GenCast AI: ရာသီဥတုခန့်မှန်းမှုတိကျမှုကို ကြိုးပမ်းတိုးတက်ေစနိုင်ရန် AI ၏ နည်းပညာဖြင့် တိုးတက်လာပါသည်။
Brief news summary
GenCast သည် Google DeepMind မှ ထုတ်လုပ်သော အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး ရာသီဥတုခန့်မှန်းမှုတွင် ထူးချွန်သောရှိမှုကို ပြသခဲ့ပြီး ၂၀၁၉ ကာလတွင် ဆုံးရှုံးသပ်သပ်ပုံတွင်မရောက်သေးပေမယ့် ဤကူညီမှုက ဖင့်မိန်းမျှားပိုင်ကို ပိုမိုစရိုုမှုထားနိုင်ရန်နှင့် စိုးရိမ်သောရာသီဥတုအတွက် ကြိုတင်သတိပေးချက်များကို ပေးနိုင်ရန် စည်းရိပ်ရှိပါသည်။ ဤတိုးတက်မှုမှာ နယူးစဉ်အယ် လေ့လာမှုများထဲတွင် ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော AI စနစ်စတစ်တိုက်ရှိပါသည်။ DeepMind ၏ အထက်တန်းအမှု ထမ်းဆိုင်စစ်ပညာရှင် Ilan Price က GenCast ၏ လေဟာနယ်ခန့်မှန်းမှု ဆိုင်တို့ ဘက်တွင် ရှိသော ကူညီမှုကို အလေးပြုသည်။ ECMWF ၏ ENS မော်ဒယ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် GenCast သည် အကြိမ် ၉၇.၂% ပိုမိုမှန်ကန်မှုရရှိခဲ့သည်။ အခြားအားကျမှုအတွက် GenCast သည် လေထုရုပ်ဝီဗ်များမှ သင်္ချာရပ်ဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှုများအရပျော်အသုံးပြုသောမော်ဒယ်များနှင့် ကွာခြားသည်၊ နှင့် အဆင့်မြင့်ခန့်မှန်းချက်များပေးနိုင်သည်။ GenCast ၏ အခြားအားသာချက်မှာ လေဟာနယ်ခရီးရွေ့ရန် အပို နာရီ ၁၂ ထပ်ပေးနိုင်ပါသည်၊ နှင့် သင်္ကြန်လေဟာနယ် နုတ်လုံး၊ အကြံအထားမှတ်မှုများနှင့် ဘွတ်ချယ်နိုင်သော လလေလပိုင်းတွင် ဘော်ရန်ဂိုပတွေ့ပြီး လေကုန်ကြောင်းနှိုက် ၅ ရက်အထိ ရှိသောခန့်မှန်းမှုများကို အတင်းကျုပ်စနေနှင့်လေလေဖြတ်ကြောင်း အစီအစဉ်ကို ပြိုင်ပွားတွေနှင့်နှိုင်းယှုံ၍ အတည်ပြုံးသားကျောက်များမှာ ထည့်ထားသောမော်ဒယ်များက ၏ဇယားခန့်မှန်းအချိန်မှုကို ခံယူခဲ့သည်။ အသေးစိတ်ပိုင်းတွင် GenCast ၏ထူးခြားမှုမှာ traditional နနောက် ၈ မိနစ် နှင့်ပြည့်စုံသောအေဒီဝ-ကာရီမြေရှိမှတ်တမ်းမော်ဒယ် ၁၅ ရက်ခန့်မှန်းမှုရှိတဲ့ အတွက်ရှိတဲ့ မြစ်မည်များစperties တွင် နေလို့ဖြေပေါင်းရှိမှုများအသုံးပြုခြင်းမရှိသည်စနစ်ချင်.rectangleခန်းညစ်ဦးတိုင်ကိုဖွဲ့တည်ဆိုင်။GenCast သည် Google DeepMind မှ ဖန်တီးသော AI မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး တိုးတက်သော ရာသီဥတုခန့်မှန်းမှုအားဖြင့် ဒၚတန်ဖိုးကို သိသာ မြှင့်တင်နိုင်ကြောင်းကို ပြသသွားပြီး ရိုးရာ မော်ဒယ်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည်။ ၂၀၁၉ ခုနှစ် ဒေတာကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်ခဲ့သောအခါ GenCast သည် Nature တွင် ထုတ်ဝေထားသောအတိုင်း အလွန်တော်သည့် ENS ခန့်မှန်းမှုမော်ဒယ်ကို ၉၇. ၂% လောင်းပြိုင်စွာ ဉာဏ်ရည်ထားပြီး ချဲ့ပြောရန် GenCast ဆင့်မျှော်လင့်ချက်ကို ပြအသင်းသည်။ ၁၉၇၉ မှ ၂၀၁၈ ခန့်မှန်းရေးရာသီဥတုဒေတာကို GenCast သင်ကြားရင်း ယခင် မော်ဒယ်များနှင့် ကွဲပြားစွာ နောင်တလျတ် ပုံမှန်ဖွဲ့စစ်မှုများကို လေ့လာခဲ့ပါသည်။ ဒါက GenCast ကို လှိုငေးတွင်းခန့်မှန်းမှုကို ၁၂ နာရီကျော် ဆွးထားပေးပြီး မြူဆာမှုနှင့် အတတ်နိုင်သော မုန်တိုင်းကွင်းလမ်းပုံများ၊ ပြင်းထန်ရာသီဥတုနှင့် လေနှုန်းထုတ်လုပ်မှုကို ၁၅ ရက် ကြာသော ခန့်မှန်းဆိုင်ရာတွင် အထူးထူးချွန်ခဲ့သည်။ GenCast ရဲ့ ပထမကမ်းလှမ်းမှုပြီးနောက် ENS ၏ ဟောင်းသောပုံစံနှင့် ဟန်ကိုယှဉ်ကြည့်ခြင်းဖြင့် ဒကာစမ်းသပ်မှုများအား GenCast အလိုချင်သည်ကို အထောက်အထား ဖွင့်ပြီး၊ အဲ့သာလက်ရှိဒီးမာပုံထည့်မရနိုင်ခဲ့၏။ ၂၀၃ဝတွက်ဒေတာကို လည်း မထုတ်ထားသောကြောင့် လေးသော်လဲအားဆွေးမြူဖြစ်သည်။ ENS ရဲ့ မမြင့်မားသော မျဉ်းပုံသားခြင်းတစ်ခု GenCast ရဲ့ ကြားကွပ်မှ လူန်းလုံးအကွေးခြင်းမှ ကြီးစိုးနေသည့်ကြားကွပ်ချက်ဖြင့် GenCast ဖြစ်နိုင်ဖွစ်တယ် သာမက ၂၄ နာရီအတွင်းနိုင်ဂွရှိသော ပုံမှန်ပံုပုံသွားပြီး နှုတ်နန်းအားနည်းနေချိန်မှာ ပုံရွက်လုပ်သောနည်းနိက်ကိုအထုထည်ဈေးကြီးမည်းစွာအခမဲ့ဖြစ်သွားရာ၌သာ အထူးရာထူးဖြစ်သည်။
Watch video about
GenCast AI: ရာသီဥတုခန့်မှန်းမှုတိကျမှုကို ကြိုးပမ်းတိုးတက်ေစနိုင်ရန် AI ၏ နည်းပညာဖြင့် တိုးတက်လာပါသည်။
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
I'm your Content Creator.
Let’s make a post or video and publish it on any social media — ready?
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Hot news
အေမဒီးအေ (AMD) သည် ဒုတိယအကြိမ်အနေနဲ့ တီထွင်မှု AI အရေ…
ဒီအကြောင်းအရာကို GuruFocus များတွင်မူလပထမဆုံးဖော်ပြခဲ့သည်။ Advanced Micro Devices Inc
Nvidia မြန်မာ AI21 Labs ကို ထိပ်တိုက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံ…
Nvidia သည် အိုင်တစ်နိုင်ငံအကျိုးစီးပွား AI ဇယား AI21 Labs ကို ချိတ်ဆက်အိတ်စခံရန်ကမ်းလှမ်းနေပြီး ၂ ပေီယံများမှ ၃ ပေီယံအထိ ဈေးနှုန်းထားသော ယုံကြည်မှုအတန်းအစားဖြစ်သည်။ ယင်းအမိုက်အရှိန်သည် ယခုနှစ်၌ ကုမ္ပဏီ၏ ဈေးမှတ်တမ်း ၁
ရန်ကုန်အတွက် ထိရောက်သော SEO ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်နိုင်စေရန် AI…
လင့်ခ်ပြုစုခြင်းသည် ထိရောက်သောရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အုပ်ချုပ်မှု (SEO) ၏ အခြေခံအ عنصرတစ်ခုအနေဖြင့် ရှည်လျားခဲ့ပြီး၊ ၎င်းတွင် လူ့စွမ်းရည်အတောက်အပောက် ကိရိယာအသစ်များဖြစ်သော အတုရုပ်သဘာဝ (AI) ၏ နောက်ဆုံး မြင့်မားမှုများသည် ကုမ္ပဏီများ၏ အရေးကြီးသောလုပ်ငန်းစဥ်ကို မျှတစေရန် ပြောင်းလဲနေသည်။ AI ကို လင့်ခ်ပြုစုမှု မ stratégies မှာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းက ပြီးခဲ့သည့်အခါ မည်သည့်အကျိုးများဖြစ်စေသည်ကို ပိုမိုပြင်းထန်စေရန်နှင့် ပိုမိုတိကျသော backlink မှတ်တမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ရင်းများ ချုပ်နိုင်နိုင်စေသည်။ မူလပုံစံအရ လင့်ခ်ပြုစုခြင်းသည် သုတေသနအချိန်အလွန်ကြီးမားပြီး သက်ဆိုင်ရာဝဘ်ဆိုက်များနှင့် အာဏာဆိုးဝါးသော domain များကို ထင်ရှားစေကာ backlinks ရယူရန် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ယနေ့ကာလတွင် AI နည်းပညာများသည် အလိုအလျောက်လုပ်ခြင်းနှင့် မြင့်မားသော သုံးသပ်ခြင်းစွမ်းရည်များကို ထည့်သွင်းထားသောကြောင့်၊ AI ကိုယ်တိုင်အယ်ဂိုရစ်သည်များဖြင့်ဝဘ်ဆိုက်အများကြီးကို တစ်ပြိုင်နက်တည်းအကဲဖြတ်နိုင်ပြီး၊ တောင်းဆိုရန်လိုအပ်သောအရာတိကျစေသော နှစ်သက်ရာကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ ၎င်းသည် လင့်ခ်ပြုစုမှု စီရန်များကို လမ်းကြောင်းမှန်လမ်းမပဲ၊ ရိုးရှင်းသော backlinks ရှာဖွေရေးများအစား ကောင်းမွန်သော ရလာဒ်များကို ဦးစားပေးရန်စနစ်ပေးစေသည်။ AI ၏ အဓိကအကျိုးအာဏာမှာ backlinks မျဲ့ခွဲခြင်းကို ဗလာစရွက်ခွဲခြားစစ်တမ်းများအနေဖြင့် အပြည့်အဝ လုပ်နိုင်ခြင်းပါ။ ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခု၏ backlinks များ၏ အရည်အသွေး၊ အမျိုးအစားများနှင့် သက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာအရ အားသာချက်များနှင့်အားနာချက်များကို ထည့်သွင်းစစ်ဆေးနိုင်သည့် AI ကိရိယာများသည် SEO အခြေခံအထောက်အထားများကို များစွာကူညီပေးနိုင်သည်။ ဤအမြင်များသည် SEO ပညာရှင်များကို သူတို့၏ backlinks ရရှိရေး မျှတစွာ ထပ်တိုးနိုင်စေပြီး၊ အကောင်းဆုံးဧည့်ခံမှုရှိစေရန်အတွက် သက်ဆိုင်ရာရာဝယ်သူများကို ဦးစားပေးလုပ်နိုင်စေတယ်။ ထို့အပြင် AI သည် backlinks စဉ်ဆက်မပြတ်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေပြီး သရုပ်ပြခွင့်ညွှန်ပြချက်များနှင့် ဆောင်ရွက်ချက်အပေါ် အားကြီးစွာရရှိစေသည်။ ၎င်းသည် ရရှိထားသော backlinks များ၏ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အာဏာပိုင်မှုများအပေါ် သက်ရောက်မှုကို စမ်းသပ်မည့် အချိန်အတိုင်းအတာအလိုက် လေ့လာနိုင်သည်။ ဤအချက်မဟုတ်ဆိုလည်း၊ Marketer များအနေနဲ့ ဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်မှန်ကန်စွာချမှု၊ မျှတမှုများကို တစ်နည်းနည်းတည်း အကောင်းစွာပြုလုပ်နိုင်စေရန်အတွက် အဓိကအဖွဲ့အစည်းအဖွဲ့ကို မြှင့်တင်ပေးနေသည်။ AI နှင့်အတူ လင့်ခ်ပြုစုမှုနည်းလမ်းများကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုသောအဖွဲ့အစည်းများသည် အွန်လိုင်းအာဏာပိုမိုမြင့်မားပြီး SEO ရလဒ်ပိုမိုကောင်းစေရန် ခံနိုင်နိုင်ကြသည်။ AI ၏ စုံစမ်းမည့်အရေအတွက်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်ခြင်းနှင့် အကျိုးအမြတ်ရရှိစေသော သုံးသပ်ချက်များကို ထုတ်ယူနိုင်ခြင်းကို အသုံးချကာ ကုမ္ပဏီများသည် သီးခြားအာဏာရှိသော လင့်ခ်များကို ပိုမိုရရှိနိုင်ကြသည်။ ယင်းနည်းပညာအကျိုးအမြတ်တွေဟာ မျှတမှုအပေါ်အခြေခံကာ ယှဉ်ပြိုင်မှုမြင့်မားလာနေတဲ့ ဒီဂျစ်တယ်အရပ်ဘက်တွင် တာရှည်တည်တံ့သော တိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ အပြင်ပေး၍၊ ရှာဖွေမှုကို ဂရုပြုခြင်းနှင့် AI ၏ တိကျမှုကြောင့်၊ လင့်ခ်အရည်အသွေးထက်အရေအတွက်အား တိုးမြင့်ခံယူခြင်းသည် ပိုမိုဖြစ်လာသည်။ AI ကိုအသုံးပြုသော ကုမ္ပဏီများသည် မော်ဒယ်လုပ်ပုံများတွင် လည်း များစွာ လွယ်ကူအောင် ဖော်မြူလာ မူတည်ပြီး၊ မရိုးမခဲသည့် SEO မျှော်မှန်းချက်များကို နားလည်စွာ ရိုက်ထည့်နိုင်သည်။ ပိုမိုထိရောက်သောစနစ်များနှင့် မျှတမှုအပေါ်အခြေခံ၍ နည်းလမ်းများပြောင်းလဲခြင်းမှတစ်ဆင့်၊ ခိုင်မာသောအခြေခံကူညီစံနစ်အတွက် AI၏ မျှတမှုကြောင့် မိမိတို့၏ စီးပွားရေးကို မျှတစွာတိုးတက်စေသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် လုပ်ငန်းရှင်များအနေဖြင့် မိမိတို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်မကျော်လွန်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်လိုပါက AI နည်းများနှင့် လင့်ခ်ပြုစုမှု သဘာဝစနစ်များကို ပူဇော်အသုံးပြုခြင်းသည် အရေးကြီးအဆင့်တစ်ခုဖြစ်လာသည်။ AI နှင့် traditional SEO ပညာရပ်များကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းက ပြုလုပ်နည်းစနစ်များအတွက် အဆင်ပြေနိုင်ပြီး၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ထိရောက်စေခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းရှင်အဖွဲ့များအတွက် တစ်ဆင့်တစ်ချိုးအောင်မြင်လက်ခံမှုများ ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးသည်။ AI ၏ လမ်းညွှန်မှုတွေနဲ့ လင့်ခ်ပြုစုမှုနည်းလမ်းများကို ပြောင်းလဲစေပြီး၊ SEO ၏ ခေတ်မှီပါလာသော ရည်မှန်းချက်များကို သက်ဆိုင်သောနည်းလမ်းများနှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှုတွင် ပိုမိုတိုးတက်စေမည့်ပြောင်းလဲမှုများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး၊ သုတေသနအရည်အသွေးများအား ပြုစုပြီး ဦးစားပေးလိုအပ်သည်။ ထိုနည်းလမ်းများက အမျိုးမျိုးသော စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ငန်းများကို မျှတစွာအောင်မြင်စေပြီး၊ မိမိတို့ရရှိတဲ့ backlinks တစ်ခုစီအကြောင်းကို တန်ဖိုးရှိစွာ ထည့်သွင်းနိုင်စေသည်။ အကျဉ်းအနှုံးပါက၊ AI မှ လင့်ခ်ပြုစုရေးလုပ်ငန်းတွင် ပေါ်ပေါက်လာသော ယခင်ကို ခပ်လေးလေး ပြောင်းလဲစေပြီး သုံးသပ်မှုအနေဖြင့် ပိုမိုတိကျစေ၍ ထိရောက်မှုမြှင့်တင်လာသည်။ ထို့ကြောင့် ဧည့်ခံများက ယှဉ်ပြိုင်လှုပ်ရှားမှုများတွင် ပိုမိုအားကောင်းလာနိုင်ပြီး၊ နိုင်ငံတကာစီးပွားရေးများကို အ ဆင့်မြှင့်တင်ရန် မျှတစွာအကောင်းဆုံးဖြစ်စေမည်။
AI ဗီဒီယိုဆင့်ကဲမှုနည်းဗျူဟာများသည် စီးနှင်းအရည်အသွေးကိ…
က Artificial intelligence (AI) များသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာကို ပြောင်းလဲနေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဗီဒီယိုအရိုင်းပေးပို့မှုအတွက် AI များအရည်အသွေးမြင့်အောင် ချဲ့ထွင်နေသည်။ ဒီနည်းများသည် ကမ္ဘာတစ်လွှားတွင် ပေးပို့မှုအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး Buffering အချိန်ကို လျှော့ချစေ၊ ရုပ်ပုံအတိအကျကို မြှင့်တင်စေသည်။ ၎င်းတို့မှကြောင့် မတူညီသောစက်ပစ္စည်းများနှင့် ဂျွန်ကျေးများအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေရန် ပြည့်စုံသော ပလက်ဖောင်းများဖန်တီးနိုင်သည်။ ဗီဒီယို streaming သည် ယခုအခါ မည်သူမဆိုအပူအတင်းအနား၊ ဓာတ်ပုံသင်ကြားရေးနှင့် ဆက်သွယ်ရေးတွင် အဓိကနေရာယူနေသည်။ သို့သော်အွန်လိုင်းတွင်အရည်အသွေးမြင့်ဗီဒီယိုထုတ်လွှင့်ရန် မတူညီသော အခက်အခဲများ၊ ထိုင်းမကျေသည့် bandwidth၊ မတည်မယုံသောကွန်ရက်နှင့်စက်ကိရိယာများအပေါ် အပြည့်အဝ အာရုံစိုက်နေရသည်။ ရိုးရာ compression နည်းလမ်းများသည် တချို့အတွက် အာရုံစိုက်မှုကောင်းစေသေးပေမယ့် ဗီဒီယိုအရည်အသွေးေမ့စေခြင်း သို့မဟုတ် ဒေတာပို့ချိန်ကြား ဉာဏ်ရည်ပျက်ခြင်းတွေဖြစ်လာနိုင်သည်။ AI အခြေခံ compression သည် ဤအခက်အခဲများကို နောက်ခံနည်းပညာများဖြင့် ပိုမိုမိုက်ခိုင့်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Machine Learning, Neural Networks, Pattern Recognition များကို အသုံးပြု၍ ဗီဒီယိုဒေတာအတွင်းရှိ ပေးလိုက်သော အကြားမတူညီမှုများနှင့် မလိုအပ်သောအချက်အလက်များကို ခြစ်ခြားနိုင်ပြီး ထိုကဲ့သို့ ပြိုလဲခြင်းသည် ဗီဒီယိုအရည်အသွေးမပျက်စေဘဲ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ AI တိုးတက်သော compression ၏အကျိုးအော်ဟာ မတူညီသောအကြောင်းအရာများအတွက် ဆက်လက်အနေအထားပြောင်းလဲနိုင်ခြင်းပါ။ ဥပမာ - လျင်လျင်မြန်မြန်အကြမ်းဖက်သောအခက်အခဲများသို့မဟုတ် စတိုင်လွယ်အင်တာဗျူးများ၊ မြင်ကွင်းများအတွက် ကိုက်ညီသော compression များကို သုံးနိုင်သည်။ ဤအရာသည် ဒေတာအရွယ်အစားနှင့် ရုပ်ပုံအရည်အသွေးကို ညီညွတ်စေပါသည်။ ထို့ပြင် Buffering အလွန်အားနာဖွယ် ဖြစ်ပေါ်ခြင်းကို AI သည်လည်း ထိမိနိုင်ပြီး ပေးပို့ရန် လိုအပ်သော ဒေတာအပမာဏကို လျော့ချစေကြောင်းလည်းမကြာခဏပြောကြသည်။ ဤကြောင့် ရုပ်ပုံဖော်ပြချက်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေလိုက်သည်။ AI ပိုင်သော compression သည် streaming နည်းပညာများအတွက် များစွာမြှင့်တင်နိုင်စေပါသည်။ များစွာသော ဒေတာများကို အချိန်အလိုက်ဖော်ပြတိုက်ခြင်းအတွက် ဖြစ်လာသည်။ AI နှင့်ပတ်သတ်သောနည်းပညာများပါ လုပ်ဆောင်ခြင်းများသည် ကွန်ယက်အခြေအနေများနှင့် စက်ပစ္စည်းများအတွက် သင့်တော်စေပြီး သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်စေသည်။ နည်းပညာရပ်တစ်ခု လည်းအကြီးအကျယ်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်မှာ ဒေတာအသုံးအဆောင်အချိန်အကြာကျခြင်းနှင့် စွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို လျှော့ချပေးသည်။ ၎င်းသည်ပတ်ဝန်းကျင်အတွက်ပိုမိုတည်တံ့နိုင်စေရန် ပါဝင်ကူညီပါသည်။ ခေတ်တစ်ခုစီတွင် ဗီဒီယို compression ဖြစ်ပေါ်လာမှုသည် ထူးခြားသောအင်အားအပြားတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ယနေ့လူကြီးမင်းများအတွက် ထိုဇာတ်လမ်းများ၊ တင်ပြချက်များကို မကြာခင်တွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ၊ မကြာခဏအာရုံစိုက်နိုင်စေရန်အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏အယူအဆမူများဟာ အသစ်ဆန်းပြားလာသည့် AI မှာလည်း ဗီဒီယိုစီးပွားရေးစနစ်တွင်လည်း သက်သာအောင် ပိုမိုမြင့်မားသည့်အကျိုးအမြတ်များစွာลากစေမည်ဖြစ်ကြောင်း မျှော်လင့်ရသည်။ အကျဉ်းချုပ်မှာ AI ဗီဒီယို compression သည် ဗီဒီယိုအချက်အလက်ပေးပို့မှုကို အထူး launched တိုးတက်လာစေသည်။ Buffering ကို လျှော့ချပေးခြင်း၊ ရုပ်ပုံအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ခြင်းကဲ့သို့ နည်းလမ်းများ သုံး၍ ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ streaming အတွေ့အကြုံများစွာရရှိစေပါသည်။ မည်ကြောင့်မဆို မျိုးစုံစက်ပစ္စည်းများနှင့် ကွန်ယက်အခြေအနေများအတွက် ထိုနည်းလမ်းများကို ရည်ရွယ်ပြုသော်လည်း ၎င်းတို့ကို တိုးတက်ကုန်ပစ္စည်းများအသစ်လာ မလာကြောင်းကိုလည်း မျှော်လင့်ရပါသည်။
ဖောက်သည်များကိုအကြီးအကျယ်အသုံးပြုခံခဲ့ရသော AI များဖြင့်…
၂၀၂၅ ခုနှစ်ကို ဒဏ်ငွေကျသော အကြောင်းအရာအဖြစ် သတိရမည်ဖြစ်ပြီး ဒေသတွင်း လူနာစိစစ်မှုမိတ်ကပ်မယ့် ရောဂါဆိုင်ရာ မားကတ်တင်းအဖွဲ့များအတွက် အရေးပါနေသည့် အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ပါသည်။ MM+M/Publicis Health 2025 ခြင်းပုံတင်ဆင်ခြင်းအ surveyed မှအရ စက်မှုလုပ်ငန်းအထွတ်အထိပ်ပိုင်း အကြုံခံသူ ၃ မှ ၄ ဝဲအနက် ယင်းတို့သည် သူတို့ရဲ့ ကုမ္ပဏီများသည် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းတွင် “လိုအပ်သောနေရာတွင်ရှိနေသည်” ဟုပြောကြပြီး AI သည် “နေ့စဉ်လုပ်ငန်းကြိုးမဲ့အတိုင်းအတာအတွင်း အနားအလွန်ကုန်ခံထား” ဟု ဆိုသည်။ သတင်းထုတ်လုပ်မှုကိုယ်စားအနေနဲ့ healthcare အတွက် AI 投資 အများအပြား တိုးတက်လာပြီး 2025 ခုနှစ်အတွက် ခန့်မှန်းထားသည်မှာ $၁
အကြောင်းပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် မည်သည့်အနေအထား မဆို အနာဂတ်မြ…
在由SMM資訊與科技有限公司（SMM）主辦的第十屆CLNB 2025新能源產業鏈博覽會——氫能產業發展論壇上，張玉祥，艾氫科技（蘇州）有限公司的聯合創始人兼董事，圓滿呈現了「純鎂基固態氫存儲的現狀與前景」的主題。他談到了氫能面臨的主要挑戰，尤其是存儲與運輸瓶頸。 上游資源仍然充足，預計到2050年，全球氫氣產量將達到5億至8億公噸。在下游方面，氫氣存儲與運輸、化學品運輸以及日常健康用的機電應用需求強勁。 概述： 固態氫存儲提供了解決高密度氫安全存儲挑戰的方案。其中，以鎂為基礎的氫存儲材料具有顯著的實際優勢。 鎂基氫存儲的原理與優點： 氫存儲機制： 此過程涉及化學反應，將氫以金屬氫化物的形式存儲在鎂金屬中。加熱後，氫化物分解，釋放氫氣並恢復為鎂金屬，實現高效氫氣回收，具有優秀的可逆性。 技術優勢： 鎂基材料具有高能量密度，理論氫存儲容量達7
နယူးစ် ကော်ပ် ကန့်ကွက်တိုးမြှင့်ပြီး AI ခွင့်ပြုခြင်းနှင့် ပြန်…
ယခုသတင်းကုမ္ပဏီ (News Corp) သည် ၂၀၂၆ ပြည့်နှစ် ရာသီအလိုက် ပထမဆုံးသုံးလအတွက် ငွေပမာဏအချက်အလက်များကို ကြေညာခဲ့ပြီး ဝင်ငွေနှင့် အရွယ်အစားမလွဲမရှား သုံးစွဲမှုမပြတ်သော တိုးတက်မှုရှိနေပြီး EBITDA (အတိုးနှင့်အခွန်၊ ရှင်းပေးမှု၊ အဟန့်အတားများမပါ) နှစ်ပေါင်း ထိုးတက်လာမှုကိုလည်း တွေ့ရသည်။ ယင်းကုမ္ပဏီသည် ထိုသုံးလအတွင်း ဝင်ငွေ ၂
AI Company
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today
Your News is ready
Your article is ready
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Fuga dolor minus maiores. Aut vero expedita dicta, dolorem odit excepturi odio doloremque voluptatem repellat aliquam? Dolores nemo eum id pariatur! Nobis!
Generating video takes longer than text.
