EN Compared to heuristics that typically optimize one KPI at a time, a reinforcement learning policy can be trained to optimize multiple, independent KPIs simultaneously, even in complex scenarios
Tõlgi "reinforcement policy simultaneously" Korea keelde
Kuvatakse 50 fraasi "reinforcement policy simultaneously" tõlget 50 keelest Inglise keelest Korea
reinforcement policy simultaneously keele Inglise tõlge Korea keelde
Inglise
Korea
KO 일반적으로 한 번에 하나의 KPI를 최적화하는 휴리스틱 방법에 비해, 강화학습 정책은 복잡한 시나리오에서도 다수의 독립적인 KPI를 동시에 최적화하도록 훈련될 수 있습니다
Transliteratsioon ilbanjeog-eulo han beon-e hanaui KPIleul choejeoghwahaneun hyuliseutig bangbeob-e bihae, ganghwahagseub jeongchaeg-eun bogjabhan sinalio-eseodo dasuui doglibjeog-in KPIleul dongsie choejeoghwahadolog hunlyeondoel su issseubnida
EN Instead of solely maximizing revenue, a reinforcement policy simultaneously show how to minimize carbon emissions ? two seemingly competing objectives.
KO 강화학습 정책은 단지 수익을 극대화하는 것 외에도 또 하나의 목표인 탄소 배출을 최소화하는 방법을 동시에 제시합니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub jeongchaeg-eun danji su-ig-eul geugdaehwahaneun geos oeedo tto hanaui mogpyoin tanso baechul-eul choesohwahaneun bangbeob-eul dongsie jesihabnida.
EN Pathmind trains your policy using the latest reinforcement learning algorithms such as PPO. We constantly test and update algorithms so you will always have access to the state-of-the-art.
KO Pathmind는 PPO와 같은 최신 강화 학습 알고리즘을 사용하여 정책을 훈련시킵니다. 또한 항상 최신 기술을 이용할 수 있도록 알고리즘을 지속적으로 테스트 및 업데이트합니다.
Transliteratsioon Pathmindneun PPOwa gat-eun choesin ganghwa hagseub algolijeum-eul sayonghayeo jeongchaeg-eul hunlyeonsikibnida. ttohan hangsang choesin gisul-eul iyonghal su issdolog algolijeum-eul jisogjeog-eulo teseuteu mich eobdeiteuhabnida.
EN A reinforcement learning policy can dynamically adjust to variability in the system
KO 강화학습 정책은 시스템의 가변성을 동적으로 조정할 수 있습니다
Transliteratsioon ganghwahagseub jeongchaeg-eun siseutem-ui gabyeonseong-eul dongjeog-eulo jojeonghal su issseubnida
EN Deploying a reinforcement learning policy in real-world operational systems might make some stakeholders wonder how they will ensure that those systems remain stable
KO 실제 운영 시스템에 강화학습 정책을 배포하는 것에 대해 고객들은 기존 시스템과의 안정성에 의문을 가질 수 있습니다
Transliteratsioon silje un-yeong siseutem-e ganghwahagseub jeongchaeg-eul baepohaneun geos-e daehae gogaegdeul-eun gijon siseutemgwaui anjeongseong-e uimun-eul gajil su issseubnida
EN Instead of jumping to deployment, a reinforcement learning policy can be used to enhance an existing heuristic in a working system.
KO 한 가지 해결책으로, 기존 시스템에 정책을 배포하는 대신 현재 작동하는 시스템의 휴리스틱을 향상시키는 방법으로 강화학습 정책을 사용할 수 있습니다.
Transliteratsioon han gaji haegyeolchaeg-eulo, gijon siseutem-e jeongchaeg-eul baepohaneun daesin hyeonjae jagdonghaneun siseutem-ui hyuliseutig-eul hyangsangsikineun bangbeob-eulo ganghwahagseub jeongchaeg-eul sayonghal su issseubnida.
EN This competitive dynamic allows the reinforcement learning policy to learn that if all competitors cluster close to one another near the center of the city, sales will be maximized for each individual store.
KO 이러한 경쟁 구도로 인해 강화학습 정책이 만약 모든 경쟁 업체들이 도심 주변에서 서로 근접하게 위치할 경우 각 업체의 매출이 최대화 되는 것을 학습하게 됩니다.
Transliteratsioon ileohan gyeongjaeng gudolo inhae ganghwahagseub jeongchaeg-i man-yag modeun gyeongjaeng eobchedeul-i dosim jubyeon-eseo seolo geunjeobhage wichihal gyeong-u gag eobche-ui maechul-i choedaehwa doeneun geos-eul hagseubhage doebnida.
EN We compare the reinforcement learning policy with three call routing heuristics (no call transferring, shortest queue, and most efficient call center)
KO 강화학습 정책을 세 가지 통화 라우팅 휴리스틱(통화 전송 없음, 최단 대기열, 가장 효율적인 콜 센터)과 비교합니다
Transliteratsioon ganghwahagseub jeongchaeg-eul se gaji tonghwa lauting hyuliseutig(tonghwa jeonsong eobs-eum, choedan daegiyeol, gajang hyoyuljeog-in kol senteo)gwa bigyohabnida
EN The reinforcement learning policy trained using Pathmind outperforms the heuristics by over 9.6%.
KO Pathmind의 강화학습 정책은 휴리스틱 방법을 9.6% 이상 능가합니다.
Transliteratsioon Pathmindui ganghwahagseub jeongchaeg-eun hyuliseutig bangbeob-eul 9.6% isang neung-gahabnida.
EN 13th of October 2020: Introduction of a new licensing policy applying to newly purchased licenses. The previous licensing policy is now referred to as Legacy Licensing Policy which can be found here.
KO 2020년 10월 13일: 새로 구매한 라이선스에 대한 새로운 라이선스 정책 도입. 이제 이전의 라이선스 정책은 레거시 라이선스 정책으로 불리며 여기서 자세한 내용을 참고하시기 바랍니다.
Transliteratsioon 2020nyeon 10wol 13il: saelo gumaehan laiseonseue daehan saeloun laiseonseu jeongchaeg doib. ije ijeon-ui laiseonseu jeongchaeg-eun legeosi laiseonseu jeongchaeg-eulo bullimyeo yeogiseo jasehan naeyong-eul chamgohasigi balabnida.
EN Policy P1 is attached to the organization’s root, policy P2 is attached to the DEV OU, and policy P3 is attached to AWS account A1 in the DEV OU
KO 정책 P1은 조직의 루트에 연결되고, 정책 P2는 DEV OU에 연결되고, 정책 P3은 DEV OU의 AWS 계정 A1에 연결됩니다
Transliteratsioon jeongchaeg P1eun jojig-ui luteue yeongyeoldoego, jeongchaeg P2neun DEV OUe yeongyeoldoego, jeongchaeg P3eun DEV OUui AWS gyejeong A1e yeongyeoldoebnida
| Inglise | Korea |
|---|---|
| aws | aws |
EN 13th of October 2020: Introduction of a new licensing policy applying to newly purchased licenses. The previous licensing policy is now referred to as Legacy Licensing Policy which can be found here.
KO 2020년 10월 13일: 새로 구매한 라이선스에 대한 새로운 라이선스 정책 도입. 이제 이전의 라이선스 정책은 레거시 라이선스 정책으로 불리며 여기서 자세한 내용을 참고하시기 바랍니다.
Transliteratsioon 2020nyeon 10wol 13il: saelo gumaehan laiseonseue daehan saeloun laiseonseu jeongchaeg doib. ije ijeon-ui laiseonseu jeongchaeg-eun legeosi laiseonseu jeongchaeg-eulo bullimyeo yeogiseo jasehan naeyong-eul chamgohasigi balabnida.
EN In the AWS policy editor, select 'Attach existing policies directly', click 'Create policy' (this should open a new tab), then select the 'JSON' tab (which will switch to the JSON policy editor) and paste the following in:
KO AWS 정책 편집기에서 '기존 정책 직접 연결'을 선택하고 '정책 만들기'(새 탭을 열어야 함)를 클릭 한 다음 'JSON'탭 (JSON 정책 편집기로 전환됨)을 선택하고 다음을 붙여 넣습니다. :
Transliteratsioon AWS jeongchaeg pyeonjibgieseo 'gijon jeongchaeg jigjeob yeongyeol'eul seontaeghago 'jeongchaeg mandeulgi'(sae taeb-eul yeol-eoya ham)leul keullig han da-eum 'JSON'taeb (JSON jeongchaeg pyeonjibgilo jeonhwandoem)eul seontaeghago da-eum-eul but-yeo neohseubnida. :
| Inglise | Korea |
|---|---|
| aws | aws |
| json | json |
EN Machine LearningArtificial IntelligenceNew TechnologyAutomotiveDeep LearningAutonomous VehiclesSelf-Driving VehiclesAutonomous CarsAutomated VehiclesDeep Reinforcement LearningArtificial Intelligence Applications
KO 기계학습Artificial IntelligenceNew Technology자동차딥러닝자율주행차자가 운전 차자율주행차Automated VehiclesDeep Reinforcement Learning인공지능 어플리케이션
Transliteratsioon gigyehagseubArtificial IntelligenceNew Technologyjadongchadibleoningjayuljuhaengchajaga unjeon chajayuljuhaengchaAutomated VehiclesDeep Reinforcement Learning-ingongjineung eopeullikeisyeon
EN Pathmind is a SaaS platform that enables businesses to apply reinforcement learning to real-world scenarios without data science expertise
KO Pathmind는 기업이 데이터 과학 전문 지식 없이도 실제 시나리오에 강화학습을 적용할 수 있도록 지원하는 SaaS 플랫폼입니다
Transliteratsioon Pathmindneun gieob-i deiteo gwahag jeonmun jisig eobs-ido silje sinalio-e ganghwahagseub-eul jeog-yonghal su issdolog jiwonhaneun SaaS peullaespom-ibnida
| Inglise | Korea |
|---|---|
| saas | saas |
EN Pathmind is designed for professional simulation engineers, consultancies, and corporate teams who seek to apply reinforcement learning to their simulation projects.
KO Pathmind는 시뮬레이션 프로젝트에 강화학습을 적용하고자 하는 전문 시뮬레이션 엔지니어, 컨설턴트 및 기업을 위해 설계되었습니다.
Transliteratsioon Pathmindneun simyulleisyeon peulojegteue ganghwahagseub-eul jeog-yonghagoja haneun jeonmun simyulleisyeon enjinieo, keonseolteonteu mich gieob-eul wihae seolgyedoeeossseubnida.
EN Experiment with state-of-the-art reinforcement learning algorithms and techniques without data science expertise. We handle it for you.
KO 고객에게 데이터 과학 전문 지식 없이도 최첨단 강화학습 알고리즘과 기술을 적용할 수 있는 실험 환경을 제공합니다.
Transliteratsioon gogaeg-ege deiteo gwahag jeonmun jisig eobs-ido choecheomdan ganghwahagseub algolijeumgwa gisul-eul jeog-yonghal su issneun silheom hwangyeong-eul jegonghabnida.
EN Pathmind automatically handles the pain of integrating a simulation with reinforcement learning libraries, hyperparameter tuning, and setting up training infrastructure.
KO Pathmind는 고객의 시뮬레이션과 강화학습 라이브러리, 하이퍼 파라미터 튜닝 및 트레이닝 인프라 구축과의 통합을 자동으로 관리합니다.
Transliteratsioon Pathmindneun gogaeg-ui simyulleisyeongwa ganghwahagseub laibeuleoli, haipeo palamiteo tyuning mich teuleining inpeula guchuggwaui tonghab-eul jadong-eulo gwanlihabnida.
EN Agents can be trained using reinforcement learning, imitation learning, neuroevolution, or other machine learning methods through a simple-to-use Python API
KO 사용이 간편한 Python API를 통해 강화 학습, 모방 학습, 신경 진화 및 기타 머신러닝 방법을 사용하여 에이전트를 교육할 수 있습니다
Transliteratsioon sayong-i ganpyeonhan Python APIleul tonghae ganghwa hagseub, mobang hagseub, singyeong jinhwa mich gita meosinleoning bangbeob-eul sayonghayeo eijeonteuleul gyoyughal su issseubnida
| Inglise | Korea |
|---|---|
| api | api |
EN Pathmind provides an easy-to-use plugin that inserts reinforcement learning tools into your simulation.
KO Pathmind는 고객의 시뮬레이션에 강화학습 도구를 설치하는 사용하기 편리한 플러그인을 제공합니다.
Transliteratsioon Pathmindneun gogaeg-ui simyulleisyeon-e ganghwahagseub doguleul seolchihaneun sayonghagi pyeonlihan peulleogeu-in-eul jegonghabnida.
EN Pathmind provides a simple interface that enables you to convert simulation data into a format that a reinforcement learning algorithm can understand. No AI expertise or PhD needed.
KO Pathmind는 시뮬레이션 데이터를 강화학습 알고리즘이 이해할 수 있는 포맷으로 변환하는 간편한 인터페이스를 제공합니다. AI에 관한 전문 지식이나 전문 인력 없이도 사용 가능합니다.
Transliteratsioon Pathmindneun simyulleisyeon deiteoleul ganghwahagseub algolijeum-i ihaehal su issneun pomaes-eulo byeonhwanhaneun ganpyeonhan inteopeiseuleul jegonghabnida. AIe gwanhan jeonmun jisig-ina jeonmun inlyeog eobs-ido sayong ganeunghabnida.
EN No reinforcement learning knowledge or cloud infrastructure expertise is required. Pathmind handles this for you so you can focus on improving your simulation.
KO 강화학습이나 클라우드 전문 지식이 필요하지 않습니다. Pathmind는 사용자가 시뮬레이션을 개선하는 데 집중할 수 있도록 이를 처리합니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-ina keullaudeu jeonmun jisig-i pil-yohaji anhseubnida. Pathmindneun sayongjaga simyulleisyeon-eul gaeseonhaneun de jibjunghal su issdolog ileul cheolihabnida.
EN The nature of reinforcement learning makes this task straightforward, especially in coordinating the action of many machines together.
KO 강화학습은 여러 기계들의 동작을 함께 조정하여 이 작업을 더욱 간단하고 명료하게 만든다는 특징이 있습니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-eun yeoleo gigyedeul-ui dongjag-eul hamkke jojeonghayeo i jag-eob-eul deoug gandanhago myeonglyohage mandeundaneun teugjing-i issseubnida.
EN Pathmind allows you to experiment with state-of-the-art tools from the reinforcement learning ecosystem out of box.
KO Pathmind를 사용하면 강화학습의 최신의 기술을 즉시 사용할 수 있습니다.
Transliteratsioon Pathmindleul sayonghamyeon ganghwahagseub-ui choesin-ui gisul-eul jeugsi sayonghal su issseubnida.
EN A simple plugin to add reinforcement learning to existing simulations.
KO 기존 시뮬레이션에 강화학습을 추가하는 간단한 플러그인
Transliteratsioon gijon simyulleisyeon-e ganghwahagseub-eul chugahaneun gandanhan peulleogeu-in
EN Support for single and multiple reinforcement learning agents.
KO 싱글 및 멀티 강화 학습 에이전트 지원
Transliteratsioon sing-geul mich meolti ganghwa hagseub eijeonteu jiwon
EN Skeptical about reinforcement learning? Try our examples below to see for yourself. All simulations are built using AnyLogic.
KO 강화학습에 회의적이신가요? 아래의 예제를 통해 직접 확인해보세요. 모든 시뮬레이션은 AnyLogic을 사용하여 구현되었습니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-e hoeuijeog-isingayo? alaeui yejeleul tonghae jigjeob hwag-inhaeboseyo. modeun simyulleisyeon-eun AnyLogiceul sayonghayeo guhyeondoeeossseubnida.
EN Compared to routine maintenance and predictive failure heuristics, Pathmind?s reinforcement learning achieves 58% more total profit.
KO 일상적인 유지보수 및 예측에 실패하는 휴리스틱 방법에 비해, Pathmind의 강화학습은 58% 더 높은 총수익을 달성합니다.
Transliteratsioon ilsangjeog-in yujibosu mich yecheug-e silpaehaneun hyuliseutig bangbeob-e bihae, Pathmindui ganghwahagseub-eun 58% deo nop-eun chongsu-ig-eul dalseonghabnida.
EN This model simulates a fulfillment center that uses Reinforcement Learning to move boxes from one place to another and obtain the maximum performance of its workers
KO 본 예제는 물류센터에서 강화학습을 활용해 제품 상자를 이동하고, 작업자의 최대 성과를 얻을 수 있도록 시뮬레이션한 모델입니다
Transliteratsioon bon yejeneun mullyusenteoeseo ganghwahagseub-eul hwal-yonghae jepum sangjaleul idonghago, jag-eobjaui choedae seong-gwaleul eod-eul su issdolog simyulleisyeonhan model-ibnida
EN It highlights the advantages of using Reinforcement Learning by Pathmind in a simulation model to obtain better results in a dynamic and complex environment.
KO Pathmind의 강화학습을 사용하여 동적이고 복잡한 환경에서 더 나은 결과를 도출할 수 있었습니다.
Transliteratsioon Pathmindui ganghwahagseub-eul sayonghayeo dongjeog-igo bogjabhan hwangyeong-eseo deo na-eun gyeolgwaleul dochulhal su iss-eossseubnida.
EN Reinforcement learning learns to strategically arrange pallets closest to their expected final destination.
KO 강화학습은 예상되는 최종 목표에 가장 가까운 팔레트를 전략적으로 처리하는 방법을 학습합니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-eun yesangdoeneun choejong mogpyoe gajang gakkaun palleteuleul jeonlyagjeog-eulo cheolihaneun bangbeob-eul hagseubhabnida.
EN Reinforcement learning is able to complete manufacturing in fewer movements than the heuristic.
KO 강화학습은 휴리스틱 방법보다 더 적은 이동으로 제조 공정을 완료할 수 있었습니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-eun hyuliseutig bangbeobboda deo jeog-eun idong-eulo jejo gongjeong-eul wanlyohal su iss-eossseubnida.
EN But other physical stores employ the same strategy, using reinforcement learning to find the best location.
KO 그러나 경쟁 업체의 매장에서도 강화학습을 통하여 최상의 위치를 찾는 동일한 전략을 사용하고 있습니다.
Transliteratsioon geuleona gyeongjaeng eobche-ui maejang-eseodo ganghwahagseub-eul tonghayeo choesang-ui wichileul chajneun dong-ilhan jeonlyag-eul sayonghago issseubnida.
EN Reinforcement learning discovers the Nash Equilibrium for several stores.
KO 강화학습은 여러 매장들에 대한 내쉬 균형(Nash Equilibrium) 을 찾아냅니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-eun yeoleo maejangdeul-e daehan naeswi gyunhyeong(Nash Equilibrium) eul chaj-anaebnida.
EN Reinforcement learning outperforms the heuristic of sending goods to the nearest manufacturing center by over 80%, maximizing profit and minimizing wait times.
KO 강화학습은 가장 가까운 제조센터로 상품을 보내는 기존의 휴리스틱 방법보다 80% 이상 우수하며 수익을 극대화하고 대기 시간을 최소화합니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-eun gajang gakkaun jejosenteolo sangpum-eul bonaeneun gijon-ui hyuliseutig bangbeobboda 80% isang usuhamyeo su-ig-eul geugdaehwahago daegi sigan-eul choesohwahabnida.
EN Reinforcement learning outperforms the heuristic to increase throughput in the factory by 50%.
KO 강화학습은 휴리스틱 방법에 비해 공장의 처리량을 50% 증가시킵니다.
Transliteratsioon ganghwahagseub-eun hyuliseutig bangbeob-e bihae gongjang-ui cheolilyang-eul 50% jeung-gasikibnida.
EN We use deep reinforcement learning, a form of cutting-edge AI, to do that
KO 이를 위해 최첨단 AI의 한 형태인 심층 강화학습을 사용합니다
Transliteratsioon ileul wihae choecheomdan AIui han hyeongtaein simcheung ganghwahagseub-eul sayonghabnida
EN Agents can be trained using reinforcement learning, imitation learning, neuroevolution, or other machine learning methods through a simple-to-use Python API
KO 사용이 간편한 Python API를 통해 강화 학습, 모방 학습, 신경 진화 및 기타 머신러닝 방법을 사용하여 에이전트를 교육할 수 있습니다
Transliteratsioon sayong-i ganpyeonhan Python APIleul tonghae ganghwa hagseub, mobang hagseub, singyeong jinhwa mich gita meosinleoning bangbeob-eul sayonghayeo eijeonteuleul gyoyughal su issseubnida
| Inglise | Korea |
|---|---|
| api | api |
EN Develop working skills in the main areas of Machine Learning: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning
KO 기계 학습의 주요 영역인 지도 학습, 자율 학습, 심층 학습 및 강화 학습에 대한 업무 역량을 개발하세요
Transliteratsioon gigye hagseub-ui juyo yeong-yeog-in jido hagseub, jayul hagseub, simcheung hagseub mich ganghwa hagseub-e daehan eobmu yeoglyang-eul gaebalhaseyo
EN It enables brand consistency through automatic asset updates and reinforcement of brand guidelines, providing a single source of truth within businesses and a more consistent user experience to external audiences
KO 자동 자산 업데이트 및 브랜드 지침 강화를 통해 브랜드 일관성을 지원하여 기업 내에서는 단일 정보 소스를 제공하고 외부 잠재고객에게는 보다 일관된 사용자 경험을 제공합니다
Transliteratsioon jadong jasan eobdeiteu mich beulaendeu jichim ganghwaleul tonghae beulaendeu ilgwanseong-eul jiwonhayeo gieob naeeseoneun dan-il jeongbo soseuleul jegonghago oebu jamjaegogaeg-egeneun boda ilgwandoen sayongja gyeongheom-eul jegonghabnida
EN From there it grew into a service that protects websites from all manner of attacks, while simultaneously optimizing performance.
KO 그 이후에, 모든 공격 방식으로부터 웹 사이트를 보호하는 동시에 성능을 최적화하는 서비스로 성장했습니다.
Transliteratsioon geu ihue, modeun gong-gyeog bangsig-eulobuteo web saiteuleul bohohaneun dongsie seongneung-eul choejeoghwahaneun seobiseulo seongjanghaessseubnida.
EN Reduce latency, improve performance, and increase availability for all your applications while simultaneously protecting them from DDoS attacks — all using the power of the Cloudflare global network.
KO Cloudflare 전역 네트워크를 이용해 모든 응용 프로그램을 DDoS 공격으로부터 방어하면서 대기 시간 감축, 성능 향상, 가용성 증대가 동시에 가능합니다.
Transliteratsioon Cloudflare jeon-yeog neteuwokeuleul iyonghae modeun eung-yong peulogeulaem-eul DDoS gong-gyeog-eulobuteo bang-eohamyeonseo daegi sigan gamchug, seongneung hyangsang, gayongseong jeungdaega dongsie ganeunghabnida.
EN You sure can! There are no restrictions on being both a Reseller Hosting Program and Affiliate Program member simultaneously. Good on you for capitalizing on both advantageous programs!
KO 당신은 확실히 할 수 있습니다! 리셀러 호스팅 프로그램과 제휴 프로그램 회원이 동시에되는 데는 제한이 없습니다. 두 가지 유익한 프로그램을 모두 활용 해 주셔서 감사합니다!
Transliteratsioon dangsin-eun hwagsilhi hal su issseubnida! liselleo hoseuting peulogeulaemgwa jehyu peulogeulaem hoewon-i dongsiedoeneun deneun jehan-i eobs-seubnida. du gaji yuighan peulogeulaem-eul modu hwal-yong hae jusyeoseo gamsahabnida!
EN Robert Litt teaches students to repair electronics and simultaneously equips classrooms with desperately-needed, inexpensive electronics.
KO Robert Litt/로버트 리트는은 학생들에게 전자 제품 수리를 가르치며 동시에 교실에 절실히 필요한 전자 제품을 저렴하게 갖춥니다.
Transliteratsioon Robert Litt/lobeoteu liteuneun-eun hagsaengdeul-ege jeonja jepum sulileul galeuchimyeo dongsie gyosil-e jeolsilhi pil-yohan jeonja jepum-eul jeolyeomhage gajchubnida.
EN Branching allows each team member to work on a different things simultaneously without affecting the original codebase or each other’s work
KO 브랜치를 사용하면 각 팀원이 기존 코드베이스 또는 다른 팀원의 작업에 영향을 주지 않으면서 여러 작업을 동시에 수행할 수 있습니다
Transliteratsioon beulaenchileul sayonghamyeon gag tim-won-i gijon kodeubeiseu ttoneun daleun tim-won-ui jag-eob-e yeonghyang-eul juji anh-eumyeonseo yeoleo jag-eob-eul dongsie suhaenghal su issseubnida
EN Multiple participants can share their screens simultaneously and co-annotate for a more interactive meeting.
KO 여러 참가자가 동시에 화면을 공유할 수 있고 적극적인 대화식 미팅의 경우 함께 주석을 달 수 있습니다.
Transliteratsioon yeoleo chamgajaga dongsie hwamyeon-eul gong-yuhal su issgo jeoggeugjeog-in daehwasig miting-ui gyeong-u hamkke juseog-eul dal su issseubnida.
EN You can control the number of conversations you have going simultaneously, and you can open a New conversation to ask a new question:
KO 동시에 진행할 수 있는 대화 수를 제어할 수 있으며, 새 대화를 열고 새 질문을 할 수 있습니다.
Transliteratsioon dongsie jinhaenghal su issneun daehwa suleul jeeohal su iss-eumyeo, sae daehwaleul yeolgo sae jilmun-eul hal su issseubnida.
EN Search all journals, books, and databases simultaneously?easily link between the bibliographic record and full-text
KO 모든 저널, 도서 및 데이터베이스를 동시에 검색하여 서지 기록과 원문이 쉽게 연결됩니다.
Transliteratsioon modeun jeoneol, doseo mich deiteobeiseuleul dongsie geomsaeghayeo seoji giloggwa wonmun-i swibge yeongyeoldoebnida.
EN Too many processes, scripts, or plugins running simultaneously
KO 동시에 실행되는 너무 많은 프로세스, 스크립트 또는 플러그인
Transliteratsioon dongsie silhaengdoeneun neomu manh-eun peuloseseu, seukeulibteu ttoneun peulleogeu-in
EN By dispersing data leaders across business units, Red Hat could simultaneously deploy an enterprise-wide solution while creating a data culture across the company.
KO 각 사업부에 데이터 리더를 배치함으로써, Red Hat은 엔터프라이즈급 솔루션 배포와 동시에 회사 전반에 데이터 문화를 조성할 수 있었습니다.
Transliteratsioon gag sa-eobbue deiteo lideoleul baechiham-eulosseo, Red Hat-eun enteopeulaijeugeub sollusyeon baepowa dongsie hoesa jeonban-e deiteo munhwaleul joseonghal su iss-eossseubnida.
Kuvatakse 50 tõlget 50 -st
Sarnased tõlked
reinforcement learning policy reinforcement reinforcement learning reinforcement learning algorithm reinforcement learning outperforms carbon fiber reinforcement nature of reinforcement deploying a reinforcement reinforcement learning algorithms skeptical about reinforcement reinforcement of wcms reinforcement machine learning apply reinforcement learning ideal sound reinforcement latest reinforcement learning compare the reinforcement policy cookie policy policy privacy policy policy extensionxprivacy policy simultaneously used simultaneously simultaneously protecting simultaneously optimizing performance simultaneously available simultaneously manage devices simultaneously simultaneously send simultaneously reducing costs simultaneously display screen simultaneously databases simultaneously multiple devices simultaneously simultaneously optimizing applications while simultaneously channels simultaneously moving them simultaneously insulation while simultaneously simultaneously enabling workers simultaneously assuring separation simultaneously collect donations tvos devices simultaneously targets while simultaneously cooked while simultaneously simultaneously decrease costs simultaneously pprovide tightly oil while simultaneously while simultaneously assuring multiple codes simultaneously hat could simultaneously performance while simultaneously
Araabia
Hiina
Hispaania keel
Hollandi
Indoneesia keel
Itaalia keel
Jaapanlane
Korea
Norra keel
Poola
Portugali keel
Prantsuse keel
Rootsi keel
Saksa keel
Soome keel
Türgi keel
Tšehhi
Ungari keel
Venelane
Vietnamlane