————————————————————————————————————
MEICET BCA200 သည် bioelectrical impedance ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် 3D ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာကို အခြေခံ၍ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် တိုင်းတာသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အတွင်းပိုင်းမှ ပြင်ပသို့၊ တည်ငြိမ်မှုမှ ရွေ့လျားမှုအထိ၊ ခန္ဓာကိုယ်ဖွဲ့စည်းမှု၊ ခန္ဓာကိုယ်ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ပြီးပြည့်စုံသော ခန္ဓာကိုယ်အကဲဖြတ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးအခြေအနေနှင့် အားကစားစွမ်းဆောင်ရည်ကို လုံး၀အကဲဖြတ်ပေးပါသည်။ ဒေတာပမာဏ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းမှတစ်ဆင့်၊ ၎င်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးစီမံခန့်ခွဲမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။
3D အာရုံခံကင်မရာ ဖမ်းယူခြင်းနည်းပညာသည် ကိုယ်တိုင်ဖန်တီးထားသော အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် လူ့ခန္ဓာကိုယ်ပုံစံကို အခြေခံ၍ 3D တိုင်းတာမှုကို မီလီမီတာ တိကျမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်ပြီး၊ ခန္ဓာကိုယ်၏ ကိုယ်ဟန်အနေအထားကို အပြည့်အဝ စစ်ဆေးပြီး၊ မကောင်းတဲ့ ကိုယ်ဟန်အနေအထား ဖြစ်နိုင်ချေကို ခန့်မှန်းပေးကာ တိုင်းတာခြင်းများကို ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်သို့ နားလည်သဘောပေါက်ကာ စံသတ်မှတ်ခြင်းကို ချမှတ်ပေးပါသည်။ ကိုယ်ဟန်အနေအထား အကဲဖြတ်ခြင်း။
ခန္ဓာကိုယ်ပုံသဏ္ဍာန် နှိုင်းယှဉ်တင်ပြခြင်းမှ တစ်ဆင့် ဦးခေါင်းမှ ခန္ဓာကိုယ်အချိုးအစား၊ ခြေထောက်မှ ခန္ဓာကိုယ်အချိုးအစား၊ ခါးမှ တင်ပါးအချိုးနှင့် ပခုံးမှ ခါးအချိုးတို့ကဲ့သို့သော ခန္ဓာကိုယ်အချိုးအစားများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်နိုင်စေရန် ကူညီပေးပါမည်။ ၎င်းသည် သင့်အား အလှပြင်လေ့ကျင့်မှုတွင် ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး တိကျသောရလဒ်များကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။
ကလေးများအတွက် 'Body Composition + Body Posure' အကဲဖြတ်နည်းကို ၎င်းတို့၏ ကြီးထွားမှုဖြစ်စဉ်အတွင်း ဖြစ်လေ့ရှိသော ကိုယ်ဟန်အနေအထားဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်း။ ကလေးများ၏ ကြီးထွားမှုလမ်းကြောင်းများကို ခြေရာခံခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းတို့ကို ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်ဖြင့် ပုံဖော်ခြင်းဖြင့် မိဘများနှင့် နည်းပြများသည် အစောပိုင်းအဆင့်တွင် ပစ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်မှုတွင် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်ရန် ကူညီပေးသည်။
Al မှ စမ်းသပ်သူ၏ လှုပ်ရှားမှုတိုင်းကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ကိုယ်တိုင်တီထွင်ထားသည့် တက်ကြွသော အကဲဖြတ်မှုစနစ်ကို အသုံးပြုခြင်း၊ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအာရုံကြောကွန်ရက် မော်ဒယ်ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်ဆုံး ဥာဏ်ရည်တုနည်းပညာများနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ခန္ဓာကိုယ်စမ်းသပ်သူ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဖမ်းယူခြင်း။ ခန္ဓာကိုယ်စမ်းသပ်သူ၏ လှုပ်ရှားမှုစွမ်းရည်နှင့် လှုပ်ရှားမှုအန္တရာယ်ကို တားဆီးထားသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ကောင်းမွန်သောလူသား-ကွန်ပျူတာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုသည် စမ်းသပ်သူများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိုင်းတာမှုအတွေ့အကြုံကို ဆောင်ကြဉ်းပေးနိုင်သည်။
သမားရိုးကျ လော့ဂ်အင်နည်းလမ်း၊ မျက်နှာနှင့် မျက်နှာကို ခြေရာခံခြင်းနည်းပညာရှိ အဓိကအချက်များဖြင့် တည်နေရာကို ဖျက်ပစ်ခြင်း၊ "Client + Cloud" နည်းလမ်းများ၊ တိကျသော မြင့်မားသော ကိုက်ညီမှုဖြင့် အသုံးပြုသူများ ပိုမိုထိရောက်စွာ တိုင်းတာနိုင်စေရန်။
HDMI ကိုချိတ်ဆက်ခြင်း၊ အထူးလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ရုပ်ပုံနှင့်အသံကို စခရင်သို့ ထပ်တူပြုနိုင်သည်။
ပိုမိုထိရောက်စွာစီမံခန့်ခွဲရန် အကဲဖြတ်မှုဒေတာကို မတူညီသော devicese.g- PC၊ PAD၊ ဆဲလ်၊ cloud တွင် ထပ်တူပြုနိုင်ပါသည်။ စားသုံးနိုင်သောပစ္စည်းများမရှိ၊ စက္ကူမပါသော၊ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ပိုမိုသဟဇာတဖြစ်ခြင်း။
လေ့ကျင့်ခန်းရလဒ်များကို ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန် မီနီပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြု၍ ပံ့ပိုးကူညီပါ။ အဖွဲ့ဝင်လွှဲပြောင်းမှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်နှင့် ပါးစပ်မှ အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရန် ကုန်သည်၏ QR ကုဒ်ဖြင့် မျှဝေထားသော စာမျက်နှာကို ဖန်တီးပါ။
ဖောက်သည်များ၊ SaaS နှင့် အခြားအဖွဲ့အစည်းများသည် အသိဉာဏ်ရှိသောမြင်ကွင်းအပလီကေးရှင်းကိုရရှိစေရန်ကူညီပါ။
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————
———————————————————————————————————————————