဘက်တစ်ခုက xCORE ကို အသုံးပြုပြီး ရလဒ်ကောင်းများ ရရှိနေကြောင်း ကြားသိခဲ့ပါသည်။ 'AI စာရွက်စာတမ်း စစ်ထုတ်ခြင်း' နှင့် '3D အကဲဖြတ် အစီရင်ခံစာ' လုပ်ဆောင်ချက်များကို အထူးသဖြင့် စိတ်ဝင်စားခဲ့ပါသည်။
မည်သည့် ရလဒ်များ အတိအကျ ရရှိခဲ့ပါသလဲ?
စစ်ထုတ်ချိန် 70% လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ယခင် နာရီ ၆၂၅ ကြာခဲ့သည်ကို ယခု နာရီ ၁၈၇ ဖြင့် ပြီးစီးပါသည်။ ခန့်အပ်ရေးမှူးများက ယခု နောက်ဆုံးအဆင့် အင်တာဗျူးများနှင့် ကိုယ်စားလှယ်လောင်း ဆက်သွယ်မှုကို အာရုံစိုက်နိုင်ပါပြီ။ အကောင်းဆုံးကတော့ အစောပိုင်း ထွက်ခွာမှုနှုန်း 25% မှ 10% သို့ ကျဆင်းခဲ့ပါသည်။
xCORE ကို စဉ်းစားနေသော ကုမ္ပဏီများအတွက် မည်သည့် မက်ဆေ့ချ် ပေးလိုပါသလဲ?
အများအပြား ခန့်အပ်ရေးတွင် ရုန်းကန်နေသော ကုမ္ပဏီများအတွက် အထူးပင် အကြံပြုလိုပါသည်။ လူ့စွမ်းရည် ကန့်သတ်ချက်ရှိသော နယ်ပယ်များတွင် AI ပံ့ပိုးမှုရှိခြင်းဖြင့် ခန့်အပ်ရေးမှူးများက 'လူသားများသာ လုပ်နိုင်သော အလုပ်' ကို အာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။
