eitaa logo
MetaCog I متاکاگ
1.6هزار دنبال‌کننده
2.3هزار عکس
418 ویدیو
246 فایل
MetaCog I متاکاگ فراتر از شناخت از الگوریتم تا انگاره و رفتار، از داده تا استیلا 🔸روایت سیاست‌ها، رویدادها و تحلیل‌های فناورانه مؤثر در حوزه شناخت و ادراک🔸 #هوش_مصنوعی #فناوری #جنگ_شناختی تعامل با متاکاگ: @MetaCognition
مشاهده در ایتا
دانلود
MetaCog I متاکاگ
💠 چگونه استارت‌آپ‌های هندی در آستانه دگرگون‌سازی چشم‌انداز دیجیتال امارات قرار گرفته‌اند 🔹پنج استارت‌آپ هندی پس از برگزیده‌شدن در سری رقابت‌های استارت‌آپی شورای CEPA امارات هند، موفق به دریافت یک «بسته فرود نرم» کاملاً حمایت‌شده در امارات متحده عربی شده‌اند؛ بسته‌ای که شامل حمایت‌های شتاب‌دهی، تسهیل اخذ مجوزهای تجاری، راهنمایی حقوقی و مقرراتی، و کمک به ایجاد حضور رسمی کسب‌وکار است. 🔹سازوکار CEPA و شکل‌گیری یک بستر مشترک برای نوآوری شورای CEPA، که ذیل توافقنامه مشارکت اقتصادی جامع امارات هند شکل گرفته است، یک بستر دوگانه برای تسریع تجارت، سرمایه‌گذاری و نوآوری ایجاد کرده است. «سری استارت‌آپی» این شورا در ۲۴ ژوئن ۲۰۲۵ آغاز شد و در مدت تنها ۵۰ روز بیش از ۱۰ هزار درخواست کارآفرینان را جذب کرد. طی این دوره، هیئت CEPA با بازدید از چندین نهاد پیشرو هند، فرصت‌های جدیدی برای ورود به اکوسیستم استارت‌آپی امارات ایجاد کرد. از میان این فرآیند، ۲۰ استارت‌آپ از حوزه‌های هوش مصنوعی، فین‌تک، پایداری، سلامت دیجیتال، تولید، کشاورزی، فضا و حمل‌ونقل نسل‌بعد، به فینال راه یافتند. 🔹داوری سطح بالا و انتخاب نهایی در مرحله نهایی که در ۲۴ و ۲۵ نوامبر در دهلی نو برگزار شد، فینالیست‌ها مقابل هیئتی شامل سفیر امارات در هند عبدالناصر الشعالی و نمایندگان شرکت‌های بزرگی چون RAKEZ، امارات NBD، دی‌پی ورلد، Hub71 و بانک اول ابوظبی (FAB) ارائه داشتند. در پایان، پنج تیم به‌عنوان برندگان نهایی انتخاب شدند. پنج استارت‌آپ برگزیده‌ای که قرار است اثرگذاری جدی در امارات ایجاد کنند 1⃣ Bioreform انتخاب‌شده توسط: RAKEZ یک شرکت مستقر در حیدرآباد که بسته‌بندی هوشمند و پایدار بر پایه ذرت تولید می‌کند؛ محصولاتی که به‌طور طبیعی تجزیه شده و به محیط زیست بازمی‌گردند. این شرکت، که توسط کارآفرین جوان ۲۴ ساله محمد ازهر محی‌الدین تأسیس شده، طیفی شامل پاکت‌های غذایی، کیسه‌های پسماندهای پزشکی و کیسه‌های زباله را با استفاده از بایوپلیمر اختصاصی خود تولید می‌کند. 2⃣ Data Sutram انتخاب‌شده توسط: بانک امارات NBD پلتفرم هوش مصنوعی که بیش از ۲۵۰ منبع داده را پردازش می‌کند تا بینش‌های بلادرنگ برای جلوگیری از تقلب، ارزیابی ریسک اعتباری و شخصی‌سازی مشتری ارائه دهد. این شرکت توسط راجیت باتاچاریا با همکاری ایسیک پال و آنکیت داس تأسیس شده و مشتریانی در حوزه‌های مالی، CPG، داروسازی، تولید، خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک دارد. 3⃣ DocketRun انتخاب‌شده توسط: DP World پلتفرم ایمنی صنعتی مبتنی بر Edge AI و پردازش بینایی ماشین که حوادث خطرناک را پیش از وقوع تشخیص داده و پیشگیری می‌کند. این شرکت توسط آجای کابادی تأسیس و در شتاب‌دهنده Deshpande در کارناتاکا رشد یافته است. محصول این استارت‌آپ، سامانه‌ای برای پایش چرخه کامل عملیات الکتریکی و مکانیکی در واحدهای صنعتی است. 4⃣ Endimension انتخاب‌شده توسط: Hub71 ابوظبی استارت‌آپ رادیولوژی مبتنی بر هوش مصنوعی از بمبئی که به بیش از ۸۰۰ بیمارستان و مرکز تشخیص در افزایش سرعت و دقت تحلیل RTG، CT و MRI کمک می‌کند. این شرکت، تأسیس‌شده توسط بهاردواج کسّ و اپاراو MLV و پرورش‌یافته در IIT Bombay، الگوریتم‌هایی برای تشخیص خودکار ناهنجاری‌ها و بیماری‌ها از اسکن‌های پزشکی توسعه داده است. 5⃣ SBNRI انتخاب‌شده توسط: بانک اول ابوظبی (FAB) پلتفرم فین‌تک مستقر در گوروگرام، تأسیس‌شده توسط مودیت ویجای‌ورگیا، که یک اکوسیستم یکپارچه دیجیتال برای خدمات بانکی، مدیریت سرمایه‌گذاری و مالیات‌دهی ویژه هندی‌های غیرمقیم (NRI/OCI) ارائه می‌دهد. این پلتفرم با هدف ارائه تجربه‌ای شفاف، کارآمد و بدون اصطکاک، مجموعه‌ای از خدمات مالی را در قالبی واحد یکپارچه می‌کند. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
MetaCog I متاکاگ
💠 نقش پلتفرم‌های هوش مصنوعی محور هوش مصنوعی آمریکا در مهندسی امنیت پساجنگ غزه 🔹با استقرار حدود ۲۰۰ نیروی نظامی آمریکا در مرکز «هماهنگی نظامی غیرنظامی» (CMCC) در کیریات‌گات، بخشی از طرح ۲۰ ماده‌ای دونالد ترامپ برای «بازسازی و کنترل امنیتی غزه»، دو بازیگر کلیدی از صنعت نظارت دیجیتال آمریکا Palantir و Dataminr به‌طور رسمی وارد معماری امنیتی پساجنگ شده‌اند؛ معماری‌ای که بیش از آنکه نشانی از «صلح» داشته باشد، به الگویی تمام‌عیار از اشغال مبتنی بر داده، محاسبات پیشرفته و مهندسی شناختی جمعیت شباهت دارد. 1⃣ Palantir و پروژه Maven: تبدیل غزه به یک “آزمایشگاه زنده هدف‌گیری الگوریتمیک” ▫️سامانه‌ی Maven که توسط Palantir توسعه یافته، یک پلتفرم میدان‌نبرد مبتنی بر هوش مصنوعی است که داده‌های نظارتی از ماهواره‌ها، پهپادها،‌ هواپیماهای جاسوسی، ارتباطات شنودشده و اینترنت را در یک فضای واحد قابل جست‌وجو ادغام می‌کند و روند کشف و انهدام اهداف را سرعت می‌بخشد چیزی که مدیر فناوری Palantir آن را «بهینه‌سازی زنجیره کُشتی» توصیف کرده است. ▫️Maven پیش‌تر در یمن، عراق و سوریه برای هدایت حملات هوایی استفاده شده و اخیراً Palantir قرارداد ۱۰ میلیارد دلاری برای نسخه توسعه‌یافته آن دریافت کرده است. همکاری فعال این شرکت با ارتش اسرائیل از ۲۰۲۴ نیز این سامانه را به یکی از ستون‌های ماشین هدف‌گذاری الگوریتمیک در غزه بدل کرده است. 2⃣ Dataminr: زیرساخت رصد شناختی و پایش رفتار جمعیت Dataminr با دسترسی عمیق به شبکه‌های اجتماعی از X/Twitter downward توانایی استخراج «هوش لحظه‌ای تهدید و ریسک» را به دولت‌ها می‌دهد. این شرکت در یک دهه گذشته، از FBI تا پلیس‌های شهری آمریکا و حتی در ردیابی اعتراضات Black Lives Matter و تجمعات حامی فلسطین مورد استفاده قرار گرفته است. ▫️در غزه، حضور Dataminr نشان می‌دهد که جنگ شناختی، استخراج رفتار دیجیتال و پیش‌بینی الگوهای کنش اجتماعی بخش جدایی‌ناپذیر ساختار جدید امنیتی خواهد بود. 🔺مدل جدید اشغال: ترکیب هوش مصنوعی، کنترل تحرک و مهندسی جمعیتی هم‌زمان با طرح تشکیل نیروی «بین‌المللی ثبات» (ISF)، فناوری‌های Palantir و Dataminr نقشی فراتر از ابزارهای اطلاعاتی پیدا می‌کنند: ▫️ایجاد لیست‌های بازداشت و حذف مبتنی بر تحلیل ارتباطات اجتماعی و رفتار دیجیتال ▫️ردیابی لحظه‌ای تحرک، ارتباطات و تعاملات مردم ▫️پشتیبانی از «کمپ‌های نظارتی» موسوم به Alternative Safe Communities که خروج از آنها تنها با تأیید سرویس امنیت داخلی اسرائیل ممکن است این الگو ادامه همان رویکرد سیستم Lavender است؛ الگوریتمی که ده‌ها هزار فلسطینی را صرفاً بر اساس معیارهای پیش‌بینی‌گرانه و غیرشفاف، وابسته به «تهدید» طبقه‌بندی کرده بود. 🔺اشغال محاسباتی: تبدیل غزه به بستر تست میدانی صنایع نظامی دیجیتال آمریکا و اسرائیل مدل جدید اشغال، برخلاف ادعاهای واشنگتن درباره «زمینه‌سازی برای خودمختاری فلسطینیان»، در واقع پروژه‌ای مشترک برای: ▫️انباشت داده در مقیاس وسیع ▫️آزمایش میدانی سامانه‌های AI در محیط‌های پرتنش ▫️تداوم اشراف اطلاعاتی ۲۴/۷ بر جمعیت تحت محاصره ▫️عمق‌بخشی به هم‌ترازی امنیتی واشنگتن–تل‌آویو اسناد افشا‌شده اسنودن و همکاری‌های اطلاعاتی یک دهه اخیر نشان می‌دهد که این داده‌ها احتمالاً در انحصار آمریکا نخواهد ماند و به چرخه نظارت اسرائیل بازمی‌گردد. 🏷 پیوست خبری-تحلیلی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
Universal VGP.pdf
حجم: 1.6M
💠 پرامپت تولید ویدیو همه فن حریف 🔷 می دونم خیلی هاتون هنوز با تولید ویدیو هوش مصنوعی مشکل دارین. این قالب رو براتون درست کردم تا کارتون خیلی ساده بشه! 🔷 فقط کافیه این پرامپت رو در یک هوش مصنوعی (Google AI Studio یا Chat GPT) کپی کنید. فقط اون قسمت های هایلایت شده رو یادتون باشه می تونین بسته به پروژه تون عوض کنین. 🔷 یه سری قسمت های قرمز رنگ هم هست در داخل این قالب با عنوان Note که صرفا جهت آموزش بوده و بخشی از پرامپت نیستند! 🔷 برای اینکه مطلب قشنگ جا بیفته ورکشاپی آموزش دادم، یعنی مطالب این قالب، در واقع یک پرامپت هست و صرفا آموزش نیست. در ادامه ویدیو خروجی اون هم قرار می گیره!
قالب جامع تولید ویدیو با هوش مصنوعی.png
حجم: 5.6M
✅ توضیح فارسی قالب تولید ویدیو همه فن حریف ⚠️ این تصویر، صرفا قالب بالا رو توضیح میده و مطلبی خارج از اون بیان نمی کنه. 💎 بنابراین، مراحل ساخت ویدیو بدین ترتیب هستند:
1️⃣ تکمیل قالب متاکاگ و ارسال به یک LLM مانند Google AI Studio 2️⃣ دریافت پرامپت های ساخت تصویر و ویدیو 3️⃣ ساخت تصاویر با استفاده از Nano Banana Pro 4️⃣ ساخت ویدیو با استفاده از آن تصاویر و ابزارهایی مانند Seedance و Veo و Kling AI 5️⃣ اگر ویدیو شما صوت ندارد، می توانید صدای راوی را با Eleven Labs ساخته، موسیقی بک گراند را از یوتیوب و جلوه های صوتی را نیز از Pixabay دانلود کنید. 6️⃣ در انتها کلیپ ها را با استفاده از Premiere یا CapCut کنار هم قرار داده و ویرایش کنید. صوت ها را نیز اضافه کنید. ممکن است لازم باشد یا تصویر یا صحنه را چند بار تولید کنید تا نتیجه دلخواه بدست آید.
16.4M حجم رسانه بالاست
مشاهده در ایتا
💠 ویدیو توضیح فارسی قالب جهانی تولید ویدیو 📋 امیدوارم مطلب براتون جا افتاده باشه. اگر سوالی هم بود حتما داخل پی وی بپرسین: 🆔 @MetaCognition
25.5M حجم رسانه بالاست
مشاهده در ایتا
💠 ویدیو نمونه «قالب ساخت ویدیو همه فن حریف» ⚠️ می توانید از «چارچوب کارآگاه جی پی تی» برای بهینه سازی پرامپت خود بهره بگیرید. ⚠️ این ویدیو دیگر سخت ترین چیزی بود که می شد ساخت! داخل ش پر از متغیر بود (دو شخصیت اصلی، یک شرور، تعداد زیادی خودرو و ساختمان و...) و هم چنین اینکه صحنه ها با چند هوش مصنوعی ساخته شده بودند. هر چه زمان و تعداد متغیر ها (Variable ها) کمتر شود، کیفیت ساخت بالاتر می رود. استفاده از یک هوش مصنوعی پولی هم ترجیحا Veo 3.1 Quality و یا Kling 2.6 که تازه در اومده مقدار بسیار قابل توجهی کیفیت رو می بره بالا! 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت
AI Video Generation Workflow.png
حجم: 7.1M
💠 اینفوگرافیک ۷ مرحله ای «قالب ساخت ویدیو همه فن حریف» 🔷 این رو به عنوان مکمل این پی دی اف داشته باشید و استفاده کنید. فراموش نکنید که فقط با تمرین و استفاده مکرر مطلب براتون جا میفته. سوالی هم بود حتما ازمون بپرسین: 🆔 @MetaCognition 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت