eitaa logo
نورون | هوش مصنوعی در سلامت
184 دنبال‌کننده
174 عکس
42 ویدیو
23 فایل
رصد تحولات، فهم آینده سلامت تحقیقات پیشرفته هوش مصنوعی نورون ارتباط با مدیر @NeuronRCA
مشاهده در ایتا
دانلود
پلتفرم PubMed.ai نسل جدید جست‌وجوی علمی با هوش مصنوعی در عصر داده‌های انبوه علمی، پژوهشگران به ابزاری نیاز دارند که بتواند در میان میلیون‌ها مقاله، اطلاعات دقیق و مرتبط را به‌سرعت استخراج کند. پلتفرم PubMed.ai پاسخی نوآورانه به این نیاز است؛ ابزاری که با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی پیشرفته (Large Language Models) فرآیند جست‌وجو، خلاصه‌سازی و تحلیل مقالات علمی را هوشمند، دقیق و شخصی‌سازی‌شده کرده است. https://www.pubmed.ai/home 🍂@NeuronRC
نحوه جست‌وجو در منابع علمی یکی از مهم‌ترین مهارت‌های پژوهشی برای دانشجویان و محققان، یافتن منابع علمی معتبر است. در ادامه مهم‌ترین پایگاه‌ها و موتورهای جست‌وجوی علمی را معرفی می‌کنیم ۱. پایگاه Google Scholar 🔹 موتور جست‌وجوی علمی گوگل برای یافتن مقاله‌ها، پایان‌نامه‌ها و کتاب‌های معتبر https://scholar.google.com/ ۲. پایگاه Scopus 🔹 یکی از بزرگ‌ترین پایگاه‌های داده علمی در جهان https://www.scopus.com/ ۳.پایگاه ScienceDirect 🔹 پایگاه علمی منتشرشده توسط Elsevier https://www.sciencedirect.com/ ۴. پایگاه PubMed 🔹 پایگاه تخصصی مقالات علوم پزشکی و زیستی (وابسته به NCBI و NIH) https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ ۵.پایگاه ProQuest 🔹 پایگاه داده جهانی برای کتاب‌ها، مقالات، پایان‌نامه‌ها و رساله‌های دانشگاهی https://www.proquest.com/ ۶.پایگاه sci-hub 🔹 ابزار دسترسی آزاد به مقالات علمی بدون محدودیت اشتراک 🔹 با واردکردن DOI مقاله، نسخه کامل آن قابل دانلود است https://sci-hub.se/ ۷. ایران‌داک (IranDoc) 🔹 پایگاه ملی اطلاعات علمی ایران (وابسته به وزارت علوم) https://irandoc.ac.ir/ برای هر پژوهش علمی، ترکیب چند منبع از موارد بالا باعث می‌شود: ✅ به جدیدترین داده‌ها و مطالعات دسترسی داشته باشید ✅ از تکرار موضوع تحقیق جلوگیری کنید ✅ و منابع معتبر برای استناد علمی در مقاله یا پایان‌نامه خود بیابید. 🍂@NeuronRC
فهرست منابع فارسی علمی 1️⃣ پایگاه Google Scholar https://scholar.google.com/ (جست‌وجوی فارسی و انگلیسی برای مقالات و کتاب‌های علمی) 2️⃣ ایرانداک (IranDoc) https://irandoc.ac.ir/ (بانک علمی و فناورانه اطلاعات ایران، شامل پایان‌نامه‌های دانشگاهی کشور) 3️⃣ پایگاه SID – پایگاه اطلاعات علمی جهاد دانشگاهی https://www.sid.ir/ (پایگاه دسترسی به مقالات فارسی در رشته‌های مختلف) 4️⃣ نورمگز (Noormags) https://www.noormags.ir/ (بانک مجلات تخصصی حوزه علوم انسانی و اسلامی) 5️⃣ مگیران (Magiran) https://www.magiran.com/ (مرجع جامع نشریات علمی و عمومی فارسی) 6️⃣ پایگاه TSI یا سیویلیکا (CIVILICA) https://civilica.com/ (پایگاه داده مقالات کنفرانس‌های علمی ایران) 7️⃣ پایگاه ISC – پایگاه استنادی علوم جهان اسلام https://isc.ac/ (مرکز ارزیابی و رتبه‌بندی مجلات علمی در کشورهای اسلامی) 🍂@NeuronRC
⭕️ اولین مقاله تحقیقاتی Perplexity یک محدودیت کلیدی و بزرگ در مقیاس‌پذیری مدل‌های زبان بزرگ (LLM) را از میان برداشت! ✍ این دستاورد مورد استقبال شدید NVIDIA و AWS قرار گرفته است. چرا این کشف تا این حد حیاتی است؟ ⚡️ سرویس‌دهی تریلیون پارامتری: برای اولین بار، اجرای مدل‌های عظیم تریلیون پارامتری روی AWS به یک واقعیت تبدیل می‌شود (چیزی که قبلاً ممکن نبود). ✅ این نوآوری مسیر جدیدی برای توسعه و استقرار LLMها در مقیاس‌های بزرگ باز می‌کند. 🔗 لینک مقاله 🍂 @NeuronRC
⭕️ هوش مصنوعی و نانوتکنولوژی: چگونه ربات‌های کوچک، نبرد با سلول‌های سرطانی را متحول می‌کنند. ✍ محققان، میکروروبات‌های مغناطیسی بسیار ریزی را توسعه داده‌اند که می‌توانند در جریان خون شنا کرده، دارو را مستقیماً به تومورها برسانند و به صورت زنده در بدن ردیابی شوند. ✅ این یک گام بزرگ به سمت تحویل میکروسکوپی و قابل کنترل دارو است؛ فناوری‌ای که می‌تواند به‌زودی شیمی‌درمانی‌های سنتی را منسوخ کند! 🔗 لینک مقاله 🍂@NeuronRC
هشدار نسبت به غفلت از لایه‌های کاربردی هوش مصنوعی: هوش مصنوعی فقط مدل نیست، کاربرد هم هست! تجربه: «هر جا صحبت از هوش مصنوعی می‌شه، همه دنبال مدل‌های بزرگ و پیچیده‌ان. اما وقتی خواستم یه ابزار ساده برای کشاورزی پیدا کنم، دیدم هیچ‌کس به لایه‌های کاربردی فکر نکرده!» چالش: تمرکز بیش از حد روی مدل‌های پایه (مثل GPT یا BERT) باعث شده لایه‌های کاربردی مثل ابزارهای بومی، رابط‌های کاربری، و خدمات واقعی نادیده گرفته بشن. نتیجه؟ تبلیغات زیاد، اما محصول کم! راه‌حل: - توجه به لایه‌های میانی و نهایی هوش مصنوعی: از مدل تا محصول - حمایت از تیم‌های توسعه‌دهنده داخلی برای ساخت ابزارهای کاربردی - آموزش عمومی برای شناخت تفاوت بین «مدل» و «کاربرد» هوش مصنوعی فقط الگوریتم نیست؛ باید به دست مردم برسه، توی زندگی واقعی استفاده بشه، و مشکلات ملموس رو حل کنه 🍂 @NeuronRC
هوش مصنوعی بدون سخت‌افزار بومی، فقط یک رؤیاست! تجربه: «هر بار که حرف از هوش مصنوعی می‌شه، همه از مدل و نرم‌افزار می‌گن. اما وقتی نوبت اجرا می‌رسه، می‌فهمیم به تجهیزات سخت‌افزاری خارجی وابسته‌ایم. این یعنی امنیت و توسعه‌پذیری در خطره.» چالش: بدون بومی‌سازی تجهیزات راهبردی مثل تراشه‌ها، سرورها و زیرساخت‌های پردازشی، توسعه فناوری‌های هوشمند در کشور ناپایدار و وابسته باقی می‌مونه. در شرایط تحریم یا بحران، این وابستگی می‌تونه کل اکوسیستم هوش مصنوعی رو فلج کنه. راه‌حل: - سرمایه‌گذاری در تولید داخلی تجهیزات هوش مصنوعی - حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان برای طراحی سخت‌افزارهای بومی - ایجاد زنجیره تأمین ملی برای زیرساخت‌های هوشمند معاونت علمی ریاست‌جمهوری اعلام کرده: بومی‌سازی تجهیزات راهبردی، کلید توسعه فناوری‌های هوشمند و حرکت به‌سوی استقلال فناورانه است. 🍂 @NeuronRC
هوش مصنوعی در خدمت رانندگان؛ «نشان» مسیر را حتی بدون GPS پیدا می‌کند در شرایطی که اختلال GPS می‌تواند رانندگان را سردرگم کند—به‌ویژه در تونل‌ها، مناطق پرتراکم شهری یا هنگام قطع سیگنال—اپلیکیشن مسیریاب «نشان» با یک قابلیت جدید مبتنی بر هوش مصنوعی وارد میدان شده است. چه اتفاقی افتاده؟ «نشان» با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مسیر واقعی خودرو را حتی در صورت اختلال یا قطع GPS تشخیص می‌دهد. این فناوری با تحلیل داده‌های حرکتی، نقشه‌های بومی و رفتار رانندگی، موقعیت دقیق‌تری ارائه می‌دهد و تخمین زمان رسیدن را بهبود می‌بخشد. 📌 چرا مهم است؟ - رانندگان تاکسی‌های اینترنتی و حمل‌ونقل شهری می‌توانند بدون نگرانی از خطاهای GPS، مسیر خود را ادامه دهند - تجربه کاربری روان‌تر، قابل‌اعتمادتر و ایمن‌تر می‌شود - این اقدام نشان‌دهنده‌ی یک روند مهم در ایران است: استفاده از هوش مصنوعی برای حل مسائل روزمره و بهبود زیرساخت‌های شهری این فقط یک قابلیت فنی نیست؛ گامی‌ست به‌سوی عدالت دیجیتال در حمل‌ونقل، کاهش استرس رانندگان، و افزایش بهره‌وری در سیستم‌های شهری. 🍂@NeuronRC
355.9K حجم رسانه بالاست
مشاهده در ایتا
👈 گوگل ابزار هوش مصنوعی Opal ( ساخت اپلیکیشن بدون کدنویسی )را در ١۶٠ کشور منتشر کرد 📊 گوگل تابستان امسال از ابزار هوش مصنوعی Opal رونمایی کرد که امکان ساخت اپلیکیشن بدون نیاز به دانش کدنویسی را فراهم می‌کند و اکنون در بیش از ١۶٠ کشور در دسترس است. این ابزار با سرویس‌هایی مانند Google Sheets، Drive، Cloud و BigQuery ارتباط برقرار می‌کند و کاربران می‌توانند تنها با توصیف نیاز خود اپلیکیشن‌های سفارشی بسازند. 📊 این ابزار می‌تواند اپلیکیشن‌های تحقیقاتی، ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده و جریان‌های کاری خودکار ایجاد کند و گوگل قصد دارد در آینده قالب‌های بیشتری به آن اضافه کرده و آن را با مدل جمینای ادغام کند. 🍂@NeuronRC
554.7K حجم رسانه بالاست
مشاهده در ایتا
⭕️ عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) چطور عمل می‌کنند؟ ⚙️ مراحل کلیدی کارکرد Agentic AI: 1️⃣ ورودی (Perception): دریافت اطلاعات و داده‌ها از محیط (سنسورها، دیتابیس‌ها، واسط‌های کاربری). 👈 مثال: درک درخواست کاربر و تحلیل داده‌های مرتبط. 2️⃣ پردازش (Reasoning/Planning): تحلیل داده‌ها (اغلب با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ - LLM). تعیین هدف، شکستن آن به زیروظایف و طراحی استراتژی (برنامه‌ریزی). 👈 مثال: تصمیم‌گیری برای استفاده از ابزار جستجو یا محاسبه. 3️⃣ اقدام (Action ): اجرای برنامه و تصمیم‌های گرفته‌شده از طریق تعامل با سیستم‌های خارجی (مثل APIها، نرم‌افزارها یا روباتیک). 👈 مثال: ارسال ایمیل، به‌روزرسانی دیتابیس، یا ارائه پاسخ نهایی. 🍂@NeuronRC
هوش مصنوعی چقدر شبیه ایرانی‌ها فکر می‌کند؟ مدل‌هایی مثل ChatGPT در تولید متن قوی‌اند، اما در بازتاب دقیق فرهنگ و زبان ایرانی هنوز با چالش‌هایی روبه‌رو هستند: 🔹 لحن رسمی یا ترجمه‌وار، در برابر گفت‌وگوی روزمره ایرانی با لطیفه، تعارف و کنایه 🔹 درک ناقص از تفاوت‌های ظریف مثل شوخی، اعتراض یا زبان غیرمستقیم 🔹 ترجمه‌هایی که معنا یا احساس را از دست می‌دهند 🔹 کم‌نمایی زبان فارسی در داده‌های آموزشی مدل‌ها راه‌حل؟ بومی‌سازی هوش مصنوعی با داده‌های فرهنگی، زبان طبیعی و منطق محلی تا گفت‌وگوها واقعاً با ذهن و زبان ایرانی هماهنگ شوند. 🍂@NeuronRC
🤖 خلاصه گزارش مک‌کینزی ۲۰۲۵: پذیرش جهانی AI در برابر سودآوری محلی ❇️ استفاده: ۸۸٪ شرکت‌ها از هوش مصنوعی استفاده میکنند. 🔵 مقیاس: فقط ۳۳٪ توانسته‌اند آن را فراتر از فاز آزمایشی ببرند. 💰سود: تنها ۶٪ تأثیر واقعی AI را بر سود دیده‌اند. 🔑 استراتژی برندگان: به جای کاهش هزینه، بازطراحی فرایندها و ایجاد محصول جدید تمرکز کنید. 🔥 نکته کلیدی: فاصله بین "پروژه‌های آزمایشی" و "سودآوری مقیاس‌پذیر" جایی است که شرکت‌های موفق آینده ساخته می‌شوند! لینک گزارش 🍂@NeuronRC