ನೀವು ಸಂಶೋಧನಾ ಊಹೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದೇ? ಐಕ್ಯೂ ನೋಡಿ!

ಹವಾಲೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಗುರುತಿನುದ್ಧಾರ ಸಮರ್ಪಕ ಶೋಧಾಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಯೋಜನೆಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಉದಯವು ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಹಾವಳಿಗೆ ನಾವೀನ್ಯದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಶೋಧ ಆಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತವಂತಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೊಸತನದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಹೊಸ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಾಹಿತಿಗಳ ನಡುವಿನ ನೋಟಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರ ರಚನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. *ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಶಿಸ್ತಿನ ಸಂಘಟನೆ* ಅಸಾಧಾರಣ ದೃಷ್ಟಿಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಕಾಡೆಮಿಕ್ ಅಧ್ಯಯನದ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಶ್ರೀಮಂತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮನುಷ್ಯ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ನಡುವೆ ನಾವೀನ್ಯವಾದ ಸಂಸ್ಥಾನ

ಶೋಧಾಹಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಜ್ಞಾನಿಯ ಉನ್ನತ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಯ ನಾಶಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡಾಕ್ಟರಲ್ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮೊದಲ ವರ್ಷದ ಹೊತ್ತಿನಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅನ್ವೇಷಣಾ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಬದುವಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. SciAgents ಅನ್ನು MIT ಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮೂಲಕ ಶೋಧಕರೊಬ್ಬರು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವೇದಿಕೆಯು ಮಾನವ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಸಮಾನಭಾಗದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಶೋಧಾಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರಣದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಧಾನ

ಶೋಧಕರು ವಿಶೇಷ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಾಗಿ ರೂಪವಂತರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಚಿತ್ರಣದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನಿರ್ಧಾರಗೊಳ್ಳಿಸುತ ಬಿಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಆಯೋಜನೆಯಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ. ಜ್ಞಾನಗಳ ಗ್ರಾಫ್ ಮೂಲಕ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಜ್ಞಾನ ವಿಷಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಆ banheiro ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ವಿಮರ್ಶಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಆಕರ್ಷಣವನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಿಸುವ ಅವಕಾಶಗಳು ಏರುತ್ತವೆ.

ಜ್ಞಾನದ ಸಂಪನ್ನತೆಗೆ ಸಹಾಯ ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳು

ಈ ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ದಟ್ಟನೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡಲು ರೂಬುಗಟ್ಟಬೇಕಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೊಸ ಯೋಚನೆಗಳ ಉದಯಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲದ ಸೇರಿದ ಕೆಲಸವು ಶೋಧ ಆಹಾರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು. ಒಂದು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ Ontologist ಹೆಸರಾಗಿದ್ದು, ವಿಜ್ಞಾನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. Scientist 1 ಎಂಬ ಮಾದರಿ ಶೋಧ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ Scientist 2 ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಣೆಯೆರುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಯ ಹೊತ್ತಿನಲ್ಲಿ,Critic ಯೋಚನೆಯ ಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲತೆಯನ್ನು ಹೊರತರುವ ಸಲುವಾಗಿ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತೆಗಾಗಿ ಆಮಂತ್ರಣವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ.

ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗ ಶ್ರೇಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ

ನಿರಂತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕೌಶಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಂಡಿತರ ಗುಂಪಿನ ಚಲನಶೀಲತೆಗೆ ಈ ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದ ಮಾರ್ಗಗಳ ಉನ್ನತೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. Critic ನ ಪಾತ್ರವು, ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ, ಸೂಕ್ತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ çıktಿಯನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಹಯೋಗ ವಿಧಾನವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ರೂಪವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಶೋಧ ಆಹಾರಗಳ ರೂಪಗೊಳಿಸಲು ಪರಿಪೂರ್ಣವನ್ನು ಈಡಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು

ಅವರ ಹಾವಲೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ಶೋಧಕರೊಬ್ಬರು “ಶಿಲ್ಪ” ಮತ್ತು “ಜನರೇಟರ್ ಆಳವಾದ” ಎಂಬ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡ ಶೋಧಾಹಾರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. Scientist 1 ಮಾದರಿಯು ಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಕ್ಲೋನಲ್ ಪಿಗ್ಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಮೆಕಾನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಓಪ್ಟಿಕಲ್ ಗುಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೀವಾನುಬಂಧಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಯೋಚನೆಯು ನಂತರ Scientist 2 ಮೂಲಕ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವಸ್ತುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಮರ್ಶಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.

ಜ್ಞಾನದ ಹಕ್ಕುಗಳ ಪ್ರಗತಿಸು

ವಿವಿಧ ಶೋಧ ಲೇಖನಗಳಿಂದ ಜ್ಞಾನಗಳ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಶೋಧಾಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಏರಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂದಿನ ಶೋಧಗಳ ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಯೋಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಘೋಷಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ బయೋಇಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಉಪಕರಣಗಳ ಅಥವಾ ಕಾಲಜಿಯಕಾಲ್ಕ ಕಂಬದ ಆಶ್ರಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಂತೆ. ಈ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಲ್ಲಿ ಹೋಗುವುದು ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನವಾದಗಳಿಂದ ವಿಮರ್ಶಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಲುವಾಗಿ ಶೋಧನೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿನ್ನವುಗಳು ಬಹಳವುಗಳನ್ನು ಹಂತವನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತವೆ

ಶೋಧಕರವರು ಮಾಹಿತಿಯ ಉತ್ಪತ್ತಿಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಗುಣ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ನೂತನೆಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ತಮ್ಮ ಹಮ್ಮುಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತಾರಗೊಳಿಸಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ವಿದ್ಯಮಾನದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಸಾವಿರದ ಶೋಧ ಯೋಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಮಯ ಕುಳಿತಿದ್ದಾರೆ, ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಶಿಸಲು ತಯಾರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಹಾಗಾಗಿ, ಈ ಒಳನೋಟವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಶೋಧಕ್ಕೆ ಗಾಢ ವೈಪರೀತವನ್ನು ಕೊಡುವ ಪೊಲೀಸ್‌ ಮುಳುಗಿಸಲು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಾನಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿರುವವು, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಕೀವನ್‌ತಾಯಿಗೂ ಸೇರಿವೆ.

ಈ ನಾಟಕವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಕೇಳಲು, ಈ ಶೋಧದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಕುರಿತಂತೆ ಲೇಖನವನ್ನು ಓದಿರಿ ಇಲ್ಲಿ.

FAQ : ಶೋಧ ಆಹಾರಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದೇ? ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಯ ಬಳಕೆಗೆ ಕೇಳಿ!

ಶೋಧಾಹಾರವೆಂದರೆ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದದ್ದೇನು?
ಶೋಧ ಆಹಾರವು ಇಬ್ಬರು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಚರ ತತ್‌ತದಲ್ಲಿರುವ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಪ್ರಯೋಜನವಿದೆ. ಇದು ಕೀಳ್ಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ವಿಚಾರ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ಶೋಧವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶೋಧಾಹಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಹೇಗೆ ನೆರವಾಗಬಹುದು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಶಾಲ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದ ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತ ಶೋಧಾಹಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಶೋಧಾಹಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
ಹೌದು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿವಿಧ ಶೋದನ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದೆ, ಅಂದರೆ ಪ್ರಕೃತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಸಾಮಾಜಿಕ ಶಿಸ್ತು ಅಥವಾ ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರ, ಎಲ್ಲಾ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಂಪನ ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಶೋಧ ಆಹಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಯಾವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಇಲ್ಲಿದಾಗ: 1. ಶೋಧ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾಯಿಸಬೇಕು, 2. ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು, 3. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಕೃತಕ ಬಾಧಿತವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು 4. ಲಭ್ಯವೆಡೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಶೋಧಾಹಾರಗಳನ್ನು ಅಂಗೀಕರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ?
ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರಾತಿನಿಧಾನದಿಂದ ಬಳಕೆಗೆ ಇದನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಒಳಗೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಜ್ಞಾನದ ಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಏನು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶೋಧವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಶೋಧಾಹಾರಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮಾಡಿದ ಸಮಯವನ್ನು ಕಮ್ಮಿಯ ಮಟ್ಟದಿಂದ ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ, ವೈಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚಿನಗೊಳ್ಳುವುದು.
ಶೋಧ ಆಹಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಚಿತ್ತವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ?
ದಾಖಲೆಗಳು ಭರವಸೆ ತಪ್ಪುಗಳು, ಸಮಯಬಗ್ಗೆ ಬಳಕೆಯ ಮಾಡುವುದು. ಇದರಿಂದಾಗಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಶೋಧಾಧಾರವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಶೋಧವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಬಳಿಕೆಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ ರಾಗಬೇಕು?
ಹೌದು, ಯಾವಾಗಲೂ ಎಂದಾದರೂ ಏಕಕಾವುಗಳ ಆರಾಧನತಾಯಿಯನ್ನೇ ಈಗಾಗಲೇ ಶೋಧ ಬಂಧಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತೆ.
ಶೋಧ ಮೋಷಕರ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೆಸರುಗಳಲ್ಲಿ ತುಸುಕರ್ತಾದ್ರೋ?
ಹೌದು, ಕೆಲವು ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ದಾರಿ ಅಥವಾ ಸಮಯ, ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಳ್ಳಿದ್ದು, ಅನಧೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯಗಳು ಹಿಂದೆ ನಿರಂತರವಿದೆ.