သိရှိထားသင့်တဲ့ ကိုဗစ်-၁၉ လွန်ကာလတွင် အသစ်ဖွဲ့စည်းထားသော စစ်ဘက် ၊စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ကမ္ဘာ့အဖွဲ့အစည်းများ

Covid-19 လွန်ခေတ်တွင် အသစ်ဖွဲ့စည်းထားသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စစ်ဘက်စီးပွားရေး အစုအဖွဲ့များထဲမှ အချို့ဖြစ်သည်။ Quadrilateral Security Dialogue (Quad)- Quad သည် အိန္ဒိယ၊ ဂျပန်၊ သြစတြေးလျနှင့် အမေရိကန်တို့ကြား လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ ဆွေးနွေးပွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို 2007 ခုနှစ်တွင် စတင်ဖွဲ့စည်းခဲ့သော်လည်း မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း အထူးသဖြင့် Covid-19 ကူးစက်ရောဂါနှင့် ယူကရိန်းကို ရုရှားကျူးကျော်မှုအပြီးတွင် ပိုမိုတက်ကြွလာခဲ့သည်။ Quad သည် အင်ဒို-ပစိဖိတ်ဒေသတွင် တရုတ်၏ ကြီးထွားလာနေသော သြဇာလွှမ်းမိုးမှုကို တန်ပြန်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ထားသည်။

AUKUS လုံခြုံရေးသဘောတူညီချက်- AUKUS သည် သြစတြေးလျ၊ ဗြိတိန်နှင့် အမေရိကန်တို့ကြား လုံခြုံရေးသဘောတူညီချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းအား 2021 ခုနှစ် စက်တင်ဘာလတွင် ထုတ်ပြန်ကြေညာခဲ့ပြီး အင်ဒို-ပစိဖိတ်ဒေသတွင် တရုတ်နိုင်ငံ၏ ကြီးထွားလာနေသော စစ်အင်အားကို တန်ပြန်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ခဲ့သည်။ စာချုပ်အရ သြစတြေးလျသည် အမေရိကန်ထံမှ နျူကလီးယားစွမ်းအင်သုံး ရေငုပ်သင်္ဘောများကို ဝယ်ယူမည်ဖြစ်သည်။ AUKUS

BRICS အုပ်စုဖွဲ့ခြင်း- BRICS အဖွဲ့တွင် ဘရာဇီး၊ ရုရှား၊ အိန္ဒိယ၊ တရုတ်နှင့် တောင်အာဖရိကတို့ ပါဝင်သည်။ ၎င်းကို ၂၀၀၆ ခုနှစ်တွင် ဖွဲ့စည်းခဲ့ပြီး ချမ်းသာသော အနောက်နိုင်ငံများ၏ G7 အုပ်စုကို အခြားရွေးချယ်စရာအဖြစ် ရှုမြင်ခဲ့သည်။ BRICS နိုင်ငံများသည် စီးပွားရေးပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို မြှင့်တင်ရန် အတူတကွ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည်။ BRICS

ရှန်ဟိုင်းပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရေးအဖွဲ့ (SCO)- SCO သည် တရုတ်၊ ရုရှား၊ ကာဇက်စတန်၊ ကာဂျစ္စတန်၊ တာဂျစ်ကစ္စတန်၊ ဥဇဘက်ကစ္စတန်နှင့် အိန္ဒိယတို့၏ လုံခြုံရေးအဖွဲ့ဖြစ်သည်။ ၂၀၀၁ ခုနှစ်တွင် စတင်ဖွဲ့စည်းခဲ့ပြီး အာရှအလယ်ပိုင်းရှိ အမေရိကန်နှင့် နေတိုးတို့၏ လွှမ်းမိုးမှုကို တန်ပြန်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ခဲ့သည်။ SCO အဖွဲ့သည် စစ်ရေးလေ့ကျင့်မှုများစွာတွင် ပါဝင်ခဲ့ပြီး ဒေသတွင်း အကြမ်းဖက်ဝါဒနှင့် ခွဲထွက်ရေးတို့ကို နှိမ်နင်းရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုခဲ့သည်။ Shanghai ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရေးအဖွဲ့ (SCO)

ရုရှား-ဘီလာရုစ်ပြည်ထောင်စုနိုင်ငံ- ရုရှား-ဘီလာရုစ်ပြည်ထောင်စုနိုင်ငံသည် ရုရှားနှင့် ဘီလာရုစ်တို့ကြား နိုင်ငံရေးနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ပြည်ထောင်စုနိုင်ငံဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ၁၉၉၉ ခုနှစ်တွင် စတင်ဖွဲ့စည်းခဲ့ပြီး မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း အားကောင်းလာခဲ့သည်။ ပြည်ထောင်စုနိုင်ငံကို အရှေ့ဥရောပတွင် ရုရှားက ၎င်း၏အာဏာကို အသုံးချရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ထားသည်။ ရုရှား-ဘီလာရုစ် ပြည်ထောင်စု နိုင်ငံတော်လိုဂို

၎င်းတို့သည် Covid-19 လွန်ခေတ်တွင် အသစ်ဖွဲ့စည်းထားသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စစ်ဘက်စီးပွားရေးအုပ်စုများထဲမှ အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။ ဤအစုအဖွဲ့များ မည်သို့ ဖြစ်ထွန်းလာမည်နှင့် ကမ္ဘာ့ပါဝါချိန်ခွင်လျှာအပေါ် မည်ကဲ့သို့ သက်ရောက်မှုရှိမည်ကို စောင့်ကြည့်ရဦးမည်ဖြစ်သည်။ #Amm

2023 ခုနှစ်အတွက် ကမ္ဘာ့အကောင်းဆုံး AI စက်ရုပ် ၁၀ ကောင်

Atlas (အမေရိကန်) သည် Boston Dynamics မှ ဖန်တီးထားသော လူသားဆန်သော စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ လမ်းလျှောက်ခြင်း၊ ပြေးခြင်း၊ ခုန်ခြင်း၊ တောင်တက်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ Atlas သည် တံခါးဖွင့်ခြင်းနှင့် အရာဝတ္ထုများကို ကောက်ယူခြင်းကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

Sophia (Hong Kong) သည် Hanson Robotics မှ ဖန်တီးထားသော လူသားဆန်သော စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ ဆိုဖီယာသည် စကားစမြည်ပြောခြင်း၊ မျက်နှာများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး စိတ်ခံစားချက်များကို ဖော်ပြနိုင်သည်။ သူမအား ဆော်ဒီအာရေဗျနိုင်ငံတွင် နိုင်ငံသားဖြစ်ခွင့် ရရှိထားပြီး နိုင်ငံတစ်ခုမှ နိုင်ငံသားဖြစ်ခွင့်ရသည့် ပထမဆုံး စက်ရုပ်ဖြစ်လာသည်။

Pepper (Japan) သည် SoftBank Robotics မှ ဖန်တီးထားသော လူသားဆန်သော စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ ငရုတ်ကောင်းသည် လူသားများနှင့် ဖော်ရွေပြီး အထောက်အကူဖြစ်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၊ ပညာရေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဲ့သို့သော ဆက်တင်အမျိုးမျိုးတွင် သူမကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

Asimo (ဂျပန်) သည် Honda မှ ဖန်တီးထားသော လူသားဆန်သော စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ Asimo သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက်တစ်ဦးဖြစ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ လမ်းလျှောက်၊ ပြေးနိုင်ပြီး လှေကားထစ်တက်နိုင်သည်။ အရာဝတ္ထုများကို သယ်ဆောင်နိုင်ပြီး ရိုးရှင်းသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

SpotMini (အမေရိကန်) သည် Boston Dynamics မှ တီထွင်ထားသည့် လေးပုံတစ်ပုံ စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ SpotMini သည် အိမ်တွင်းသုံးအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းသည် ကျဉ်းကျပ်သောနေရာများကို သွားလာနိုင်ပြီး အရာဝတ္ထုများကို သယ်ဆောင်နိုင်သည်။

Moxie (အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု) သည် Embodied မှ ထုတ်လုပ်သည့် လူမှုဆက်ဆံရေး စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ Moxie သည် ကလေးများနှင့် လူကြီးများအတွက် အပေါင်းအသင်းနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုပေးရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ သူမသည် စကားစမြည်ပြောဆိုခြင်း၊ ဂိမ်းကစားခြင်းနှင့် အလုပ်များကို ကူညီပေးနိုင်သည်။

Curi (အမေရိကန်) သည် Mayfield Robotics မှ ဖန်တီးထားသော အိမ်သုံးစက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ Kuri သည် နေအိမ်ကို စူးစမ်းလေ့လာပြီး ၎င်း၏နေထိုင်သူများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ သူမသည် မျက်နှာများကို မှတ်မိနိုင်သည်၊ လူများနောက်သို့ လိုက်ကာ သီချင်းဖွင့်နိုင်သည်။

Astro (အမေရိကန်) သည် Amazon မှ ဖန်တီးထားသော အိမ်သုံးစက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ Astro သည် ပက်ကေ့ဂျ်များပေးပို့ခြင်း၊ ဓာတ်ပုံရိုက်ခြင်းနှင့် အရာများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းစသည့် အိမ်တစ်ဝိုက်ရှိ အလုပ်များကို ကူညီရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

Optimus (အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု) သည် Tesla မှ ဖန်တီးထားသော လူသားဆန်သော စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ Optimus သည် စက်ရုံများနှင့် ဂိုဒေါင်များတွင် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ သူသည် လူသားများနှင့် အကန့်အသတ်ဖြင့် ဆက်ဆံနိုင်လိမ့်မည်ဟုလည်း မျှော်လင့်ထားသည်။

Alter*Ego (တောင်ကိုရီးယား) သည် LIG Nex1 မှ ဖန်တီးထားသော စကားပြောဆိုနိုင်သော AI စက်ရုပ်ဖြစ်သည်။ Alter*Ego သည် ချိန်းဆိုမှုများကို အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း၊ ဖုန်းခေါ်ဆိုခြင်းနှင့် အီးမေးလ်ပေးပို့ခြင်းစသည့် အလုပ်များကို ကူညီဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သည့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက်တစ်ဦးအဖြစ် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။  ဤအရာများသည် ယနေ့ကမ္ဘာပေါ်တွင် တီထွင်ထုတ်လုပ်နေသော အဆင့်မြင့် AI စက်ရုပ်များထဲမှ အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။ AI နည်းပညာ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ လာမည့်နှစ်များတွင် ပိုမိုအံ့သြဖွယ်ကောင်းပြီး စွမ်းဆောင်နိုင်သော စက်ရုပ်များကို မြင်တွေ့နိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။

စံချိန်သစ်များနဲ့ အသက်အငယ်ဆုံး ကမ္ဘာ့Tennis ချန်ပီယံ Carlos Alcaraz

Carlos Alcaraz သည် တင်းနစ်ပညာရှင်များအသင်း (ATP) မှ လက်ရှိကမ္ဘာ့နံပါတ် 1 နေရာတွင်ရပ်တည်နေသော စပိန်ပရော်ဖက်ရှင်နယ်တင်းနစ်ကစားသမားဖြစ်သည်။ အသက် 19 နှစ်၊ 4 လနှင့် 6 ရက်တို့၌ ထိပ်တန်းအဆင့်ကို ကိုင်မြှောက်ထားသည့် အသက်အငယ်ဆုံး အမျိုးသားဖြစ်သည်။ Alcaraz ကို ၂၀၀၃ ခုနှစ် မေလ ၅ ရက်နေ့တွင် စပိန်နိုင်ငံ El Palmar တွင် မွေးဖွားခဲ့သည်။ သူသည် လေးနှစ်သားအရွယ်တွင် တင်းနစ်စတင်ကစားခဲ့ပြီး အားကစားအတွက် သဘာဝအတိုင်း လျင်မြန်စွာ စွမ်းရည်ပြသခဲ့သည်။ သူသည် 2018 ခုနှစ်တွင် သူ၏ပထမဆုံး ITF အငယ်တန်းချန်ပီယံဆုကိုရရှိခဲ့ပြီး 2020 ခုနှစ်တွင် အငယ်တန်းအဆင့်တွင် ထိပ်တန်း 20 သို့ တက်လာခဲ့သည်။ Alcaraz သည် 2018 ခုနှစ်တွင် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဖြစ်လာခဲ့ပြီး ATP Tour တွင် လျင်မြန်စွာ အမှတ်အသားပြုခဲ့သည်။ သူသည် 2021 ခုနှစ်တွင် သူ၏ပထမဆုံး ATP ချန်ပီယံဆုကို ရရှိခဲ့ပြီး အဲဒီနှစ်ကုန်မှာပဲ သူသည် ထိပ်တန်း 50 သို့ဝင်ရောက်ခဲ့သည်။ 2022 ခုနှစ်တွင် Alcaraz သည် Miami Open နှင့် Madrid Open အပါအဝင် ATP Tour ချန်ပီယံလေးခုကို အခင်းဖြစ်ပွားရာနေရာသို့ ရောက်ရှိလာခဲ့သည်။ ပြင်သစ်အိုးပင်းနှင့် US Open ကွာတားဖိုင်နယ်သို့လည်း ရောက်ခဲ့သည်။ အယ်လ်ကာရာ့ဇ်၏ ထိပ်တန်းအဆင့်သို့ တက်လာခြင်းသည် တင်းနစ်တွင် စိတ်လှုပ်ရှားစရာအကောင်းဆုံး လူငယ်ကစားသမားများထဲမှ တစ်ဦးဖြစ်လာစေခဲ့သည်။ သူသည် ပြင်းထန်သောကစားဟန်နှင့် အကြီးတန်းမှ အနိုင်ရသူများကို အနိုင်ယူနိုင်စွမ်းကြောင့် လူသိများသည်။ သူသည် အလွန်စွယ်စုံရသော ကစားသမားတစ်ဦးဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ကစားပွဲကို မည်သည့်မျက်နှာပြင်နှင့်မဆို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်စွမ်းဆောင်ပြနိုင်သည်။ Alcaraz သည် အသက် 19 နှစ်သာရှိသေးပြီး သက်တမ်းတစ်လျှောက် အကြီးကျယ်ဆုံးတင်းနစ်ကစားသမားတစ်ဦးဖြစ်ရန် အလားအလာရှိသည်။ ပရိသတ်အချစ်တော်တစ်ယောက်ဖြစ်နေပြီဖြစ်ပြီး လာမယ့်နှစ်တွေမှာ သူဘာတွေအောင်မြင်နိုင်မလဲဆိုတာကို သူ့ရဲ့ပရိသတ်တွေက စိတ်လှုပ်ရှားနေကြပါတယ်။ အတ်ထုပ်ပတ်တိ

Carlos Alcaraz Garfia ကို စပိန်နိုင်ငံ El Palmar တွင် မေလ 5 ရက် 2003 တွင် မွေးဖွားခဲ့သည်။ သူသည် Carlos Alcaraz နှင့် Virginia Garfia တို့၏သားဖြစ်သည်။ သူ့မှာ မွေးချင်း ၃ ယောက်ရှိပါတယ် Alvaro၊ Jaime နဲ့ Sergio ။ Alcaraz သည် လေးနှစ်အရွယ်တွင် တင်းနစ်စတင်ကစားခဲ့သည်။ ပထမပိုင်းတွင် သူ့အဖေက နည်းပြခဲ့ပြီး၊ ထို့နောက် ကမ္ဘာ့နံပါတ် 1 ဖြစ်သူ Juan Carlos Ferrero က သင်ကြားပေးခဲ့သည်။ Alcaraz သည် 2018 ခုနှစ်တွင် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဖြစ်လာခဲ့သည်။ သူသည် 2019 ခုနှစ်တွင် ၎င်း၏ပထမဆုံး ATP Challenger Tour ချန်ပီယံဆုကို ရရှိခဲ့သည်။ 2020 ခုနှစ်တွင်၊ Croatia Open တွင် ၎င်း၏ပထမဆုံး ATP Tour ချန်ပီယံဆုကို ရရှိခဲ့သည်။ Alcaraz သည် 2022 ခုနှစ်တွင် အောင်မြင်မှုရရှိခဲ့သည်။ သူသည် Miami Open နှင့် Madrid Open အပါအဝင် ATP Tour ချန်ပီယံလေးခုကို ရရှိခဲ့သည်။ ပြင်သစ်အိုးပင်းနှင့် US Open ကွာတားဖိုင်နယ်သို့လည်း ရောက်ခဲ့သည်။ Alcaraz ၏ ထိပ်တန်းအဆင့်သို့ လျင်မြန်စွာ တက်လာခြင်းသည် တင်းနစ်တွင် စိတ်လှုပ်ရှားစရာအကောင်းဆုံး လူငယ်ကစားသမားများထဲမှ တစ်ဦးဖြစ်လာစေခဲ့သည်။ သူသည် ပြင်းထန်သောကစားဟန်နှင့် တရားရုံးတစ်ခွင်မှ အနိုင်ရသူများကို အနိုင်ယူနိုင်စွမ်းကြောင့် လူသိများသည်။ သူသည် အလွန်စွယ်စုံရသော ကစားသမားတစ်ဦးဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ဂိမ်းကို မည်သည့်မျက်နှာပြင်နှင့်မဆို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်။ Alcaraz သည် အသက် 19 နှစ်သာရှိသေးပြီး သက်တမ်းတစ်လျှောက် အကြီးကျယ်ဆုံးတင်းနစ်ကစားသမားတစ်ဦးဖြစ်ရန် အလားအလာရှိသည်။ ပရိသတ်အချစ်တော်တစ်ယောက်ဖြစ်နေပြီဖြစ်ပြီး လာမယ့်နှစ်တွေမှာ သူဘာတွေအောင်မြင်နိုင်မလဲဆိုတာကို သူ့ရဲ့ပရိသတ်တွေက စိတ်လှုပ်ရှားနေကြပါတယ်။ Alcaraz ၏အမွေအနှစ် Carlos Alcaraz သည် ငယ်ရွယ်စဉ်ကတည်းက သမိုင်းဝင်နေပြီဖြစ်သည်။ သူဟာ Masters 1000 ချန်ပီယံဆုကို ဆွတ်ခူးနိုင်တဲ့ အသက်အငယ်ဆုံး ကစားသမားဖြစ်ပြီး French Open နဲ့ US Open ကွာတားဖိုင်နယ်ကို တက်လှမ်းနိုင်တဲ့ အသက်အငယ်ဆုံး ကစားသမားလည်း ဖြစ်ပါတယ်။ ကမ္ဘာ့နံပါတ်(၁)နေရာမှာ အသက်အငယ်ဆုံးကစားသမားလည်းဖြစ်ပါတယ်။ အယ်လ်ကာရက်ဇ်၏ အမွေအနှစ်ကို ဆက်လက်ရေးသားနေသေးသော်လည်း သူသည် အချိန်တစ်လျှောက်လုံးတွင် အကြီးကျယ်ဆုံးတင်းနစ်ကစားသမားတစ်ဦးဖြစ်ရန် အလားအလာရှိသည်။ သူဟာ ထူးခြားတဲ့ ကစားဟန်နဲ့ ထူးချွန်တဲ့ အားကစားသမားတစ်ဦးပါ။ သူသည် အလုပ်ကြိုးစားသူဖြစ်ပြီး ထက်မြက်သော ပြိုင်ဘက်လည်းဖြစ်သည်။ Alcaraz သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူငယ်တင်းနစ်ကစားသမားများအတွက် လှုံ့ဆော်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ မင်းစိတ်မှာရည်မှန်းချက်ထားပြီး မင်းတကယ်ကြိုးစားရင် ဘာမဆိုဖြစ်နိုင်တယ်ဆိုတာ ညွှန်ပြတယ်။ သူသည် တင်းနစ်အကျော်အမော်များ၏ အနာဂတ် မျိုးဆက်သစ်များအတွက် စံပြပုဂ္ဂိုလ်ဖြစ်သည်။

ကမ္ဘာတလွှားရှိ အာကာသ ကောင်းကင်မြင်ကွင်းအနုပညာ (၁၀)ခု

ကမ္ဘာတလွှားရှိ အာကာသ ကောင်းကင်မြင်ကွင်းအနုပညာ (၁၀) 1*“Wish" ကို 2013 Belfast ပွဲတော်အတွက် ကျူးဘား-အမေရိကန် အနုပညာရှင် Jorge Rodríguez-Gerada မှ ဖန်တီးထားသည်။ အပိုင်းသည် အနာဂတ်အတွက် ဖြူစင်ပြီး ရိုးရှင်းသောဆန္ဒတစ်ခုပြုလုပ်ရန် ပန်းချီဆရာမှ ရိုက်ကူးထားသော အမည်မသိ ဒေသခံမိန်းကလေးတစ်ဦး၏ ပုံတူကို ပါရှိသည်။ အဆိုပါလုပ်ငန်းသည် Belfast ၏တိုက်တန်းနစ်ရပ်ကွက်ရှိ 11 ဧကကျယ်ဝန်းသောနေရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ "Wish" ကို သစ်သားစ ၃၀,၀၀၀၊ မြေဆီလွှာ ၂,၀၀၀ မက်ထရစ်တန်နှင့် သဲ ၂,၀၀၀ မက်ထရစ်တန်တို့ဖြင့် ပြုလုပ်ထားသည်။ ပြီးစီးရန် လေးပတ်ကြာသည်။ 2013 ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလ 3 ရက်နေ့တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

2*Star Axis သည် နယူးမက္ကဆီကို သဲကန္တာရတွင် တည်ရှိသော ကြယ်များ၏ ဂျီဩမေတြီဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော မြေကြီး/ကြယ်ပန်းပုရုပ်တုဖြစ်သည်။ Star Axis တည်ဆောက်ခြင်း ချဉ်းကပ်မှုတွင် မတူညီသော အချိန်အတိုင်းအတာများတွင် ကြယ်ချိန်ညှိမှုများကို စုစည်းကာ ပန်းပုပုံစံအဖြစ် တည်ဆောက်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်း၏အခန်းများကို ဖြတ်လျှောက်သွားခြင်းဖြင့် ကြယ်အာကာသသည် လူသားစကေးနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်နေကြောင်းနှင့် ကြယ်များ၏ အာကာသသည် ကမ္ဘာမြေကြီးသို့ မည်သို့ရောက်ရှိသွားသည်ကို သင်မြင်နိုင်သည်။ Star Axis ကို ဒေသခံ နယူးမက္ကဆီကို အနုပညာရှင် Charles Ross မှ 1971 ခုနှစ်တွင် တီထွင်ခဲ့သည်။ Ross သည် ပြီးပြည့်စုံသောဆိုဒ်ကိုရှာဖွေရန် လေးနှစ်ကြာရှာဖွေပြီးနောက် 1976 ခုနှစ်မှစတင်၍ အဆိုပါရုပ်တုကို စတင်လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ပြီးစီးသည့်အခါတွင် အမြင့် 11 ထပ်ရှိရန်စီစဉ်ထားသည်။ ဩဂုတ်လ ၁၄ ရက်၊ ၂၀၁၅ တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

3*“ Spiral Jetty" သည် 1970 ခုနှစ်တွင် တည်ဆောက်ခဲ့သော အမေရိကန် ပန်းပုပညာရှင် Robert Smithson ၏ အဓိကလက်ရာဟု ယူဆရသည့် မြေပြင်အနုပညာပန်းပုရုပ်တုဖြစ်သည်။ "Spiral Jetty" သည် Utah ရှိ Rozel Point အနီးရှိ Great Salt Lake ၏ အရှေ့မြောက်ဘက်ကမ်းတွင် တည်ရှိသည်။ ရွှံ့များ၊ ဆားပုံဆောင်ခဲများ၊ ဘေ့စ်ကျောက်များနှင့် ရေများဖြင့် လုံး၀ပြုလုပ်ထားပြီး အရှည်ပေ ၁၅၀၀ (၄၆၀ မီတာ)၊ အနံ ၁၅ ပေ (၄.၆ မီတာ) ရှိသော ကန်၏ကမ်းစပ်မှ နာရီလက်တံအတိုင်း ကွိုင်ငေါက်နေပါသည်။ ကန်၏ရေမျက်နှာပြင်သည် ဧရိယာအနီးတစ်ဝိုက်ရှိ တောင်တန်းများပေါ်၌ မိုးရွာသွန်းမှုအလိုက် ကွဲပြားပြီး မိုးခေါင်သည့်အချိန်များတွင် ဆိပ်ခံတံတားကို ထုတ်ဖော်ပြသကာ ပုံမှန်မိုးရွာသွန်းသည့်အချိန်များတွင် နစ်မြုပ်နေပါသည်။ ဧပြီလ ၂၇ ရက်၊ ၂၀၁၅ တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

4*“Sacred" သည် သြစတြေးလျအနုပညာရှင် Andrew Rogers မှ ဆဲလ်တစ် မြင်းကုန်းအနုပညာပန်းပုရုပ်တုဖြစ်သည်။ စလိုဗက်ကီးယားနိုင်ငံ၊ Poprad တွင်တည်ရှိပြီး အဆိုပါအပိုင်းကို travertine စကျင်ကျောက်ဖြင့် တည်ဆောက်ထားပြီး အရှည် 328 ပေ (100 မီတာ) နှင့် 328 ပေ (100 မီတာ) ရှိသည်။ "Sacred" သည် ရော်ဂျာ၏ အထင်ကရ ပန်းချီကား ၃၂ ချပ်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး တိုက်ကြီးငါးခုနှင့် ၁၀ နှစ်ကြာအောင် ပါဝင်သည်။ စက်တင်ဘာ ၁၁ ရက်၊ ၂၀၁၁ တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

5*“Out of Many, One" သည် အနုပညာရှင် Jorge Rodríguez- Gerada ၏ ပထမဆုံး အမေရိကန်အခြေစိုက် မြေယာအနုပညာဖြစ်သည်။ Washington D.C. ရှိ National Mall တွင် တည်ရှိပြီး အဆိုပါ ပုံတူကို အမေရိကန် လူငယ်များစွာ၏ မျက်နှာနှင့် နောက်ခံကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် 2014 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလတွင် ဖန်တီးခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ Rodríguez-Gerada ၏အနုပညာကို အလွန်ထူးခြားစေသည့်အချက်မှာ ၎င်းသည် ယာယီဖြစ်ပြီး၊ ဒြပ်စင်များနှင့်အတူ ဆေးကြောရန် ရည်မှန်းထားသည့် သို့မဟုတ် "Out of Many, One" တွင် ၎င်းကို ထွန်ယက်ပြီး မြက်ပင်များဖြင့် ပြန်လည်ပျိုးထောင်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ၂၀၁၄ ခုနှစ် အောက်တိုဘာလ ၆ ရက်နေ့တွင် GeoEye-1 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

6*Northumberlandia သည် အင်္ဂလန်နိုင်ငံ၊ Northumberland အနီးတွင် လျောင်းနေသော အမျိုးသမီးပုံသဏ္ဍာန်ရှိသော မြေကြီးရုပ်တုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဆိုပါရုပ်တုကို မြေကြီး မက်ထရစ်တန် ၁.၅ သန်းဖြင့် ပြုလုပ်ထားပြီး အမြင့် ၁၁၂ ပေ (၃၄ မီတာ) နှင့် အရှည် ၁၃၀၀ ပေ (၄၀၀ မီတာ) ရှိသည်။ ၎င်း၏ဖန်တီးသူများသည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် အမျိုးသမီးရုပ်ပုံသဏ္ဍာန်အကြီးဆုံး ပန်းချီကားဖြစ်သည်ဟု ဆိုကြသည်။ မေလ ၂၅ ရက်၊ ၂၀၁၃ တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

7*“Effigy Tumuli" သည် အီလီနွိုက်မြစ်၏ ရေနေသတ္တဝါများမှ ဆင်းသက်လာသော ဂျီဩမေတြီပုံစံငါးခုကို အနုပညာရှင် Michael Heizer ၏စီးရီးဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို Illinois၊ Ottawa အနီးရှိ Buffalo Rock State Park တွင် 1985 ခုနှစ်တွင် အပြီးသတ်ခဲ့သည်။ ပုံတွင်ဖော်ပြထားသော ရေစီးလှေးသည် ၆၈၅ ပေ (၂၀၈ မီတာ) ရှည်လျားသည်။ ဖေဖော်ဝါရီ ၁၉၊ ၂၀၁၆ တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

8* အီဂျစ်နိုင်ငံ၊ El Gouna ရှိ Sahara သဲကန္တာရ၏ သဲများထဲသို့ တူးထားသော "Desert Breath" သည် D.A.S.T မှ ဖန်တီးထားသော ကြီးမားသော မြေပြင်အနုပညာ တပ်ဆင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Arteam သည် 1997 ခုနှစ်တွင်ဖြစ်သည်။ အဆိုပါအလုပ်သည် သဲကန္တာရ၏နောက်ခံမြင်ကွင်းကိုဆန့်ကျင်သည့် အဆုံးမရှိသဘောတရားကိုရှာဖွေရန်ရည်ရွယ်သည်။ အဆိုပါအပိုင်းသည် စတုရန်းပေတစ်သန်းခန့် (စတုရန်းမီတာ ၁၀၀၀၀၀) ကျယ်ဝန်းပြီး ယခုအခါ အငွေ့ပျံသွားသည့် ဗဟိုရေကန်ကြီးတစ်ခု ပါဝင်သည်။ ၂၀၁၁ ခုနှစ် အောက်တိုဘာလ ၂၁ ရက်နေ့တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

9*Andrew Rogers You Yangs အမျိုးသားဥယျာဉ်၊ Victoria၊ Australia မှ Bunjil ပန်းချီပညာရှင် Andrew Rogers ၏ နောက်ထပ်ကြီးမားသော အနုပညာလက်ရာဖြစ်သည့် Bunjil သည် သြစတြေးလျနိုင်ငံ၊ ဗစ်တိုးရီးယားရှိ You Yangs အမျိုးသားဥယျာဉ်တွင် တည်ရှိသော ဘောလုံးကွင်းအရွယ်အစားရှိ တောင်ပံဖြန့်ငှက်တစ်ကောင်ဖြစ်သည်။ လင်းယုန်၏တောင်ပံသည် 328 ပေ (100 မီတာ) နှင့် နှုတ်သီးမှ အမြီးအထိ 262 ပေ (80 မီတာ) ရှိသည်။ မတ်လ ၆ ရက်၊ ၂၀၁၃ တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ။

10* South Dakota ရှိ Harrisburg ရှိ Heartland Country Corn Maze သည် ဤ mama ဝက်ဝံနှင့် သူမ၏သားပေါက်များကဲ့သို့သော အနုစိတ်သော ဝင်္ကပါပုံစံများကြောင့် လူသိများသည်။ နှစ်များတစ်လျှောက် ဝင်္ကပါတွင် ငါး၊ သမင်၊ ဒိုင်နိုဆောနှင့် ဇီးကွက်များအထိ တိရစ္ဆာန်များစွာကို ပြသထားသည်။ စက်တင်ဘာ ၁၆၊ ၂၀၁၄ တွင် WorldView-2 မှ ရိုက်ကူးထားသော ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံ

ကွမ်တမ် ကွန်ပြူတာကို ဘယ်သူကြောက်လဲ။

Credit to Chris Ferrie၊ နည်းပညာတက္ကသိုလ်၊ ဆစ်ဒနီ

ကွမ်တမ်အနာဂတ်ဆီသို့ လျှောက်လှမ်းမည့်လမ်းသည် အချို့သောမျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုရှည်လျားပြီး ကွေ့ကောက်နေပေမည်၊ သို့သော် ၎င်းရရှိထားသည့် အလားအလာသည် လေးနက်သည်ဟု UTS တွဲဖက်ပါမောက္ခ Chris Ferrie က ရေးသားခဲ့သည်။ အကယ်၍ Sydney Harbour တံတားကို ယနေ့ ပြန်လည်တည်ဆောက်မည်ဆိုပါက အင်ဂျင်နီယာများသည် ဖုန်မှုန့်များ မပြောင်းလဲမီ virtual world တွင် တံတားအသစ်ကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲ၊ တည်ဆောက်ကာ စမ်းသပ်မည်ဖြစ်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်တူခြင်းတူခြင်းသည် သိပ္ပံနှင့်နည်းပညာကို တော်လှန်ခဲ့ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးကာ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချကာ အန္တရာယ်များကို သိသိသာသာ လျော့ပါးစေပါသည်။ ဆေးဝါးအတွက်လည်း အလားတူလုပ်နိုင်ပါတယ်။ ယနေ့ခေတ်တွင်၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ကွန်ပြူတာများသည် လူ့ခန္ဓာကိုယ်အတွင်း မော်လီကျူး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို တုပနိုင်ခြင်း မရှိသောကြောင့် မူးယစ်ဆေးဝါးများကို 'ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်' လောက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းမျိုး မရှိသေးဘဲ၊ ထို့ကြောင့် ဆန်းသစ်သော ကုထုံးများနှင့် ကုသနည်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေမည့် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို မပေးနိုင်ပေ။ ဤနေရာတွင် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ၏ ကတိကဝတ်များရှိသည်။ အနာဂတ်တွင် ဆေးဝါးအသစ်များ၊ ပစ္စည်းများနှင့် ထူးခြားဆန်းပြားသော အရာဝတ္ထု ပုံစံသစ်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲကာ စမ်းသပ်ရန်အတွက် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများပေါ်တွင် ဓာတုဗေဒပညာရပ်ကို အတုယူမည်ဖြစ်သည်။ ဤအရာသည် Utopia၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ ပျက်ပြားစေသည့် အခြေအနေတစ်ခု သို့မဟုတ် လောကမှ တည်ငြိမ်သော တိုးတက်မှု၏ ချီတက်မှုသာ ဖြစ်မည်ကို အချိန်ကသာ ပြောပြလိမ့်မည်။ ကွမ် တမ် အယ်လဂိုရီသမ် သည် ကွမ်တမ်အချက်အလက်ကို ပြောင်းလဲပေးသည့် အဆင့်ဆင့်သော ညွှန်ကြားချက်အစုတစ်ခုဖြစ်ပြီး သမားရိုးကျ အယ်လဂိုရီသမ်သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အချက်အလက်ကို ပြောင်းလဲသည့် အဆင့်ဆင့်သော ညွှန်ကြားချက်များ (သင့်မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းနှင့် အခြားကွန်ပျူတာများ၏ ဘစ်နှင့်ဘိုက်များ) . ကွမ်တမ်အချက်အလက်ကို စွမ်းအင်နှင့် ရုပ်၏အသေးစိတ်အသေးစိတ်များဖြင့် ကုဒ်နံပါတ်ဖြင့် ကုဒ်နံပါတ်ဖြင့် ပြီးခဲ့သောရာစုနှစ်တွင် ကွမ်တမ်ရူပဗေဒ ဖြင့် ဖော်ပြ ပြီး အဏုစကေးတွင် တိကျသောအင်ဂျင်နီယာဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာ ၏ 0s နှင့် 1s များထက် ၊ ကွမ်တမ်ဘစ်များ (သို့မဟုတ် qubits) များကို ရှည်လျားသောနံပါတ်များ ဖြင့် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည် ။ 1990 ခုနှစ်များတွင်၊ bits ထက် qubits တွင် encode လုပ်ပါက အချို့သောပြဿနာများကို အဆင့်နည်းနည်းဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သည်ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤဖြတ်လမ်းသည် အလွန်စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းပြီး ၎င်းကို မြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော နည်းလမ်းဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် နိုင်ငံတကာ သိပ္ပံနည်းကျ ကြိုးပမ်းမှုမှ စက်များကို စတင်တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ အဆိုပါစက်များကို ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ ဟုခေါ်ဆိုကြ ပြီး အနှစ် 30 ကြာပြီးနောက်၊ နိယာမရှေ့ပြေးပုံစံကိရိယာများကို သက်သေပြနိုင်ခဲ့သည်။ Quantum ကွန်ပြူတာသိပ္ပံသုတေသီများ သည် အလားတူပြဿနာအတွက် အကောင်းဆုံး classical algorithm ထက် အဆင့်အနည်းငယ်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု ယူဆရသည့် Quantum Algorithm Zoo 60 ကျော်၏ Quantum Algorithm Zoo ဟုခေါ်သော စာရင်းကို ပြုစုထားသည် ။ စာရင်းတွင် ပထမဆုံးသည် အကျော်ကြားဆုံး—Shor's factoring algorithm ဖြစ်သည်။ ကိန်းဂဏန်းအချက်ပြခြင်းဆိုသည်မှာ ကိန်းဂဏန်း (21 ကဲ့သို့) အများအပြားကို ပေါင်းခြင်း (21 = 7 × 3) ဖြင့် ထုတ်ပေးသည့် သေးငယ်သောဂဏန်းများအဖြစ်သို့ ခွဲထုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ အလွန်ကြီးမားသော အရေအတွက်များအတွက်၊ ၎င်းသည် လုံခြုံရေးအတွက် ဆက်သွယ်ရေးစနစ်အများစု (အင်တာနက်ကဲ့သို့) အသုံးပြုသည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကွန်ပျူတာများအတွက် ခက်ခဲသောပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ Shor ၏ အယ်လဂိုရီသမ်သည် လျှို့ဝှက်ရေးနှင့် လုံခြုံရေးအတွက် ကြီးမားသောအချက်ဖြစ်သည့် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် အနည်းငယ်သာလှမ်းရန် လိုအပ်သည်။ ပြဿနာများစွာကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဖြေရှင်းနည်းများစာရင်းတွင် အကောင်းဆုံးအဖြေကို ရှာဖွေရန်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ Grover ၏ ရှာဖွေမှု algorithm သည် အထူးသဖြင့် ခက်ခဲသော ပြဿနာများအတွက် classical search algorithm ထက် အဖြေတစ်ခုရရှိရန် ခြေလှမ်းအနည်းငယ်သာကြာသည့် ကျော်ကြားသော ကွမ်တမ် အယ်ဂိုရီသမ် ဖြစ်သည်။ တကယ့်ကမ္ဘာ့ပြဿနာများသည် သိသာထင်ရှားသော လက်တွေ့ကျသော အကျိုးကျေးဇူးကို ရရှိစေမည်ကို မသိရသေးသော်လည်း ဤအမျိုးအစား၏ ခက်ခဲသောပြဿနာများသည် ရာသီဥတုပုံစံရေးဆွဲခြင်း၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း နှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အရေးပါသောနေရာများတွင် များပြားနေပါသည်။ မကြာသေးမီက၊ သုတေသီများသည် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ ပါရာဒိုင်းအသစ်တွင် အတုယူနိုင်ဖွယ်ရှိသော စံနမူနာများမှတစ်ဆင့် လေ့လာသင်ယူရန် လေ့ကျင့်ရေးကွမ်တမ်စက်ပစ္စည်းများ၏ နိယာမနမူနာများကို သက်သေပြပြီး သက်သေပြခဲ့သည်။ ဓာတုတုံ့ပြန်မှုများ၏ တိကျမှန်ကန်သော သရုပ်ဖော်မှုတွင် ကွမ်တမ်ရူပဗေဒ သီအိုရီမှ ထွက်ပေါ်လာသော တွက်ချက်မှုများ လိုအပ်သည်။ ဆေးဝါးအသစ်များ၊ ဓာတ်မြေသြဇာများ၊ ဘက်ထရီများနှင့် အခြားပစ္စည်းများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရန် လိုအပ်ပါသည်။ မည်သည့်ဥပမာတွင်မဆို လက်တွေ့ကျသော ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာတစ်လုံး၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ခြင်းမရှိသေးသော်လည်း ပရိုဂရမ်လုပ်နိုင်သော ကွမ်တမ် ကွန်ပြူတာသည် အခြေခံသဘောတရားအရ ဤအခြေခံအဆင့်တွင် လက်တွေ့ကမ္ဘာကို အတုယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ မကြာခဏဆိုသလို၊ နည်းပညာတစ်ခု၏ တကယ့်အသွင်ကူးပြောင်းရေးစွမ်းအားသည် ၎င်း၏လက်ငင်းအသုံးချမှုတွင်မဟုတ်၊ ကြိုမမြင်နိုင်သောအရာများတွင် တည်ရှိနေပါသည်။ အင်တာနက်၏ အစောပိုင်းကာလများကို တွေးတောကြည့်လျှင် အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်း၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ သို့မဟုတ် streaming ၀ န်ဆောင်မှုများ ထွန်းကားလာမည်ဟု လူအနည်းငယ်က ခန့်မှန်းခဲ့ကြသည်။ အလားတူ၊ ကွမ်တမ်နည်းပညာသည် cryptography၊ ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ရာသီဥတုပုံစံရေးဆွဲခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များကို တော်လှန်ပြောင်းလဲလိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ထားသော်လည်း ၎င်း၏ နောက်ဆုံးအကျိုးသက်ရောက်မှုသည် စိတ်ကူးမယဉ်နိုင်သေးသည့် အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအလားအလာများအားလုံးနှင့်အတူ ဖောင်းပွမှုများစွာ ထွက်ပေါ်လာသည်။ ဒါပေမယ့် အဲဒါကို လက်တွေ့ဆန်တဲ့ အတိုင်းအတာနဲ့ ထိန်းရမယ်။ လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်း၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် တက္ကသိုလ်ရူပဗေဒဌာနများမှ နိုင်ငံစုံကော်ပိုရေးရှင်းကြီးများနှင့် စတင်တည်ထောင်သည့်ကုမ္ပဏီများ၏ အင်ဂျင်နီယာဓာတ်ခွဲခန်းများသို့ ဖြည်းဖြည်းချင်းပြောင်းရွေ့လာကြသည်။ သုတေသနသည် သိပ္ပံနည်းကျ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုမှ တိကျသော အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ဆောင်ရွက်ပေးခြင်းသို့ ကူးပြောင်းသွားပါသည်။ အမှန်စင်စစ်၊ ဤအရာများသည် လူသားမျိုးနွယ် ကြုံတွေ့ဖူးသမျှ အကြီးမားဆုံးသော စိန်ခေါ်မှုများထဲမှ အချို့ဖြစ်သည်။ လောလောဆယ်တွင် Quantum ကွန်ပျူတာများသည် လည်ပတ်ရန်အတွက် အလွန်နိမ့်သော အပူချိန် သို့မဟုတ် အလွန်မြင့်မားသော ဖုန်စုပ်စက် လိုအပ်ပါသည်။ ကွမ်တမ်အချက်အလက်ကို ကုဒ်သွင်းသည့် လွတ်လပ်မှုဒီဂရီများသည် ကျိုးပဲ့လွယ်သည်—၎င်းတို့ထိတွေ့လာသော လွေးအမှုန်တိုင်းသည် ပြုပြင်၍မရသော အမှားတစ်ခုဖြစ်စေနိုင်သည်။ သင်၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အချက်အလက်ကို ကုဒ်လုပ်ခြင်း၏ သက်တမ်းသည် နှစ်ဘီလီယံများစွာရှိသော်လည်း ယနေ့၏ qubits ၏သက်တမ်းသည် တစ် စက္ကန့်၏ တစ်ထောင် ဖြစ်သည် ။ သို့သော်လည်း လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်အတွင်း ကွမ်တမ်နည်းပညာတွင် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်ပြောင်းလဲလာခဲ့သည်။ နည်းပညာအကူးအပြောင်းများသည် ကနဦးကြိုတင်ဟောကိန်းထုတ်ထားသည်ထက် နှေးကွေးလေ့ရှိကြောင်း သမိုင်းက သင်ပေးသည်။ ကွမ်တမ်နည်းပညာသို့ ကူးပြောင်းခြင်းသည် ခလုတ်ကိုလှန်လိုက်ခြင်းကဲ့သို့မဟုတ်ပေ—၎င်းသည် တဖြည်းဖြည်းချင်း လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ ဤအရာအားလုံးကို ရှုထောင့်သို့ရောက်စေရန်အတွက် ကြောက်ရွံ့မှုသည် မသိခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာတတ်သည်ကို သတိရရပါမည်။ ကွမ်တမ်နည်းပညာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများသည် တုန်လှုပ်ချောက်ချားဖွယ်ကောင်းသော်လည်း ယင်းတို့ကို ကျော်ဖြတ်၍မရနိုင်ဟု မဆိုလိုပါ။ ကွမ်တမ်အနာဂတ်ဆီသို့ လျှောက်လှမ်းမည့်လမ်းသည် အချို့သောမျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုမိုရှည်လျားပြီး အကွေ့အကောက်များ ရှိကောင်းရှိနိုင်သော်လည်း ၎င်းရရှိထားသည့် အလားအလာမှာ လေးနက်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ လူသားများသည် ဤပေါ်ပေါက်လာသော နည်းပညာကို ချဉ်းကပ်သင့်သည့် လက်တွေ့ဆန်သော်လည်း အကောင်းမြင်နိုင်သော မှန်ဘီလူးဖြင့် တည်ရှိနေပါသည်။ ကွမ်တမ်နည်းပညာကို ဘယ်သူကြောက်လဲ။ ပြောင်းလဲမှု၊ မသိခြင်း သို့မဟုတ် နည်းပညာဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများနှင့်အတူ မလွဲမသွေ လိုက်ပါလာမည့် စိန်ခေါ်မှုများကို ကြောက်ရွံ့သူများ ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့တိုင်၊ ကွမ်တမ်နည်းပညာကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းသည် ကြောက်ရွံ့မှုကို ကျော်လွှားရန် နည်းပါးပြီး နားလည်မှု၊ စိတ်ရှည်မှုကို အားပေးခြင်းနှင့် ဤနည်းပညာက ပေးဆောင်လာမည့် အကန့်အသတ်မရှိ ဖြစ်နိုင်ချေများကို ပွင့်လင်းမြင်သာစွာထားရှိခြင်းအကြောင်း ပိုမိုနည်းပါးပေမည်။ University of Technology, Sydney မှ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ #Amm

မအိပ်ခင် ရေသောက်တာ ကောင်းလား ? ဆိုးလား?

 ညအိပ်ရာမ၀င်ခင် ရေသောက်တာက ရေသောက်တဲ့ပမာဏပေါ်မူတည်ပြီး အကောင်းရော အဆိုးရော ရှိနိုင်ပါတယ်။  အိပ်ရာမဝင်မီ ရေအနည်းငယ်သောက်ခြင်းက သင့်ခန္ဓာကိုယ်ကို ရေဓာတ်ပြည့်ဝစေပြီး တစ်ညတာလုံး ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် သင့်ခန္ဓာကိုယ်တွင် အရည်အလုံအလောက်ရှိကြောင်း သေချာစေပါသည်။  သို့သော် အိပ်ရာမဝင်မီ ရေအလွန်အကျွံသောက်ခြင်းသည် ဆီးသွားရန်လိုအပ်ခြင်းကြောင့် ညဘက် အိပ်ရာက နိုးလာနိုင်ပြီး အခြားကျန်းမာရေးပြဿနာများကိုလည်း ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

 စတင်ရန်၊ အိပ်ရာမဝင်မီ ရေအနည်းငယ်သောက်ခြင်းသည် သင့်အား မသက်မသာဖြစ်စေခြင်း သို့မဟုတ် ဗိုက်အောင့်ခြင်းတို့ကို မဖြစ်စေသရွေ့ အကျိုးပြုနိုင်သည်။  ရေဓာတ်ပြည့်ဝနေဖို့က ကျန်းမာရေးတစ်ခုလုံးအတွက် အရေးကြီးသလို အိပ်ရာမဝင်ခင် ရေသောက်တာက တစ်နေ့တာအတွင်း ဆုံးရှုံးသွားတဲ့ အရည်တွေကို ပြန်လည်ဖြည့်တင်းဖို့ ကူညီပေးနိုင်ပါတယ်။  မနက်အိပ်ရာနိုးတဲ့အခါ သင့်ကို ပိုလန်းဆန်းစေပြီး အားအင်တွေကိုလည်း ကူညီပေးနိုင်ပါတယ်။  အိပ်ရာမဝင်မီ ရေသောက်ခြင်းသည် ခန္ဓာကိုယ်၏ အပူချိန်ကို တစ်ညလုံး တည်ငြိမ်အောင် ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ညဘက် ချွေးထွက်ခြင်းကို လျှော့ချပေးနိုင်သည်။

 တစ်ဖက်တွင်၊ အိပ်ရာမဝင်မီ ရေအလွန်အကျွံသောက်ခြင်းသည် သင့်ခန္ဓာကိုယ်မှ မကြာခဏဆီးသွားရန်လိုအပ်သောကြောင့် ညဘက်တွင် မကြာခဏနိုးလာနိုင်သည်။  ၎င်းသည် သန့်စင်ခန်းအသုံးပြုရန် နိုးထပြီးနောက် သင့်ခန္ဓာကိုယ်က မိနစ်အနည်းငယ်ကြာ အိပ်ပျော်သွားသည့်အတွက် သင့်အိပ်စက်မှုအရည်အသွေးကို ကျဆင်းသွားစေနိုင်သည်။  ထို့အပြင် အိပ်ရာမဝင်မီ ရေအလွန်အကျွံသောက်ခြင်းသည် ရေအလွန်အကျွံသောက်သုံးခြင်းကြောင့် ခန္ဓာကိုယ်တွင်း အီလက်ထရောနစ်မညီမျှခြင်းကြောင့်ဖြစ်သော hyponatremia ဟုခေါ်သော အခြေအနေတစ်ခုသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။  hyponatremia ၏ လက္ခဏာများမှာ ပျို့ခြင်း၊ စိတ်ရှုပ်ထွေးခြင်း၊ ကြွက်သားများ ကြွက်တက်ခြင်း၊ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်ခြင်းနှင့် ခေါင်းကိုက်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

 နိဂုံးချုပ်အနေနဲ့ အိပ်ရာမဝင်ခင် ရေသောက်တာက လုံလောက်အောင် သောက်သုံးသရွေ့ ယေဘုယျအားဖြင့် အကျိုးရှိပါတယ်။  ရေအနည်းငယ်သောက်ခြင်းက သင့်အား ရေဓာတ်ပြည့်ဝစေပြီး ညဘက်တွင် ကောင်းမွန်စွာအိပ်ပျော်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။  သို့သော် အိပ်ရာမဝင်မီ ရေအလွန်အကျွံသောက်ခြင်းက သင့်ကို ညဘက်တွင် နိုးထစေကာ hyponatremia ကဲ့သို့သော အခြားကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။  သင့်ခန္ဓာကိုယ်ရဲ့ အသံကို နားထောင်ပြီး အိပ်ရာမဝင်ခင် ရေများများသောက်တာကို ရှောင်ကြဉ်တာ အကောင်းဆုံးပါပဲ။

 (ဤဆောင်းပါးကို ကြိုက်နှစ်သက်ခြင်း ၊ အောက်တွင် မှတ်ချက်ပေးခြင်း၊ သင့်သူငယ်ချင်းများနှင့် မျှဝေခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်၏အလုပ်ကို ကျေးဇူးပြု၍ ပံ့ပိုးကူညီပါ။  နှလုံးသားထဲက ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။)

#Amm

Prompt Engineering အတွက် ChatGPT ၏ Beginner's Guide

သုံးစွဲသူများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအတွက် ChatGPT အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ နောက်ဆုံးလမ်းညွှန်ချက်

အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အင်ဂျင်နီယာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများထဲသို့ မဝင်မီ ChatGPT နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာအားလုံးကို နားလည်ရန် တစ်မိနစ်အချိန်ယူလိုက်ကြပါစို့။ OpenAI မှဖန်တီးထားသော Chat GPT စနစ်သည် လူသားတစ်ဦးနှင့်တူသော မတူညီသောလှုံ့ဆော်မှုများကို အကြောင်းပြန်ပေးနိုင်သည့် ဆန်းပြားသောဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကဏ္ဍများစွာမှ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် ၎င်းကို နားလည်သဘောပေါက်ပြီး ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းမှုဆိုင်ရာ စွမ်းရည်ကြောင့် ၎င်းကို စိတ်ဝင်စားလာကြသည်။ OpenAI မှ အစွမ်းထက်သော ဘာသာစကားမော်ဒယ်ဖြစ်သည့် ChatGPT ကို အသုံးပြုရန် အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

Prompt Engineering သည် ChatGPT ကို အသုံးပြု၍ အလိုရှိသော ပြန်စာများကို ထုတ်ယူရန် အချက်ပြမှုများကို မဟာဗျူဟာကျကျ စီစဉ်ပြီး ဖန်တီးပါသည်။ ၎င်းတွင် မော်ဒယ်၏ အမူအကျင့်ကို ထိန်းညှိပေးပြီး မော်ဒယ်၏ ထုတ်လုပ်လိုက်သော အထွက်၏ လုပ်ရည်ကိုင်ရည်နှင့် အသုံးချနိုင်မှုတို့ကို ပုံသွင်းသည့် ညွှန်ကြားချက်များနှင့် သွင်းအားစုများကို ဝီရိယစိုက်ထုတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာ၏တန်ဖိုးသည် ChatGPT ၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများ သို့မဟုတ် ပန်းတိုင်များသို့ ၎င်း၏တုံ့ပြန်မှုများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်မှုတွင် တည်ရှိသည်။ ဂရုတစိုက် တွေးခေါ်မှု အကြံပြုချက်များ ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ ရည်ရွယ်ချက်များကို မော်ဒယ်သို့ အောင်မြင်စွာ ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်ပြီး ၎င်းထံမှ တိကျပြီး သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များကို ရရှိနိုင်သည်။

အသုံးပြုသူများနှင့် ChatGPT ထိထိရောက်ရောက်ဆက်သွယ်နိုင်ရန်၊ အချက်ပေးချက်များသည် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် သက်ဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများ ထုတ်ပေးရန်နှင့် စကားစမြည် စတင်သူအဖြစ် ဆောင်ရွက်ရန်အတွက် မော်ဒယ်အတွက် လိုအပ်သော နောက်ခံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ညွှန်ကြားချက်များကို ရှင်းလင်းတိကျစွာ စီစဉ်ခြင်းဖြင့် လိုချင်သောရလဒ်များကို ထုတ်လုပ်ရန် ChatGPT ကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။ လေ့လာမှုများအရ လျင်မြန်သော အင်ဂျင်နီယာသည် ဘာသာစကား မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိစေပါသည်။ ဘာသာစကားမော်ဒယ်များအတွက် အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာကို တိုးတက်စေခြင်းဆိုင်ရာ OpenAI သုတေသနတစ်ခုတွင် ကောင်းစွာဒီဇိုင်းဆွဲထားသော အချက်များသည် ထုတ်လုပ်ထားသော ပြန်ကြားစာများ၏ တိကျမှုကို တိုးမြင့်စေပြီး အန္တရာယ်ရှိသော သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်သော ရလဒ်များကို တားဆီးကာ မော်ဒယ်၏အပြုအမူအပေါ် သုံးစွဲသူများကို ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်စေကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

AI ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ဆက်သွယ်ရေးအတွက် အချက်ပြမှုများသည် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အရည်အသွေးမြင့် prompts များကိုရေးရန် prompts များကို အမျိုးအစားခွဲပုံကို နားလည်ရန် ဦးစွာနားလည်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် တိကျသောပစ်မှတ်တုံ့ပြန်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့အား ထိရောက်စွာစီစဉ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အချက်ပေးချက်များ၏ အဓိကအမျိုးအစားများ ပါဝင်သည်-

• သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေသည့်အချက်များ- "ဘာ" နှင့် "ဘယ်လို" ဟူသော စကားလုံးများဖြင့် ဤမေးခွန်းများသည် အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် AI မော်ဒယ်မှ အချို့သော အချက်အလက် သို့မဟုတ် အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် ပြီးပြည့်စုံပါသည်။
• ညွှန်ကြားချက်များကိုအခြေခံ၍ အချက်ပြချက်များ- AI မော်ဒယ်သည် ညွှန်ကြားချက်များဖြင့် အချက်ပြခြင်းဖြင့် သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် ညွှန်ကြားထားသည်။ ဤမေးခွန်းများသည် Siri၊ Alexa သို့မဟုတ် Google Assistant ကဲ့သို့သော အသံအကူများကို ကျွန်ုပ်တို့မေးသည့်မေးခွန်းများနှင့် ဆင်တူပါသည်။
• အကြောင်းအရာများကို ပံ့ပိုးပေးသော အကြံပြုချက်များ- AI မော်ဒယ်ကို အကြောင်းအရာ အချက်အလက်ဖြင့် ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့်၊ ဤအချက်များသည် သုံးစွဲသူ၏ ရည်ရွယ်ထားသော တုံ့ပြန်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ စကားစပ်ပေးခြင်းဖြင့် AI သည် ပိုမိုတိကျပြီး ဆီလျော်သောပြန်ကြားချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
• နှိုင်းယှဉ်ချက်အချက်များ- နှိုင်းယှဉ်မှုအချက်များသည် အသုံးပြုသူများ ဖြစ်နိုင်ချေများစွာကို အကဲဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ပညာတတ်ရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရန် ကူညီပေးသည်။ ရွေးချယ်မှုအမျိုးမျိုး၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ ၎င်းတို့သည် အကျိုးရှိသည်။
• ထင်မြင်ချက်ရှာဖွေသောမေးခွန်းများသည် သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုအပေါ် AI ၏ ရပ်တည်ချက် သို့မဟုတ် ထင်မြင်ချက်ကို ထုတ်ယူစေသည်။ သူတို့သည် တွေးခေါ်မှုကို လှုံ့ဆော်ပေးသော သို့မဟုတ် မူရင်းစိတ်ကူးများရရှိလာစေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေသော စကားစစ်ထိုးပွဲများတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။
• ရောင်ပြန်ဟပ်သောမေးခွန်းများ- လူများသည် ရောင်ပြန်ဟပ်သောမေးခွန်းများကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့အကြောင်း၊ ၎င်းတို့၏ယုံကြည်ချက်များနှင့် ၎င်းတို့၏အပြုအမူများအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဘာသာရပ်တစ်ခု သို့မဟုတ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အတွေ့အကြုံအပေါ် အခြေခံ၍ တွေးခေါ်မှုနှင့် မိမိကိုယ်ကို တိုးတက်မှုကို မကြာခဏ မြှင့်တင်ကြသည်။ သင်လိုချင်သောအဖြေကိုရရန် နောက်ခံအချက်အလက်အချို့ကို ပေးရန်လိုအပ်နိုင်သည်။

ထိရောက်သော အချက်ပြမှုများကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် အချက်များစွာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။ ဤအချက်များသည် ChatGPT ၏ ပြန်ကြားစာများ၏ ထိရောက်မှု၊ သင့်လျော်မှုနှင့် အရည်အသွေးတို့ကို သက်ရောက်မှုရှိသည်။ မရှိမဖြစ် စဉ်းစားရမည့်အချက်များ ပါဝင်သည်-

• ChatGPT ၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အားနည်းချက်များကို သုတေသနပြုခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်အသိပညာကို ရယူပါ။ ChatGPT ကဲ့သို့သော ခေတ်မီဆန်းသစ်သော မော်ဒယ်များပင်လျှင် သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းသောရလဒ်များကို ပေးဆောင်ရန် အကူအညီ လိုအပ်နိုင်ပါသည်။ ဤအသိပညာသည် မော်ဒယ်၏ အားနည်းချက်များကို လျော့နည်းစေပြီး မော်ဒယ်၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေသော အချက်ပြမှုများကို တီထွင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
• အသုံးပြုသူရည်ရွယ်ချက်- သက်ဆိုင်ရာပြန်စာများထုတ်ပေးရန်အတွက် အသုံးပြုသူ၏အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ChatGPT သည် တိကျပြီး သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ရန်အတွက်၊ လမ်းညွှန်ချက်များသည် သုံးစွဲသူ၏ မျှော်လင့်ချက်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ကိုယ်စားပြုရမည်ဖြစ်သည်။
• ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုနှင့် တိကျမှု- ကွဲလွဲမှု သို့မဟုတ် သံသယစိတ်များကို လျှော့ချရန်၊ ကွဲပြားစွာ ပြန်ကြားချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့် အချက်မှာ ရှင်းလင်းတိကျကြောင်း သေချာပါစေ။
• ဒိုမိန်း သီးခြားသတ်မှတ်မှု- အထူးပြုထားသော ဒိုမိန်းတစ်ခုနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်ကို လိုချင်သောရလဒ်ကို ညွှန်ပြရန် နယ်ပယ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဝေါဟာရဗေဒ သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာကို အသုံးပြုရန် စဉ်းစားပါ။ ပိုမိုတိကျပြီး ဆီလျော်သောရလဒ်များကို ပေးစွမ်းရန်အတွက် အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် ဥပမာများကို မော်ဒယ်သို့ ပေါင်းထည့်နိုင်သည်။
• ကန့်သတ်ချက်များ- အလိုရှိသောရလဒ်များရရှိရန် ကန့်သတ်ချက်များ လိုအပ်သည်ရှိမရှိ (ဥပမာ တုံ့ပြန်မှု၏ အရှည် သို့မဟုတ် ဖော်မတ်ကဲ့သို့) ကို စစ်ဆေးပါ။ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီသော ပြန်စာများထုတ်ပေးရာတွင် မော်ဒယ်ကိုကူညီရန်အတွက် ကန့်သတ်ချက်များကို အတိအလင်းပေးနိုင်ပါသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များ၏ဥပမာများတွင် ဇာတ်ကောင်ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့်ပုံစံများ ပါဝင်သည်။

ရလဒ်ကောင်းများကို အဆုံးအဖြတ်ပေးသည့် အဓိကအချက်သုံးချက်မှာ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၊ မော်ဒယ်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ထိရောက်သော အချက်ပြမှုများဖြစ်သည်။ ဤအရာများထဲမှ တစ်ခုကိုသာ ထိန်းချုပ်နိုင်သောကြောင့် ထိရောက်သော အချက်ပြခြင်းအတွက် လမ်းညွှန်ချက်အချို့ဖြစ်သည်။

• ရှင်းလင်းပြတ်သားပြီး ရိုးရှင်းသော၊ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမရှိသော ဘာသာစကား။
• ChatGPT ပေးအပ်ထားသော ပုဂ္ဂိုလ် သို့မဟုတ် ၎င်းသည် သင့်အမှာစာတွင် ဖွင့်မည့်အပိုင်း။
• သင်၏ပံ့ပိုးကူညီမှု သို့မဟုတ် သင်ကမ်းလှမ်းသည့်ဒေတာနှင့် ပုံဥပမာများ။ (ChatGPT သည် အစောပိုင်း ချတ်မှတ်တမ်းများမှ ဒေတာနှင့် ပုံဥပမာများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။)
• သင်လုပ်ဆောင်ရန် ChatGPT ပေးသည့် သီးခြားအလုပ်တစ်ခု သို့မဟုတ် သင်၏မျှော်လင့်ထားသည့်ရလဒ်။
• ပထမဆုံး တုံ့ပြန်မှုကို ရရှိပြီးနောက်၊ လိုအပ်သော ချိန်ညှိမှုများ ပြုလုပ်ပြီး လိုချင်သော ရလဒ်ရရှိသည်အထိ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ထပ်လုပ်ပါ။

ဤအချက်များအား ChatGPT စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး လိုအပ်သော ရည်မှန်းချက်များကို နီးကပ်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေကြောင်း သေချာစေသည့် အဆိုပါအချက်များအား အမြန်အင်ဂျင်နီယာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားပါသည်။ အချက်ပြအင်ဂျင်နီယာသည် Chat GPT ကဲ့သို့ ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ အသုံးဝင်မှုနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုမှုကို မြှင့်တင်ရန် အဆက်မပြတ် မြှင့်တင်နေသည့် သုတေသနနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။

#analytics insight 

#Amm