အစောပိုင်း ထွက်ခွာမှုကို သိသိသာသာ လျှော့ချခြင်း
ဝန်ဆောင်မှုနှင့် လက်လီ / ဝန်ထမ်းများ 3,000
ခန့်အပ်ရေးတွင် အကြီးဆုံး စိန်ခေါ်မှုက ဘာဖြစ်ပါသလဲ?
အစောပိုင်း ထွက်ခွာမှု ဖြစ်ပါသည်။ ဝင်ရောက်ပြီး ၆ လအတွင်း ထွက်ခွာမှုနှုန်းမှာ 40% အထိ မြင့်မားခဲ့ပါသည်။ ခန့်အပ်ပြီးတာနဲ့ ချက်ခြင်း ထွက်ခွာကြပါသည်။ ခန့်အပ်ရေးနှင့် သင်တန်း ကုန်ကျစရိတ် အလဟဿ ဖြစ်ခဲ့ပြီး လက်တွေ့ လုပ်ငန်းခွင်အတွက် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး တိုးလာကာ ဆိုးရွားသော သံသရာ ဖြစ်ပေါ်ခဲ့ပါသည်။
အကြောင်းရင်းက ဘာဖြစ်မယ်လို့ ထင်ခဲ့ပါသလဲ?
နေရာချထားမှု ကိုက်ညီမှုမရှိခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများက အင်တာဗျူးတွင် 'ဖောက်သည် ဝန်ဆောင်မှုကို ချစ်ပါသည်' သို့မဟုတ် 'တက်ကြွစွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ပါသည်' ဟု ပြောသော်လည်း နေရာချထားပြီးနောက် ဆိုင်၏ လေထုနှင့် မကိုက်ညီခြင်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုက လိုအပ်ချက်နှင့် မကိုက်ညီခြင်း...
xCORE ၏ မည်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်က စိတ်ဝင်စားမှု ဖမ်းစားခဲ့ပါသလဲ?
'6D မော်ဒယ်' နှင့် 'AI နက်ရှိုင်းစွာ စူးစမ်းခြင်း' ဖြစ်ပါသည်။ စရိုက်လက္ခဏာကို ရှုထောင့် ၆ ခုဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခြင်းနှင့် မရှင်းလင်းသော အဖြေများကို နောက်ဆက်တွဲ မေးခွန်းများဖြင့် ပိုမို နက်ရှိုင်းစွာ စူးစမ်းနိုင်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ လိုအပ်သည့်အရာ အတိအကျ ဖြစ်ခဲ့ပါသည်။
အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် မည်သည့် ပြောင်းလဲမှုများ မြင်တွေ့ခဲ့ပါသလဲ?
အစောပိုင်း ထွက်ခွာမှုနှုန်း 40% မှ 22% သို့ ကျဆင်းခဲ့ပါသည်။ ၎င်းသည် 45% တိုးတက်မှု ဖြစ်ပါသည်။ ယခု ဆိုင်တစ်ခုစီရှိ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ပရိုဖိုင်များနှင့် ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို ကိုက်ညီမှု စစ်ဆေးပြီး နေရာချထားမှုကို ဆုံးဖြတ်ပါသည်။ ၎င်းက တိကျမှုကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေခဲ့ပါသည်။
ခန့်အပ်ရေးတွင် ရုန်းကန်နေသော ကုမ္ပဏီများအတွက် မည်သည့် အကြံဉာဏ် ပေးလိုပါသလဲ?
'လူမြင်စွမ်းရည်' ကိုသာ မှီခိုခြင်းတွင် ကန့်သတ်ချက်ရှိပါသည်။ ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျသော AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လူသား၏ အကဲဖြတ်နိုင်စွမ်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ခန့်အပ်ရေး အရည်အသွေးကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေပါသည်။
