ರೋಬೋಟ್, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಗುಜಕ್ಕಾಗಿ ತಿಳಿಯಿರಿ ಇದು ಕೃತೃಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾದ ದಾರಿ ಸಾರುತ್ತದೆ. ದೃಷ್ಟಿಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತ ಈ ಹೊಸ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮೆಷಿನುಗಳಿಗೆ ಆತ್ಮಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ವಿಶ್ವದೊಂದಿಗೆ ಇವರ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ಮೃದುವಾದ ರೋಬಾಟ್ಗಳು ಎಂಬುದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಈ ಯೋಜನೆ, ವೆಚ್ಚ ಬೇಕಾದ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಅಪೂರ್ವ ರೊ ಬೋಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು ಆಶಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸೇರುತ್ತಿರುವ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ನಮ್ಮ ನೋಟವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಯಂತ್ರಗಳು ಸಾಯದಿಂದ ಸ್ರಷ್ಟಿಯಾದ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಮೃದುವಾದ ರೊ ಬೋಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಆತನ ಪರಿಚಯದಲ್ಲಿ ಹಿರಿತಾಳಿ
ಮಿಟ್ CSAIL ಪ್ರಯೋಗಶಾಲೆಯು πρόσφατα ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಮೃದು ಪಡೆಯುವಂತೆ ರೊ ಬೋಟಿಗಾಗಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಮೃದುವಾದ ರೊ ಬೋಟಿಕ್ ಕೈ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಮಾಡುವುದು, ಸರಕನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು ಎನ್ನುವುದು ಅಲ್ಲ, ಇದು ಭಾವಿಯರನ್ನು ಬಳಸದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಸ ವಿಧಾನವು ಒಂದೇ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಮೇಲೆ ನಿಂತಿದೆ, যಿದ್ದು ಮಷೀನ್ನ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಜಕೋಬಿಯನ್ ನಯರಲ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು (NJF) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಒತ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾದ ಮೆಷನಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ದೂರವಾಗುವ ಮೂಲಕ, ಇದು ಮೆಷಿನ್ಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಂತೆ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಾವಳಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಧ್ಯಯನದ ಮುಖ್ಯಶೋಧಕರಾದ ಸಿಜ್ ಲೇಂದ್ರ ಲಿ ಈ ಮಾದರಿಯ ಬದಲಾವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ: “ನಾವು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಬಳಸಿ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೋಧಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.”
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೊ ಬೋಟಿಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೊ ಬೋಟ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಠಿಣ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಮಿತಿಗಳು ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ. NJF, ಈ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಸ್ತುಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ದೂರವಿಡುವ ಮೂಲಕ, ರಚಕರಿಗೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪಕಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿನ್ಯಾಸಕರು ತಮ್ಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಚಲನೆಯ ಸುವರ್ಣಗಳನ್ನು ಪರಿತೋರುವುದಿಲ್ಲದೆ ವಾಯುವಿನ ಮತ್ತು ಬಯೋ ಸ್ಫೂರ್ತಿದಾಯಕ ರೊ ಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಬಹುದು.
NJF ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ರೊ ಬೋಟಿನ ಮೂಲಕ ಶ್ರೇಣೀಬಶಕ್ತಿ ಚಲನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಚಲಿತವಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹಲವಾರು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಜ್ಞಾನ ಸಂಪಾದನೆಗೆ ಮಾನವ ಮೇಲ್ಬರ್ತನೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮುಗಿಸಿದ ನಂತರ, ರೊ ಬೋಟು ನಿಖರ ಸಮಯದಲ್ಲಿಯೇ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಐದು ರೂಪದ ಕ್ಯಾಮೆರಾದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಸುಮಾರು 12 ಹೆರ್ಟ್ಜ್ ದರದಲ್ಲಿ ಸಂಕೆತಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಯದ ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೋಷ್ಟಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಅನ್ವಯಗಳು
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿವೆ. NJF ಉಪಕರಣವಿರುವ ರೊ ಬೋಟ್ಗಳು ತೀವ್ರ ನಿಖರತೆಯೊಡನೆ ಕೃಷಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಬೃಹತ್ ನಿರ್ಮಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಸರಹದ್ದುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಮರ್ಥತರನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ದೃಷ್ಟಿಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಲನ್ನು ಅವರು ಬಿದ್ಯಾಯಿದಂದು ಕಿಸುಳಿಕೆಯಲ್ಲಿಯೇ ಬಳಸಲು ಸಹಾಯವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಅದು ಲಿಂಕ್ನಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಡ್ರೋನ್ನಲ್ಲಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಲೋಪವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಲು ಉದ್ಯೋಗಗ್ರಹಣ ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಕಟ್ಟಳೆ ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
NJF ನ ನಿಖರ ಶ್ರೇಣಿಯ ತತ್ವಗಳು
NJF ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಆಕೃತಿಯ ಸಮಾನಾಂತರವು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಹೀನಾಯಕ್ಕೆ ಏನಂಬಿಸುವಂತೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಕೊಟ್ಟೆಯಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳುಗಳು ದೀರ್ಘವಾಗಿ ಶ್ರೀಮಾಂತಗೊಳಿಸಲು ತಕ್ಷಣಿಕವಾಗಿ ಸಿಕ್ಕ ರೇಖಾವ್ಛೆಗೆ, ಮುಖ್ಯವಾದ ತಜ್ಞೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸಗುಣವಾಗಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂರನೇ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, 2D ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಬೆನ್ನುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಆಸಕ್ತಿ ದೃಷ್ಟಿಯ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಉದ್ಧೇಶಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಆಜ್ಞಾಪನಗಳ ನಂಬಿಕೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಐಕಿಸಿಯಿಂದ ಹೊಸ ಸಾಧನವನ್ನು ತಲುಪುವುದು ಹೇಗೆ ಏನಾದರೂ ಬೋಧನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಿಗಳು
ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಹನಿಯನ್ನು ಹನಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಎಷ್ಟು ಸುಲಭ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಂದೆ ಸಾಗಿಯುವ ಸುದಿಂದ ಕೈಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ಸಂಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಇದು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮೋರೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇನ್ನೂ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಆಟೋಮೇಷನಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವುಂದಾಗಿ ಚಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದಿದೆ.
NJF ಸಹಜವಾಗಿ ಸುನೇಶನದ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಹೊಂದಿರುವ ಹೊಸ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುವುದು ಅವುಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. CSAIL ಪ್ರಯೋಗಶಾಲೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವು ಪ್ರೀ-ಅಧ್ಯಯನದ ನಿರ್ಯಾತದ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗತವಾದ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ನೋಟವನ್ನು மேಗೂ ಓದುವ ಪ್ರಮಾಣಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಂಬಂಧಿತ ಯೋಜನೆಗಳ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ಇದು ಪಠಣಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಈ ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ಓದಿ: ಗೂಗಲ್ನ ಮುಂದಿನ ಜನರ ಸಾಧನೆಯ ದೃಷ್ಟಿ, ಜಿಂಕ್ಟ್ರೆ ಮೇಲೆ ನಿರೀಕ್ಷಣಾ ಸೇವೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನ, ಮತ್ತು ಹದಿಹರಿದ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ: ರೆಾಳಬೋಟ್, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ
ನೆರಲು ಜಕೋಬಿಯನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು (NJF) ಏನು?
ನೆರಲು ಜಕೋಬಿಯನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು (NJF) ಏಕೆಂದರೆ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ನಾವು ಯಂತ್ರ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಂಡದ ಆಪ್ತತೆಗಾಗಿ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡಲು ಅವಕಾಶವಿಲ್ಲದೆ ಒಂದೇ ರೂಪವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲು ಸಮರ್ಥವು ಎಂಬುದು ಒಂದು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ.
NJF ಯಂತ್ರಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?
NJF ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು rigid ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತದೆ.
NJF ದಿಂದ ಮುಂದಾದ ಯಂತ್ರಗಳು ಯಾವ ವಿಧಕ್ಕೆ ಅಂಗೀಕಾರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ?
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಮೃದುವಾದ ಮಕ್ಕಳು, 3D ಮುದ್ರಿತ ವೃದ್ಧಿಯ ಆರ್ಮನ್ನ ಮತ್ತು ಸುತ್ತುವರೆಗಿನ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿತು, ಇದು ಬಹಳ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಮತ್ತು ಗೊತ್ತಿಲ್ಲದ ಅನೇಕ ಒಳಗೊಮ್ಮಲುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರವು ಮಾನವ ಮೇಲ್ನೋಟವಿಲ್ಲದೆ ಕಲಿಯಲು ಹೇಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ?
ರೊ ಬೋಟು ನಿಖರವಾದ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಕೋಣೆಗೊಳಿಸುತ್ತೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯಕೋನಗಳಿಗೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಅಥವಾ ಸಾಕ್ಕೆ ದುರಾದೀಕ್ಷಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಒಳಗೆಯಾಕ್ಷಣೈಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಗೂಡಿಸಿದ ಅಥವಾ ಬಳಸಷ್ಟೆಗೆ ಕಸ್ಟಮೀಯ ಟೀಕೆಯಾಗಿಂದು ಮಾಹಿತಿ вне?
NJF ಯಂತ್ರಗಳು ಕೃಷಿಯಲ್ಲಿ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಕಷ್ಟದ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ, ಸುಗಮವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಅಥವಾ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯಂತ್ರಗಳ ಪುನಃ ಶಕ್ತಿಯ ಅಳವಡಿಸಲು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಚಲನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತವೆ.
NJF ನಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಏಕೆ?
ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ನಿಂತಮಾಡುತ್ತಿರುವ ნებისმೇ ಸಂತೃಪ್ತವಾದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪ್ರವಾಸ ಮಾಡುವಂತಹ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ಕಳೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ಲಭ್ಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಸಹಾಯವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಭಾವಾಗಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
NJF ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿಗಳು ಏನು?
NJF ಪ್ರಸಕ್ತ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳ ಸಾಲಿಗೆ ಕೀ ಲೆ ಔತಣವಾಗಿ ಧ್ವನಿಯು, ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗಾಗಿ ವೈದಿ ಸಂದರ್ಶಕ ತಳಣಿಗಳನ್ನು ಅಣಕಿಸುತ್ತವೆ.
NJF ಮಾದರಿಯೊಳಗಿನ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇ?
NJF ನ ಸದುತ್ತಕ್ಕೂ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿರುವ ಚಿತ್ರಕಥೆ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾದ ಕಂಪನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಮೆರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಯೋ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಇಂದೀಭವಿಸುತ್ತದೆ.
NJF ನೆಟ್ಟಿಗರನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆಯೇ?
ಬೇಲಿ, ಮಂಡಳಿನಿಂದ ಮೂಲಕ ಸುನೇಶನು ಬಲಿಷ್ಠವಾಗಿ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಲು ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುವ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ.
