ນັກວິທະຍາສາດຣັດເຊຍກາຍເປັນຜູ້ຂຽນສໍາລັບການພັດທະນາຕົວກອງດິຈິຕອນໃຫມ່, ໃຫ້ເຮັດຂະບວນການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃຫ້ໄວຂຶ້ນແລະມີຄຸນນະພາບສູງ. ເພື່ອບັນລຸການປັບປຸງໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າຈັດການຜ່ານການນໍາໃຊ້ລະບົບຂອງຊັ້ນຮຽນທີ່ຍັງເຫຼືອ, ພ້ອມດ້ວຍວິທີການດ້ານເຕັກນິກເດີມ.
ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງນັກວິທະຍາສາດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງ Stavoropol Federing Fedori Woursists (SPFA) ຈາກ Stavropol Federal Source Bet ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດປັບປຸງລະບົບປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄດ້. ພວກມັນແມ່ນອຸປະກອນພິເສດທີ່ປ່ຽນເປັນສັນຍານດິຈິຕອນຂອງປະເພດຕ່າງໆທີ່ຂື້ນກັບຫນ້າທີ່ຂໍ້ມູນແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນທີ່ມີຮູບພາບແລະສື່ຕ່າງໆ. ໃນຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະ, ອີງຕາມຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ວຽກງານນີ້ໄດ້ຮັບໃນແງ່ຂອງທ່າອ່ຽງກ່ຽວກັບການເພີ່ມຂື້ນຂອງຈໍານວນຂໍ້ມູນ. ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ນໍາໂຄງການໄດ້ອະທິບາຍ, Pavic Svyakhov, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຮຽນແບບອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງເປັນຮູບແບບພິເສດຂອງການນໍາສະເຫນີແລະການອະທິບາຍຂໍ້ມູນທີ່ເປັນການຄິດໄລ່ເລກຄະນິດສາດໃນຂະຫນານ.
ມັນເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າສັງເກດວ່າລະບົບດັ່ງກ່າວໄດ້ພົບເຫັນການນໍາໃຊ້ອົງກອນວິທະຍາສາດອື່ນໆໃນການພັດທະນາຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດອື່ນໆ, ແຕ່ການເພີ່ມຂື້ນຂອງຮາດແວຣທີ 5 ເທົ່າກັບ 5 ເທົ່າ ເວລາທີ່ມີການເພີ່ມຂື້ນຂອງການຊົມໃຊ້ພະລັງງານໂດຍ 23%. ການປຽບທຽບວິທີການຂອງ SCFU ທີ່ມີເຕັກໂນໂລຢີໂດຍອີງໃສ່ລະບົບຄິດໄລ່ແບບດັ້ງເດີມປະເພນີສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຜົນກະທົບທາງບວກທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ກວ່າເກົ່າ: ຄວາມຖີ່ຂອງການຫຼຸດລົງຂອງການຫຼຸດລົງຂອງລົດສາມເທົ່າ.
ປະສິດທິຜົນຂອງເຕັກນິກການພັດທະນາໄດ້ຖືກທົດສອບໃນລະຫວ່າງການທົດສອບໂດຍໃຊ້ວົງຈອນປະສົມປະສານຢ່າງມີເຫດຜົນ. "ການຄາດຄະເນທັງຫມົດຂອງພວກເຮົາໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ວິທີການທີ່ຖືກສະເຫນີສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນການໃຊ້ຮູບພາບດີຈີຕອນແລະຂໍ້ມູນທາງການແພດຂອງພວກເຮົາແມ່ນມີຄວາມໄວໃນອຸປະກອນ ສໍາຄັນ, ຕົວຢ່າງ, ໃນໂທລະສັບມືຖືແລະແທັບເລັດມືຖື, "Decapse Decapse ຂອງ Mary Valuev ໄດ້ສະຫຼຸບ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານ SCFC ປະກາດຜົນງານວິທະຍາສາດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອປັບປຸງເຕັກນິກທີ່ມີນະວັດຕະກໍາທີ່ພັດທະນາໂດຍພວກເຂົາ.