ಸೃಜನಶೀಲ ಕೃತಕ ಮತ್ತು ಶ್ರಮಶೀಲತೆ ಯಾಂತ್ರಿಕ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿಯಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾನವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ವಿವಿಧ ವರ್ಚುವಲ್ ತರಬೇತಿ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಬಗೆಗಿನ ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಸ ಜೀರ್ಣ ಉಪಾಯಗಳು ಯಾಂತ್ರಿಕಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪಿತ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೃತ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. 3D ತರಬೇತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಈಗ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ವಿರೋಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವೂ ನಿಜವಾದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡಂತೆ ಸುಗಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಲ್ಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಯಾಂತ್ರಿಕರ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಾಧನೆಗಳನ್ನು ಒಂದಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಇಂದು ಹೆಚ್ಚು ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರಿಕರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಒಯ್ಯುತ್ತವೆ.
ಯಾಂತ್ರಿಕ ತರಬೇತಿಯಿಂದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿ
ಸೃಜನಶೀಲ ಕೃತಕದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಜೀವನಶಾಸ್ತ್ರವು ನಿರ್ದೇಶಿತ ದೃಶ್ಯಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೂಲಕ, ಯಾಂತ್ರಿಕ ತರಬೇತಿಯಿಂದ ಮುಂದೆ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ. MIT ಮತ್ತು ಟೋಯೋತಾ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಖರ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ನಿರ್ವಹಣೆಗಳು 3D ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿವೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುವುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ದೃಶ್ಯಗಳ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರ
ನಿರ್ದೇಶಿತ ದೃಶ್ಯಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ ಶಬ್ದಕ್ಕಿಂತ ಉಲ್ಬಣಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿತ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾ ಇರುವ ವಿತರಣಾ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಿದರು, ಅದರಲ್ಲೂ ಅಡುಗೆಮನೆಗಳು, ಸೋಫಗಳು, ಅಥವಾ ಊಟಾಲಯಗಳು. ಈ ಪರಿಸರಗಳು ಯಾಂತ್ರಿಕರೊಂದಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಷ್ಟ ಆಟಿಕೆತಾತ್ವಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಯೋಜನ
ಊತೆಯ ಆದತ್ತುಂಬದಲ್ಲಿ ಯೋಧಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತುಂಬಾ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಯಂತ್ರದ ವಿಷಯ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳ ಸಂಘಟನೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ. ಸಂಶೋಧಕರಿಂದ ಒದಗಿಸಿದ ಪರಿಹಾರವು ಪಟ್ಟಣ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾಂತ್ರಿಕರು ಹಾಳೆಗಳಲ್ಲಿನ ನಿರ್ಧಿಷ್ಟ ಕರ್ಮಗಳಿಗೆ ಒದಗಿಸಿರುವ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾದಂತೆ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದವರು.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಮೂಲಕ ಸುಧಾರಣೆ
ಮಾದರಿಯು ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಚಟುವಟಿಕೆ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು (MCTS) ಬಳಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನಿರ್ಮಿತ ದೃಶ್ಯಗಳ ವೈಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ವಾಸ್ತವಿಕ ಶ್ರಮ ಮೆಟ್ಟಲು ಮತ್ತು ಒಂದು ಸ್ಥಾನಮಾಪನವನ್ನು ನೀಡಲು ಹಲವು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಯೋಜಿತವಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅತ್ಯಂತ ವಾಸ್ತವಿಕ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯಲ್ಲೊಬ್ಬ ಒಪ್ಪಮಕೊಳ್ಳುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಮೆಟ್ಟಿ ಲಭ್ಯಗೊತಿಕ್ಕಾದ ವಿಶ್ವವಸ್ತುಗಳಾದ ಜಾಗಗೊಳಿಸಲ್ಪಡುವ ಒಟ್ಟಾರೆ ಬ್ರಾಂಡ್ ಅವರ ನೀಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಕ್ರಮವು ಯುವ ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೆಟ್ಟಿಗೆ ಹಕ್ಕಿಸಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ತಿಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೆಂದವರು, ಒಬ್ಬ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಸಲಹೆಗಾರರ ಮೆಟ್ಟಿಗೆ ವಾಸ್ತವಶಾಲದಲ್ಲಿ ಅಧಿಕೃತಂಗಿತ ಕೊಡುವ ಆದರ್ಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಸಾಮರ್ಧ್ಯ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕತೆ
ಸಂಶೋಧಕರು ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಭಿನ್ನತೆ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಒತ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿರ್ದೇಶಿತ ದೃಶ್ಯಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಪಾತ್ರವು ಪ್ರಹಾರಕ ತೆರೆಯಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತೆನೆಗೆ ತೆರೆಯಬೇಕಾದ ಅಂಗಡಿಗಳು ಅಥವಾ ಬಾಟಲಿಗಳಿಗೆ ತೆರೆದಿರುವಿದ್ದರಿಂದ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಇದರಿಂದೆಂತೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಕ್ಕುಗೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಯಾಂತ್ರಿಕರ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಒಳ್ಳೆಯವು.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿ
ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಯಾಂತ್ರಿಕರಿಂದ ಅಲ್ಲದೇ, ಭವಿಷ್ಯದ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅವರನ್ನು ನಿಖರವಾದ ನೆಟ್ಟಿಗ ಮೇಲೆ ದಾಖಲಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚು ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಾಳೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರು. ಈ ನಿಖರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆ, ಈ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಪ್ರೇರಣೆಯ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾದಂತೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಾನಾ ಪ್ರಮಾದಗಳು ಮುಂದೆ ಬರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ, ಮನೆಯ ಆಂತರಿಕ ಸಹಾಯದಿಂದ ಉದ್ಯೋಗ ಜ್ಞಾನಗಳು.
ಮುಂದೆ ಹೋಗಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಾಡಿದ ಸೊ೦ಚನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಪ್ರಣಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಉದ್ದೇಶವು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದ ಹತ್ತಿರದ ಮಾಹಿತಿ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಆರ್ಥಿಕ ಬದಲಾವಣೆ ತರಬೇತಿ ಘಟಕವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಾಯಿತು, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದೃಶ್ಯಗಳು.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು
ಈ ಯೋಜನೆಯು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಇತರ ಹೆಸರನ್ನು ಹೊಂದುವುದು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬಳಸುವಂತೆ ಚಿತ್ರಿತ ಮಾದರಿಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ, ದೊಡಪ್ ನಿಖರ ಸಲ್ಲುವಿಕೆಯ ಮೂಲಗಳು, ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ನಖ ವಿವರಣೆಗಳು, ಸಕ್ರಿಯ ಪ್ರಾಯೋಜನೆಯ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಇತರ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು ಸಾಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, OpenAI ಚಲನಚಿತ್ರದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ Mitra ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಲುಬಿಲ್ಲಿಗೆ ಬರುವ ಹೊಣೆಯ ತ್ವರಿತದ ಮೇಲೆ ನೆನೆಸಿಸು, ಜೀತೆದರೆದ ಸಾಮಾಜಿಕ ವರ್ಗದಲ್ಲಿಯೇ ಗೋಚರವಾದ ಮುಗ್ಗರಿಸುವು, ಅಧಿಕ ಹಣವನ್ನು ಲಾಭದಾಯಕವಾದ ಶಾಂತಿಯ ರೂಪವಾಗಿ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕಾಲೋಳಿಸಿದರು.
ಸಾಧಾರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ವಿವರಣೆ
ಸೃಜನಶೀಲ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಾಂತ್ರಿಕ ತರಬೇತಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ?
ಸೃಜನಶೀಲ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮತ್ತು ನಿಖರ ಏಕಾಂಗಿತ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಜವಾದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ್ದು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವದು.
ಈ ತರಬೇತಿ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಯಾವುವು ?
ಮಾರ್ಗಗಳು ವಿತರಣಾ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದೇಶಿತ ದೃಶ್ಯದ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಟ್ಟು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಎದುರಿಗೆಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದೇಶಿತ ದೃಶ್ಯಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಪರಿಕ್ಷೆಗಳ ದುಡಿಯಲ್ಲಿರುವ ವಿಶೇಷ ಗುಣಗಳು ?
ನಿರ್ದೇಶಿತ ದೃಶ್ಯಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಮುಂದೆ ಪ್ರಕಟಣೆ ಮೆಟ್ಟಿಗೆ ಆಯ್ಕೆಗಾರರ ಉಂಟಾಗುವ ಅಂದಾಜು, ಲಭ್ಯವಾಗುವ ಶಿಕ್ಷಕರ ಆದ್ರೇಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಸಭೆ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲದೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗಬಹುದು.
ಮಿಟ್ ನಲ್ಲಿ ದನ್ಯತಾ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯಿಸುತ್ತವೆ ?
ಏಕಾಂಗಿ ಶ್ರೇಷ್ಠ ದಬ್ಬಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು, ಅನುಮತಿಸುತ್ತಿದೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಎಲ್ಲಾಗೂ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅವರ ಮಕ್ಕಳು ಉಪಾಯವನ್ನು ಕೂಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ವೈರಾದಾಟರ ಪ್ರಬುದ್ಧತಗಳ ಅರ್ಥ ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಿದ್ಧತೆentena ಟ್ರೈನಿಂಗ್ಾಂಡೆಗಳಿಗೆ, ಹೊಸ ವಿವಾಗಳೆ ಹೊರತಾಗಿರುವ ಹುಸಿಯ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತ ಬದಲಾಯಿಸಲು, ತನ್ನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬುದಲವೆಂಬುಕೊಂಡ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಂದಗಳು.
ತರ್ಜುಮಾ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹ ಯಾಂತ್ರಿಕ ನಿರ್ದೇಶಿತ ದೃಶ್ಯಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಷ್ಠದ ಶ್ರೇಣಿಯ ರೀತಿ ?
ಅದರ ನಮ್ಮಲ್ಲಿಯಾರ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ನಿವೇಶನಕ್ಕಾಗಿ ಹೊಸ ದೀ-ಮಾದರಿಯ ಎರಡೂ ಶ್ರೇಷ್ಠದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಪಕ್ಷದ ಕಢ್ಡು.”
ಅನೇಕ ಯಾಂತ್ರಿಕವರು ಇತರ ನಕ್ಷೆ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ ?
ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ನ್ಯಾಯಾನಕಗಳ ಇಲಾಖೆಯ ಹಲವಾರು ಅನೇಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಕ್ರಮಸ್ಥಿತಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಥವಾ ಶ್ರೇಷ್ಠದ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ನಮಿಷದಿಂದ ನಡೆಸುವುದು.
ಬಳಕೆದಾರರೊಡನೆ ದ್ರಬಂಧಿಸಲು ಹೇಗೆ ?
ಬಳಕೆದಾರರು ದೃಶ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾದ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರಿಭಾಷಿಸಲು ನಿರ್ವಾಹಣಾ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನಿರಬ್ದ ಕಾರಣದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿನ್ನಿಸಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಟ್ಟ ಶ್ರೇಷ್ಠವನ್ನು ಮೆಚ್ಚುತ್ತಾರೆ.
