په مصنوعي استخباراتو کې د ګوتو د نښې سکینر غوښتنلیکونه څه دي؟

د ټیکنالوژۍ او ټایمز پر دوامداره پراختیا سره، سمارټ کورونه په چټکۍ سره زموږ نړۍ ته ننوتل. په ورته وخت کې، دا زموږ ژوند ته لوی اسانتیا راوړی دی. نن زه به د گیډنټینټ سکینر په اړه وغږیږم. زه به د ګوتوپرډ سکینر نصبولو لپاره غوره کړم چې ښه ښکاري، کوم چې ښه ښکاري او خوندي او ډیر اسانه دی. د ګوتو نښه سکینر، چې دا په کلکه کې اچوي، یو لاک دی چې د دروازې خلاصولو کلي ته اړتیا نلري. هرڅومره چې د ګوتو نښه د پیژندنې لپاره کارول کیږي، دروازه پرانيستل شي. دا د ځینې خلکو لپاره خورا اسانه دی چې ډیری وختونه کلي یې راوړي. نور باید اندیښنه ونلري چې له کیلي پرته کور ته ننوځي. یوازې د ګوتو د ګوتو نښه پیژندنه د دروازې خلاصولو لپاره وکاروئ. سربیره پردې، د ګوتې نښې سکینر اوس د مصنوعي استخباراتو په برخه کې هم ځینې غوښتنلیکونه لري. لاندې مدیر به دوی ته تاسو ته معرفي کړي:

1. د ریموټ کنټرول وړ د ګوتو د ګوتو نښه پیژندنه
د ګرځنده تلیفون ریورک یا اتوماتیک د خلاصولو فنکشن په بشپړ ډول د کارونکي لاسونه ازادوي، د لاک د انل کولو لپاره د فزیکي کیلي کولو اړتیا له مینځه وړو. د اتوماتیک خلاصولو فعالیت سره، تر هغه چې کارن د دروازې څخه په ټاکلو کې سمارټ لاک ته رسي، لاک د کیلي یا نورو عملیاتو پرته په اتومات ډول خلاص کیدی شي. د پرمختګ ډیزاین دا دی چې کیلهام شتون نلري، کوم چې د غلا ضد فعالیت لوړوي او تخنیکي ناقانونه او نور د جرمونو تخنیکي میتودونه په بشپړ ډول غیر اغیزمن دي.
2. ننوتل
مهمه نده چې د ګوتو د نښې په پیژندلو کې د وخت کمیتي سیسټم څومره خوندي وي، کوم چې د لاک کارولو څخه ډايګ ایستلو، بشپړ نظارت بشپړ نظارت، او داسې نور د استخراجي کارونو لړۍ همغږي کیږي په ریښتیني وخت کې د ګرځنده ایپ سره. د دروازې لاکونو کارول په هرځای کې کنټرول کړئ، او د لیرې ماشومانو ځای کې لیرې کولای شئ چې د ماشومانو ځای یا زاړه د کورنۍ غړو ریښتیني پاملرنې ته درک کړئ.
3. د هارډویر او سافټویر کوډونه الګوریتم
د سافټویر کوډول الګوریتم خورا ساده دی، په عمده توګه د کوډونې طریقه، او دا د خلاصې موضوع کوډیز الګوریتم دی، چې اساسا اساسا ناممکن دی. د دې کوډ کړې الګوریتم ځانګړتیا دا ده چې دوی خلاص سرچینه ده. د پردې ترشا ساتل شوي، الګوریتم چې په اساسا کریکټیک ډول کیدی شي شتون نلري. د هارډویر امنیت په شرایطو کې، 256-بټ د متحرک کوډ کولو چپ او د M2M ډیټوریت الگوریتم رامینځته کول، ترڅو د دروازې لاک قضاوت ولري او د عاجل غوښتنلیک درک کړي. د کاروونکي غیر لیکوال کولو تحلیل له لارې، دا معلومات د ماشین د زده کړې له لارې د ماشین د فکر کولو لپاره بدل شوي، او بیا د دوبي متقابل عمل ظرفیتونو کې اچول کیږي د بادل محلول پر اساس احساس شوی. پدې توګه، پریکړه کیږي چې ایا دروازه خلاصه کړي، دقیقا د انسان کمپیوټر متقابل عمل او د خلاصولو بشپړ فعالیت پوهول.