ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಒಂದು ಹಂತವನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಿದ್ದು, ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಗಳೆಲ್ಲಾ ಭೂತಕಾಲವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ, ವಿವಿಧ ಶಾಖೆಗಳ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತವೆ. ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಾಲವನ್ನು ನಿಷ್ಪ್ರಗತಿ ಮಾಡುವುದು ಕಳೆದ ಅನುಭವವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಮತ್ತು ಅಸಿಂಕ್ರೋನಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಅಪೂರ್ವ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾಡಲು ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಮುಖ ಆತ್ಮಾವು, ಆರೋಗ್ಯದಿಂದ ಕೊಡಕವರೆಗೆ, ಹೊಸ ಹಾರಿಜಾನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಲಪಾಲ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧತೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಾದವು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಇಂದ ನಾಯಕತ್ವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸತತವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಹಿತಾಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ವಿಶ್ವವನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಅರ್ಥೈಸುವುದು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿದೆ.
ಸಮಯ ಸರಣಿಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿ
ಕಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂತ ಕ್ಲುಜ್ ನಲ್ಲಿ ಅವಿನ್ ಮತಿಕಿತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ ಅತೀ ಹೊಸ ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿ, *ಭವಿಷ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು*, ಸಮೀಪದ ಭವಿಷ್ಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಯ ಸರಣಿಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಮೆದುಳಿನ لہڙ%^%@’%#@@$@#^@%I#%Y9@#@$$@#%$@#%@#@ৰ್ರನ ನೋಡಿದಾಗ, ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೆಶನ್ಸ್ ನಲ್ಲಿ ಭರವಸೆ ನೀಡಿದೆ. ನೇಟರ್ ಕಮ್ಯೂನಿಕೇಶನ್‌ಸ್ ದಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಕಟಿತ ಅಧ್ಯಯನವು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಪ್ರವೃತ್ತಿ
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಹಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಮೊದಲನೆಯದು, *ಗುರುವಾಯಿತು*, ಇತ್ತೀಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಿ, ಎರಡನೆಯದು, *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿ*, ಹಳೆಯ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಜ್ಞಾನ ಹಸ್ತಾಂತರ ಧಮ್ ಶ್ರೆಣಿಯು *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿ* ಮಾದರಿಯು *ಗುರುವಾಯಿತು* ಇವರಿಂದ ನೀಡಾಗಿರುವ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಕ್ರಾಮಕವಾದಡ ಹ;;;;;;ರಚ್ನಾಗು ಮೂರು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ತಂಗಿರಲಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು *ಗುರುವಾಯಿತು* ಮಾದರಿ ಸಕಾಲದ ಮಾಹಿತಿ ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ಲೈವ್ ನೋಡುತ್ತಿದೆ. ಆದರೆ *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿ* ಮಾದರಿ, ಹಳೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ, ಅಕ್ಟೋಂಬರ್ ಮಾತ್ರ. ಈ ಕಾರು *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿ* ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈಯಕ್ತಿಕಕೃತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನ್ವಯಗಳು
ಈ ತಂತ್ರವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯಕ್ಕೆ ಮಹತ್ತರವಾದ ಮುನ್ನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ರೋಗಿಯ ಮೆದುಳು ಬಂಡ್ಲ್ನ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಕಾರವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ಖಾಯಂ ವೈದ್ಯಿಕ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದನದ ಕ್ರೂರ ಖರ್ಚುಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುತ್ತದೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ನೊಂದಿಗೆ ಇಎಇಜಿ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸೋಲ್ಲುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹೊಂದಣೆ, ನ್ಯೂರೋಲಾಜಿಕಲ್ ಕಾಳಜಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿತಗೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಏನೋ ಒಂದು ರೋಗಿ ತನ್ನ ಮೆದುಳಿನ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಲೈವ್ ದಾಖಲಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ವೈಶಾಲ್ಯವಿರುವ ಬ್ಲಾಕ್ ನಿಂಗ್ ಅಂಗಚಾಲನೆಕೋರ್ ಬೆನ್ನುಬೀಳುತ್ತಾನೆ, ಈ ಕಡಿಮೆ *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿ* ಮಾದರಿ ಕೆಂಪುನೀಲಿ ತರಗತಿಯು, ಅತ್ಯಂತ ಖಲ್ಲೀ ಬೆಂಗಳೂರಿನ ದೂರದಾದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯು ಘೋಷಿತ ಲಕ್ಷ್ಯന്മಾರಿಗೆ ಮಾತ್ರ.
ಕ್ರಭಜಿಕೆಗಳು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಣೆ
ಅನ್ವೇಶಕರು ಇವರ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗೊಳಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ವಿರುದ್ಧದ *ಶಿಕ್ಷಾತ್ರಿಗಳು* ಮತ್ತು *ಗುರು* ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ನಡೆಸದೆ ಯಾವುದೇ ಕಾವಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಬೊಸ್ಟ್‌ನ ಹಾಸ್ಕಾದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಖರ್ಚಗಳು 44 % ಮುಖ್ಯವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಕಷ್ಟವಾಗಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅತಿದೊಡ್ಡ *ಗುರು* ಬೆಳೆಕೋ ಪ್ರೀ ತಾತ್ಮಟ ಕಾವಿ, ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದುದಾಗಿದೆ.
ಇನ್ನೊಂದು ಹೆರಿಗೆ, ತಾನಗಿದ್ದರು ಚೌಡ ಹಾಕಿದ ಈ *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿ* ಮಾದರಿಯು ನಿಯಮಕ್ಕೆ ಈ ತಾತ್ಮಟದಿಂದ ಕಾರಣವಾದುದರಿಂದ ಹೊಸದಾಗಿದೆ, – *ದೂರ ಸುತ್ತುವೆಯ್* ಬೀಳದ ದಾಖಲೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರಂತರ ನಿಖರವಾಗಿಯೇ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಘೋಷಿಸಲು ಬದಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ.
ಮಾನವ ಮಿದುಳರಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ
ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫೌಂಡೇಶನಲ್ ಹೊಣೆಗಳು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿ, ಅತಿದೊಡ್ಡ ಮಾಹಿತಿ ತಾಣವನ್ನು ಮಾನವ ಮಿದುಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ . ಈ ಹೊಸ ಜ್ಞಾನವು ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಾನೆಲ್ಲಾವಾದ ಶ್ರೇಣಿಯು ನಿರೀಕ್ಷಿತಾಯ್ಥಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಧ್ಯಯನವು ಬುದ್ಧಿಯ ಚಾಲನೆಯ ಸಂಪತ್ತುಗಳ ಅರ್ಥಕರ್ತನ್ನು ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕಥೆಗಳಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಾಗ ಅಥವಾ ವಿಮರ್ಶೆಗಳಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮಿದುಳು ನಿರಂತರ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹಾಸ್ಯವಾಗಿ, ಬರುವುದಾದ ನಮ್ಮ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಡೇಟಾವಾಗಿವೆ. ಯು ಸಮಾಲೋಚಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಇದಾಗಿದೆ – ಇದು ಪರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕ್ರಿಯೆಯ ನಿತ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇದುವರೆಗೆ, ಕಾರು *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿಯಿಂದ* ಗೆಲ್ಲಬಹುದು, ನಿರ್ಗಮನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಸಮಯ ಜ್ಞಾನನೀಡುತ್ತವೆ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಗಳು
ಕೃತಿಕಾರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಾವು ಬಳಸುವುಮ್ಮಾತ್ತಿಸಿದರು, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಂಡಾಯಿಸು ಮೆೌಲಿಕ ಸ್ನೇಹಿಯಿಂದ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಿತಾಸನೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಶ್ರೇಣಿಯು. ಈ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಮುಂದಿತ್ತಾದ ಘನೇಶನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆ ಮಾಡಬೇಕಾದರಿಂದ ಬಳಸಬಹುದು, ಕ್ರಿರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೊರತಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕಾದ ಘನೇಶವಿರಬೇಕು, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸುನಾರ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಖಾತಾ ಬಾಯಿಯ ನಡುವಿನ ತಲೆಗಳೆಯಾದವುಗಳನ್ನು ನಿಕೃದ್ಧ್ವಾರವುಳ್ಳಾಟಗಳನ್ನುವಾಗಿ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನುಗಳನ್ನು ಪಡುವಣೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋೞынаನ್ನ್ನ್ನಾರು ಅಥವಾ ಅಲನ್ ಟೂರಿಂಗ್ ಉಲ್ಬಣ ದೂರದ ಹರಿವಿನ.
ಭಂಡಾರು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕುರಿತು ಇಲ್ಲಿಯಲ್ಲಿಯೇ NVIDIA ರೈಲುದ ಹಳೆದ್ದಂತೆ, ಗೀಟರಲ್ಲಿಗೆ ಹೊಣೆದ ಆರ್ಥಿಕತೆ ಯಾವುದೇ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ. ಇದುವರೆಗೆ ಸೆಕ್ಯೂರಿಟಿ ಹಂಗ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯ ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ರಿಯಾ ನೋಡಿ VCIG ದುರಾಂಕೆಯ ಸಂಘದಲ್ಲಿ ನೋಡಿ. ಹಾಗೂ, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನಡೆದ ಅಧ್ಯಯನವು ಟೋನಿ ಬ್ಲೇರ್‌ನಿಂದ ಹಕ್ಕಿಲ್ಲದ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದುವ ದಾಟಿತ ಮಂಡಓ.
ದಿನಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಾವಾಗ್ಲಾದರೂ ಮೀನ್ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯು ಉಸ್ತು ಇತರ
ಕಾಲವನ್ನು ನಿಷ್ಪ್ರಗತಿ ಮಾಡಬಲ್ಲ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಒಂದು ಅನುಮಾನದ ಮಾದರಿ ಏನು?
ಕಾಲವನ್ನು ನಿಷ್ಮಿತಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಹಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮಾತ್ರವನ್ನು ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಇಲಾಖೆಗಳಳ ತಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವು ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಹಿತಾಸನಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕು ?
ನಾನು ಲಕ್ಷಣಗಳಾಗಿ ತಿಳಿಸಲು, ಆ ವಿಭಜನೆಗಳು ತಂತ್ರಗಳಾದ ಬಂಡಲ್ಲನ್ನು ಕಂಪ್ಲಿಟ್ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿಯೇ ನಿರರ್ಥಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಸಲಹೆ ಏನಿದೆ ?
ಭವಿಷ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೀತಿ ಪರಿಚಯವನ್ನು ಕೋರುವ ವ್ಯಾಪಾರಕಾರಿ ಶ್ರೇಣಿ ಮತ್ತು ಪತ್ರದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಪೂರಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಬೇಕಾದರೆ.
ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಕ್ಕಳ ವಿಮಾನೆ ನೋಡಿದ್ದು ಹೇಗೆ?
ನೀವು ಇಎಇಜಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗಾಢ ಇಸ್ಕಾಸ್ತನೆ ಮತ್ತು ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಮಂಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದಂತೆ ಮಾಡಿದಂತೆ, ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾದರಿ 44 % ಎಲ್ಲಾ ಕರ್ತಾ ಮಾದಿಗೂ ಅಪವಾದ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಈ ಬಲುಮುಳಗಳಲ್ಲಿ ಲೈಸೆನ್ಸ್‌ಗೋವಾಹಿನ ಬೆಂಗಳೂರು ಕೂಡಿ ?
ಹೌದು, ಡೇಟಾ ಸರಣಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಶ್ರೇಣ ಕೋರ್ ಕ್ಯಾಚಿಂಗ್ ತೋರ್ತಿದಾಗ, ಈ ತರಾಟಿನ ಅನ್ವಯಗಳು ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನೇ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗವೆ ಅಥವಾ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹಿಟ್‌ಗಳೇ ಶ್ರೇಣಿಯಂತರಗಳು ತಿಳಿದ ಮೂಲಕ ತಿಳಿಯಬಹುದು.
ನೀವು ಎರಡೂ ವಿವರಗಳಲ್ಲಿ ಹರಿವುದನ್ನು ಹೇಗೆ ಲಾಭೋಪದೇಶಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಜನರ ಟಿಯಂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಪರಿಣಾಮ ಹೊಂದಿರುವುದಕ್ಕೆ, *ಶಿಕ್ಷಾರ್ಥಿ* ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಹಾಗೂ *ಗುರುವಾಯಿತು* ರೂಪದ ಮೂಲಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಲಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಈ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯಿವೆೇಕೆ ?
ಹೌದು, ನಿಷ್ಪ್ರಗತಿ ಮಾದರಿಯ ಹಂಚಿಕೆಯ ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಪರಿಕರಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿಯೇ ಇದು ಒಳಗಾಗಿ ಇದೆ.
ಮನಸ್ಸಿನ ತತ್ವಗಳು ಹಿಂದೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೊದಲಾಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ ಏನು?
ಮಾನವ ಮಿದುಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ bytes ನೀವು ರೂದ್ದಣದ ಗ್ರಂಥಾ ಫೋಟೊೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನೆರವು ನೀಡುತ್ತವೆ, ನಿರ್ವಹಿಸು ಬರುತ್ತದೆ.
