Hyperscience

Hyperscience ကိုင်တွယ်သည်မှာ ဘယ်သူမှမကိုင်တွယ်လိုသည့် အလုပ်ဖြစ်သည်။ ပုံစံမတူညီသည့် form များ၊ လက်ရေးလျှောက်လွှာများ၊ scan စာရွက်စာတမ်းအမြောက်အမြားမှ အကွက်တစ်ခုချင်းစီကို ဆွဲထုတ်၍ စနစ်ထဲရိုက်ထည့်ရသည်။ ၎င်းက machine learning ဖြင့် ဤအလုပ်ကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ကာ၊ တိကျမှုမလုံလောက်သည့်အခါ လူသားဒုတိယစစ်ဆေးမှုသို့ ပြောင်းပေးပါသည်။

လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် သင့်တော်သည့်နေရာ

Hypercell ပလက်ဖောင်းသည် စာရွက်စာတမ်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ ဒေတာထုတ်ယူခြင်း၊ လူ-စက်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု ဒုတိယစစ်ဆေးရေး workflow နှင့် ကိုယ်ရေးအချက်အလက် အလိုအလျောက်ဖုံးကွယ်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာအစားထိုးခြင်းတို့ကို ပါဝင်ပါသည်။ ဤနောက်ဆုံးအချက်သည် ကြီးကြပ်ခံရသည့်လုပ်ငန်းများအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်—စာရွက်စာတမ်းအတွင်း အရေးကြီးအကွက်များကို downstream စနစ်မဝင်မီ ဖုံးကွယ် သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်တန်ဖိုးအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး၊ တစ်ချိန်တည်းတွင် စာရွက်စာတမ်းဖွဲ့စည်းပုံကို လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်ရေးအတွက် ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။

အာမခံ၊ ဘဏ်၊ အစိုးရနှင့် ဆေးဘက်စသည့် စာရွက်စာတမ်းအမြောက်အမြားရှိသည့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် သင့်တော်ပါသည်။ မြန်မာ့ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အစိုးရဌာနများ၏ စက္ကူလုပ်ငန်းစဉ်များ ရှုပ်ထွေးနေဆဲဖြစ်၍၊ ဤကဲ့သို့ စာရွက်စာတမ်းအလိုအလျောက်စနစ်၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပြန်အမြတ်သည် တိုက်ရိုက်ဖြစ်လေ့ရှိပါသည်။

အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များ

• ပုံစံအမျိုးမျိုးစာရွက်စာတမ်း အလိုအလျောက်ခွဲခြားနှင့် ဒေတာထုတ်ယူခြင်း
• လက်ရေးနှင့် အရည်အသွေးနိမ့် scan များ ခွဲခြားခြင်း
• ယုံကြည်မှုအမှတ်ဦးတည်သည့် လူသားဒုတိယစစ်ဆေးရေး workflow
• စာရွက်စာတမ်းအတွင်း ကိုယ်ရေးအချက်အလက် အလိုအလျောက်ဖုံးကွယ်နှင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာအစားထိုးခြင်း
• ရှိပြီးသား core စနစ်နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း

အသုံးများသည့်နေရာ

• အာမခံကုမ္ပဏီများ လျော်ကြေးလျှောက်လွှာစာရွက်စာတမ်း အလိုအလျောက်ကိုင်တွယ်ခြင်း
• ဘဏ်များ account ဖွင့်ခြင်းနှင့် ချေးငွေ form ဒေတာ ကိုင်တွယ်ခြင်း
• အစိုးရဌာနများ စက္ကူလျှောက်လွှာ ဒစ်ဂျစ်တယ်ပြောင်းခြင်း
• ဆေးဘက်အဖွဲ့အစည်းများ လွှဲပြောင်းစာနှင့် စစ်ဆေးအစီရင်ခံစာအကွက်များ ထုတ်ယူခြင်း