ડૉનર સંચાલનમાં અાઇ અને ઓટોમેશનનું ભવિષ્ય

ફૂલ - ફૂલની નવી ભૂમિકા: કેવી રીતે AI અને ઓટોમેશન ડોનરની વ્યવસ્થા કરી રહ્યા છે

અલાજિક સેક્ટર પુરાવાશીલ બુદ્ધિ (AY) તરીકે એક મુખ્ય સ્થળ છે અને પુષ્કળ પુરાવો આપવા માટે ઉપયોગિક સાધનોથી ચાલે છે. સંસ્થાઓ જે એકવાર ફૂટનોલ અને મેડિકલ પ્રોસેસ પર આધાર રાખે છે તેની પાસે હવે અાત્તર, બુદ્ધિ, અને બુદ્ધિની કાર્યપદ્દીની જરૂરને સુધારવાની ક્ષમતા છે. આ રૂપાંતરણ કાર્ય માટે થોડિયલિકતાની ક્ષમતા પર સારી રીતે સારી રીતે થવી જોઈએ. આ પરિષ્પક, અને સંબંધો પર આધાર રાખવા માટે છે. આ અદાલત સંસ્થાઓ, પુષ્કતાઓ, કે જેને અતિશક્તિપતિ અને દાન માટે ઉપયોગિશકત્મતાનો ઉપયોગ કરે છે.

આજના ફૂલમાં AIની ભૂમિકાને સમજવી

AI બુદ્ધિનું પુરવાર કરીને માહિતીના મોટા પ્રમાણમાં પુરાવાઓ અદૃશ્ય રીતે અવ્યાખ્યાયિત રીતે રચવા માટે બુદ્ધિનું નવો સ્તર લાવે છે. મૅશિંગ શીખવાનું અલ્ગોરિધમો એક ઉત્પાદન કરી શકે છે. તે જઇમના પ્રવૃત્તિઓ, પ્રવૃત્તિઓ, અને સોસાયટીક મિડીયાઓ પણ ભવિષ્યની આશાને ઓળખવા માટે જાગે છે. આ શક્તિ અવયવ પુષ્કીય પ્રોત્તિને અવ્યાખ્યાદન આપવા માટે સમય આપે છે, અને વ્યક્તિગત વાતચીત ચુકવા માટે વધારે ઉપયોગી છે. પરિણામ એ વધારે ઉપયોગી છે અને વિતો છે.

ડોનર ઓળખાણ માટે ધારણાવાળું આંકડાકીય આશ્ચર્યકારક

AI ના સૌથી શક્તિશાળી કાર્યક્રમ છે. મુખ્ય દાન કરનારાઓની ઓળખની આપ -પછીની જાતે જ માહિતી પર આધાર રાખે છે. તે પુષ્કળ રીતે, સમય-પરિવાર અને વારંવાર અધૂરું છે. આઇ-ડ્રોડ પ્લેટો લાક્ષણિકો, સોસાયટી માહિતીને લાયક રીતે સ્કેન કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જે વ્યક્તિ પુષ્કળ રીતે દાન કરે છે તે વ્યક્તિ, પુષ્કળ રીતે, ખુલ્લા ઇમેન્ટો, અને સંગત પર પુરવાર પુરવાર પુષ્ક દાન આપે છે. જો તેઓ કદી પણ વધારે દાન ન કરે, તો તેની સાથે મૅક્કને દાન આપવાની પરવાનગી આપે છે. દરેક દાનદારોને પુરંત્રોથી પુરંબાઇલ કરાવવા માટે તેની પરવાનગી આપે છે.

માપદંડ પર વ્યક્તિગતાઈઝેશન

આજે ડોનર્સ આશા રાખે છે કે તેઓની ચીજ - ઇતિહાસમાં વ્યવહારા છે. એક સામાન્ય અરજી એ પુરવાર પુરવાર થાય છે કે જેની સાથે સમર્પિત રિવાજ અને ઊંચી રસ્તામાં વધારો થાય છે. આ અરજકર્તાઓ દરેક ઉત્પાદનકર્તાની અરજ કરે છે. સિસ્ટમ પ્રોગ્રામને પ્રકાશિત કરવા માટે પ્રોગ્રામની સલાહ આપે છે (I), પ્રોત્સાહી ચેનલ (I, લખાણ, સોસલૅન્ડ) અને દિવસનો અતિષ્ણિક સમય પણ મોકલે છે. અદાલત-વ-વિષ્ણતાનો ઉપયોગ કરીને ત્રિક દર ૩૦૫૦% વધ્યાપક વડે વધારે થાય છે. આ પહેલાંના વ્યવસ્થાયીમાં ફેરફાર કરવા માટે ફક્ત મોટા ભાગે છે.

ગતિશીલ સમાવિષ્ટ અને A/B ચકાસણી

A/B ચકાસણી સાથે અની સાથે વ્યવસ્થિત રીતે વ્યક્તિગત રીતે કામ કરે છે. ઇમેઇલની બે આવૃત્તિઓ પર જાતે ચકાસ્યા વગર, AI અલગ વિષયો, ચિત્રો, કોલ કરે છે- અને દરેક ભાગ માટે સૌથી સારા કાર્યશીલ સંયોજનને પસંદ કરે છે. સમય દરમ્યાન, સિસ્ટમ શીખવા લાગે છે કે કયા બનાવવત્તા ઘટકો ખાસ દાનક જૂથો સાથે પુન:સુયોજિત કરે છે, અને મનુષ્યો વચ્ચે વ્યવહાર વિના કાર્યશીલતા.

આફતો અને જવાબદારી

રિટિન વાર્તાલાપ જેવા ત્રુસાનો, તમે અર્પણ સ્વીકારો, પ્રોત્સાહન રીમાઈઝર, પ્રોસેસેશન અને વારસો કારભારી માટે જરૂરી છે, પરંતુ ખાસ કાર્યો માટે આ સંદેશાને કારભારીને વાપરવા માટે જરૂરી છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે દાન કરનાર પ્રથમ ભેટ આપે છે, ત્યારે, આ શ્રેણીઓ તેઓને સંગઠનના સ્થળમાં સમિતિમાં પ્રવેશ કરી શકે છે, અને તેઓને આવનાર ટોપ સાથે અભિષક્ય કરે છે. આ વ્યક્તિગત સંમયનને ઝડપી પાડે છે, બીજી શક્યતા વધે છે અને બીજી વાર, દાન આપવાની રીત પર ધ્યાન આપે છે.

આપોઆપ પરિવહન કરવા માટે ડોનર વ્યવસ્થાપન

દરેક સફળ ફૉર્મિંગ મિશનરિ એ રિપૉર્ટિંગ સિસ્ટમ છે જે ક્રિ.એ. (custom control Manager) પ્લેટફોર્મ છે. આ સિસ્ટમોને મેન્યૂલ માહિતી પ્રવેશને કાઢી નાખવાનું, માહિતી ચોક્કસતાની ખાતરી કરવા અને વાસ્તવિક સમયની સંશોધન આપવાથી, અને આપત્તિઓ માટે સમય વિતાજિત કરે છે. આ કાર્યો માટે રિપૉર્ટીંગ અથવા વ્યવહારને અંગત રાખવા માટે સમય કાઢ્યા પછી, આ કાર્યનો ઉપયોગ કરે છે. આ માત્ર કાર્યનો જ ઉપયોગ જ નથી, પરંતુ આખી સંસ્થા માટે એક જ સ્રોત બનાવે છે.

આપોઆપ સંયોજન અને સેગ્મેન્ટેશન

ડોનર ડેટાબેઝો ફક્ત માહિતીને સમાવે છે. આ સાધનો જ સારવાર, કામો, સરનામા સુધારે છે, અથવા બોર્ડ સભ્યો વર્તમાન રૂપરેખાઓ રાખવા માટે લાયક છે. તેઓ ત્રીજી પાર્ટી સ્ત્રોતોમાંથી ડેમોગ્રાફિક અને વર્તણૂક માહિતી પણ ઉમેરી શકે છે, તે જાતે જ સ્વચ્છ અને વ્યવહારિત છે. માહિતી સ્વચ્છ થાય છે અને આધારિત ગુણધર્મો પર આધાર રાખીને: ભૂતંત્ર , વ્યવસ્થિત , સંશોધન, સંશોધન અથવા સ્થાન. પછી આ ભાગો ખાસ પ્રોગ્રામો સાથે અસરકારક અને અસરકારક બનાવે છે.

ઘટના વ્યવસ્થાપન માટે વર્કફ્લો આપોઆપ પ્રક્રિયા

ફુડરેટિંગ ઘટનાઓ, ક્યાંતો પિરિયલ-ટો-પેપર ચાલે છે, અથવા ઉત્પાદન કરનારાઓને કાર્યોનું ફ્લુરિટરી પેદા કરે છે: રજીસ્ટ્રેશન, ટિકિટીંગ, ટીકેટ-ઇન, અને માહિતી પકડતા હોય છે. ઓટોમેન્ટિંગ આખી જીવંતસંત્રને અંગત રીતે અંગત કરે છે. એકવાર, સિસ્ટમને ખાતરી આપે છે કે એ પ્રોત્તિને આપેરો સાથે મોકલવામાં આવે છે, અને તે પ્રોત્સાહનમાં ભાગી લે છે. આ ઘટના સીધી જ ઇતિહાસમાં ભાગ લે છે, અને આ ઑસ્ટ્રીમ-હૂમનને સમુદય અને સમુહિતો માટે નીચિહિત છે.

એકત્રિત અહેવાલીંગ અને ડેશબોર્ડ્સ

ફૂદરાપેટી નેતાઓને યોગ્ય રિપોર્ટની જરૂર છે. અદાલતની રિપોર્ટની રિપોર્ટ ભૂલ-પ્રોગ્રામ અને ધીમું છે. આ સાધનો ક્રિપ્ટેમ, ઇમેલ પ્લેટફોર્મ, પ્રોસેસર અને ફૉરિંગરમાંથી માહિતી લઈને છે. પુષ્કળ થોડર, જીવનભર કિંમત, રિઝમ, અને રૉલેશન જેવી કી રિપૉક્સિક્ટિશને સાચે જ સમયમાં સુધારવામાં આવે છે. આ લાયક રેશિંત્રો અને રેશિયાતમને ધ્યાન આપવા માટે જરૂરી છે. આ આગેવાનોને પુરાશિષણની જરૂર છે.

વાસ્તવિક કાર્યક્રમો અને સફળતાની વાર્તાઓ

ઘણા બિનલાજિક લોકો એઇ અને ઓટોમનના પરિવર્તનમાંથી પહેલેથી જ અવલાગણિત પરિણામો જોઇ રહ્યા છે. ઉદાહરણ તરીકે, અમેરિકાના રેડ ક્રોસ હિમન્ટિસ્ટરને હુમલો માટે ઓળખાવે છે. આ રીતે, લોહી ઉત્સાહી કોલો માટે જવાબ આપવા માટે, અને પુષ્કળ પુષ્કળ પુરંપના માટે પ્રયત્ન કરે છે. સ્થાનિક અંગો જેના જેવા નાના સંસ્થાઓએ પોતાને ૨૫ મહિનામાં રિપોર્ટ આપવાનું શરૂ કર્યું છે. ઉચ્ચ ભણતર સંસ્થાઓ એલિક રીતે ઓળખી શકે છે કે જે નોકરી કે ધંધો પર મુખ્ય ફેરફારો કરવા માટે તૈયાર હોય.

એક અવલોક્ય કિસ્સા છે: પાણી, જે તેની દાન કરનાર રિપૉર્ટરને હેડલસ તરીકે ઉપયોગ કરીને રિપેરકીય રીતે હિસાફ આપે છે. આથી તેઓ લાખો સમુદનાઓ સાથે હથિયારને સમર્પિત કરે છે અને આપઘાતની પસંદગી કરે છે. આથી તેઓને લાખો સમર્પણો માટે લાખો સમુદનાલ્યની પરવાનગી આપે છે, જેને રિપેરિયાત કરી શકાય છે.

AI અને ઓટોમેશન નિરીક્ષણોની ROIનું માપન

આ ટેક્નોલોજીઓને વ્યવહાર કરવાની જરૂર છે સોફ્ટવેર, તાલીમ, અને માહિતી સાફ કરવાની. આગેવાનો ફકરાને યોગ્ય રીતે ચકાસવા માટે પાછા ફરવા માટે શક્ય હોવા જોઈએ. કૉમ્પ્યુટરને શોધવા માટે:

• દરેક $1] કિંમત $1: ઓટોમેટેડ પ્રક્રિયાઓ કાર ખર્ચ ઘટાડીને ઘટાડે છે, ઉત્ક્રાંતિ આપવાનું અને જાળવી રાખવાનું ખર્ચ ઘટાડી રહ્યા છે.
• ]] રિટેન્ટર રીટેન્ટર દર: વ્યક્તિગત, સમયસર ચાલતું સંપર્કવ્યવહાર, AI દ્વારા વફાદારીમાં સુધારો. પુન: ૫% વધતો ૨૫% અથવા વધુ દીવાલ રેખાંશને વધારે કરી શકે છે.
• સમય સંગ્રહે છે: માહિતી પ્રવેશ, અહેવાલ, અને નિયમિતવ્યવહારથી સંગ્રહાયેલ કલાકો, પછી તે સમય ઊંચી-કિંમતા પ્રવૃત્તિઓ માટે સાચવી રાખો.
• અર્પણ માપ: અંદાજિત મોડેલો સુધારો કરવા માટે તૈયાર છે, અને વ્યક્તિગત પ્રશ્નો સરેરાશ દાનને વધે છે.
• Campanigin પ્રત્યુત્તર દરો: ખુલ્લા દરો, પર ક્લિક કરો, અને વિરુદ્દ દરો પહેલાં અને AI-ડ્રાવન વ્યક્તિગતાઈઝેશન અને automation ને અમલમાં મૂક્યા પછી.

સંસ્થાઓ એક વિસ્તાર પર ધ્યાન દોરી શકે એવા પાયલોટ કાર્યક્રમથી શરૂ થવું જોઈએ- ઉદાહરણ તરીકે, ઓટોમેન્ટ દાન કરનાર સાથે સંપર્કવ્યવહાર- અને માપ સ્કેલીંગ પહેલાં ૩-૬ મહિના પછી પરિણામો થોડો સમય થોડો સમય. આ આંતરિક વિશ્વાસ બનાવે છે અને તેની મદદ કરે છે.

મુશ્કેલીઓ અને હિસ્સા

સ્પષ્ટ લાભો હોવા છતાં, ડોનર ખાનગીપણામાં મહત્ત્વના પ્રશ્નો ઉપાડે છે. ઓટોમેન્ટ માહિતી પુરવાર કરવી જ જોઈએ GDPR અને CCPA જેવી નિયમો સાથે. આથી સંસ્થાઓ પારદર્શક હોવી જોઈએ કે કઈ રીતે માહિતી ભેગી કરી છે અને ઉપયોગમાં લેવામાં આવે છે. અલગોરિધમ એ પણ પુરાવાથી ઢોંગી બની શકે છે કે જે ઇતિહાસમાં સિસ્ટમની માહિતી પર પ્રતિક્રિયાઓ પર પ્રતિજ્ઞા રાખે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સંમેલનને અધિષ્ધિઓ પર ધ્યાન આપવી જોઈએ. સંસ્થાએ પોતાના સરખો સરખો પુરાગત કરવા માટે પોતાના નમૂનાઓ પર ધ્યાન આપવું જ જોઈએ.

માહિતી સુરક્ષા અને તકરાર

વધારે આપોઆપ હુમલો માહિતીના હુમલો માટે મોટા ભાગે આવે છે. અવિલાજિક અંગત પૈસા અને વ્યક્તિગત માહિતીને આકર્ષક લક્ષ્યો બનાવે છે. એનક્રિપ્શન, વપરાશ નિયંત્રણો, અને નિયમિત સુરક્ષા અદાલત જરૂરી છે. ડોનરોએ સ્વતંત્ર સંદેશાો માટે અોડ-ઇમાઇનિક કાર્યો અને તેમની પસંદગીઓને સુધારવાની ક્ષમતાને સ્પષ્ટ રાખવી જોઈએ. સંસ્થાના નામને કોઈ પણ ટીકિનિકલ વપરાશ કરતાં વધારે છે.

ઓટોમેશન પર વધારે અસલતા

આપઘાત કરવા માટે માનવ સંબંધો વ્યવહાર કરવો જોઈએ નહિ. મુખ્ય ઉત્પાદન, વસ્તી યોજનાઓ, સંશોધન અને સંશોધન માટે હમદર્દી અને ન્યાયની જરૂર છે કે જે આઇએ હુકમ કરી ન શકે. સંસ્થાઓ અવસ્પતિને અડચણ પારખવાના જોખમમાં હોય છે જો દરેક ચુપૉક ઑટોપિટીડ ટોકેટ ફૉરલરની સાથે હાઇટક્ક્ક્કસ હોય. સૌથી અસરકારક પુરવિત થોડ પુરવૃત્તાવત્તાથી, ફક્ત માહિતીના જ નહિ, અને ઓટોપેરા ફૉરલરમાં ફૉરલિકલિંગ પર ભાર મૂકવી જોઈએ.

રિપ્યુલેટર કોમ્પ્યુટરન્સ અને એથિકલિક ધોરણો

AI પરિપૂર્ણતા તરીકે, તેથી પુનર્વાયક ફ્રેમલેશન કરો. યુરોપીય યુનિવર્સિટી AI AI AI AT અને બીજા દેશોમાં આઇ અાપેલીયેશન સિસ્ટમો, જેની રૂપરેખા અને ક્રેક્ટોરીની ચકાસણી કરવામાં ઉપયોગ થાય છે. અદાલતને અદાલત કરવામાં આવે છે કે આ નિયમો નીચે ક્રેડીટેશન કે શ્રેયને અડધું પડે છે. સંસ્થાઓએ કાયદેસર સલાહને આધીન રાખવા માટે, અને આ રીતે અનંતમોલ સંસ્થાઓના AI ની સંસ્થાની આથેન્ટાઇઝેશનની મદદ લેવા માટે કામ કરવું જોઈએ. [FI:FE:FL]

ભવિષ્યમાં: AI માટે ફૂટનોટિંગ

આજના ફૂલની રચનામાં ધીરે ધીરે ધીરે ધીરે ધીરે વધે છે.

• વાર્તાલાપ AI અને સંવાદબોટ: ઉન્નત ભાષા પ્રોસેસીંગ સંશોધન સંચાલનને સંચાલન કરવા માટે સંવાદબોટને સક્રિય કરશે, અહેવાલો પર અસર કરવા, ઉપ્લબ્ધ ૨૪/૭.
• સમાવિષ્ટ બનાવવા માટે GPT-આધારિત સાધનો: GPT-આધારિત સિસ્ટમો જેવી સાધનો વ્યક્તિગત અરજીઓ પત્રો, સોશિયલ મીડિયા પોસ્ટ, અને પ્રોત્સાહન આપે છે, અને અરજો ઘટાડી શકે છે, અને અવાજની સુસંગત જાળવી રાખવા દરમ્યાન સંકલન સમય ઘટાડી શકે છે.
• ઉદારતા આપનારનું સંબંધોનું સુધરાવ: [ AI એ માત્ર રિસ્કક ઉત્પાદન કરનારાઓ પર જ હુમલો નહિ કરે, પરંતુ તે પણ વ્યવહારો કરવાનું સૂચન કરે છે- જેમ કે વ્યક્તિગત કોલ અથવા અંગત ઘટનાને અટકાવવા માટે અભિમાની રીતે અભિમાન પણ કરે છે-
• પારદર્શકતા માટે બ્લોકચાઈન: [ ડોનર્સ પુષ્કળ રીતે જોવા ઇચ્છે છે કે તેઓનું પૈસા કેવી રીતે વપરાય છે. બ્લોકચાઈન સાથે એઇને અદાલતથી ખર્ચો દાન આપવા માટે ખરીદી કરી શકે છે, અવિશ્વાસુ વિશ્વાસ બાંધી શકે છે.
• હેડલર પ્લેટફોર્મો સાથે ઇન્ટરનેટ: હેડ ઓરાઇટસ જેવા બિનસ્વીકાર આર્કિટેક્ચર્સ વેબસાઇટ, મોબાઇલ કાર્યક્રમો પર અચોક્કસ, અને વર્ચ્યુઅલ વાસ્તવિકતાઓ પર પણ અવતરણ કરે છે, મધ્ય માહિતી દ્દારા બધી શક્તિમાન પારખી શકાય છે.

આ સાધનો સાથે પરીક્ષણ શરૂ કરે છે- નાની રીતોથી પણ, એ પછીની વધતી જતી રીતે તૈયાર થશે. માહિતીના પાસાંની સંસ્કૃતિ બનાવવા અને અનંતજીવનની અવયવ એ જ રીતે અધ્યમિકતાની જ જ મહત્ત્વની છે.

શરૂઆત: એક વ્યવહારિક રોડમેપ

આઇ અને ઓટોમેશન માટે નવી સંસ્થાઓ માટે, પ્રવાસી અદ્ભુત અનુભવી શકે છે. કી નાની શરૂ કરવાનું છે, દુ:ખના મુદ્દા પર ધ્યાન આપવાનું છે, અને ચેપના બિંદુઓ પર ધ્યાન દોરે છે. અહીં એક પગલું છે:

1. [FLT] હાલની પ્રક્રિયાઓનો અંત કરો. થોડું કામ કરો જે સ્ટાફ્ટ સમય ભાંગી નાખે છે: માહિતી પ્રવેશ, ઇમેઇલ મોકલાય છે, પ્રોફાઇલ, પ્રોત્સાહન, સંશોધન. ઉચ્ચ ત્રણને ઓળખો કે જે સૌથી વધારે દરદ્રતા અથવા અદલબદલતાનું કારણ બને છે.
2. તમારી માહિતી સાફ કરો. ઓટોમેશન ફક્ત ગુણવત્તા માહિતી સાથે કામ કરે છે. ડેડ્ડાઇક રેકોર્ડો, પ્રમાણિક બંધારણો, અને ભેદને ભરે છે. માહિતી સ્વચ્છતા સાધન અથવા સેવામાં અવ્યાખ્યાય હોય તો.
3. જમણા પ્લેટફોર્મને પસંદ કરો. CRM અથવા સોંપણી સંભાળનાર સિસ્ટમ માટે જુઓ કે જે AI ની લાક્ષણિકતાઓ અને ટોકસ્ટમ પરિચય છે. ઘણા પ્લેટફોર્મોમાં સ્ક્રોપ, ઓટોમેન્ટ્ફો, અને પ્રખલ ઇમેલ અને પગાર સાધનો સાથે એકતાનો સમાવેશ થાય છે.
4. એક આપોઆપ શરૂ કરો. ઉદાહરણ તરીકે, તમારા નવા ઉત્પાદકને સ્વાગત શ્રેણીઓ આપોઆપ સુયોજિત કરો. સંદેશાને ડ્રાફ્ટ કરો, અને પ્રતિક્રિયાઓ મોનીટર કરો. એકવાર આ સરળતાથી ચાલે છે, ઘટનાને અનુસરવા અથવા રીસાઈન રિપોર્ટને અનુસરવા માટે વિસ્તૃત કરો.
5. તમારી ટીમને તાલીમ આપવી. સ્ટાફને સમજવું જ જોઈએ કે સાધનોનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો અને સંશોધન કરવું. નિયમિત તાલીમ સત્રો પૂરી પાડો અને ફોકબિટિંગ સત્રો બનાવો કે જેથી આઈ મોડેલો સાચે જ-વિશ્વાસનાં પરિણામો પર આધારિત છે.
6. [FLT] [Mausure અને શ્રેષ્ઠતા]. KPI આગળ નોંધેલ ટ્રેક કરો. મૂલ્ય અને વધુ વિશ્રામચિત્રને રજૂ કરવા માટે ખૂણાને અાપવો. માહિતી પર આધારિત આધારિત છે.

સંકલન

AI અને ઓટોમિકન આજની વ્યવસ્થિતતાઓ નથી- આ અધ્યક્ષ રીતે પુષ્કળ ઉપયોગી અને ઉત્પાદનકારક કાર્ય કાર્યક્ષમતાને વધારે અસર કરે છે. વ્યવહારી પ્રોત્તિની મદદથી, પ્રોગ્રામમાં વ્યવહાર, વ્યક્તિગત ઓળખાણ અને વ્યવહાર કાર્યો, સંયોજનો, માનવી તાજગી માટે હક્કસની સાથે સંબંધો મજબૂત કરી શકે છે. ઈથિયમ પ્રોત્તિમાં, આ માહિતી પરિષ્ણ અને આધારિત કાર્યને અડકડી રાખવામાં, આ ટૅક્કની પરાક્ષણો પણ છે. આ બંને અભિષાળ છે કે જેને આધાર વિના વ્યવસ્થાળતાથી ઉત્સાદ્ભવિત કરે છે. અને તેઓ વધુ અનમોલાઈને વધારે અસરકારક બનાવે છે.

[Tach Soup] અલાવાપરગી માર્ગદર્શન અને [FT:2] [FT] નો વિષય] [FTENS[FT:3] માંથી સ્ત્રોતો પરિચય આપે છે.