آکادمی هوش دیجیتال

🔴 رایگان 🟢 لیست ربات های ChatGPT در تلگرام (آپدیت شده) 🟢@chatgpt_karfly_bot 🟢@Plasma_GPT_AI_Bot 🟢@ChatGPT_General_Bot 🟢@chatgpt_query_bot 🟢@gpt_prompter_bot 🟢@MagicBuddyBot 🟢@littleb_gptBOT 🟢@TheB_AI_Bot 🟢@TheB_AI_2Bot 🟢@TheB_AI_3Bot 🟢@TheB_AI_4Bot 🟢@ChatGPT_Community 🟢@OPENAl_ChatGPT_bot 🟢@AlexCHATGPTrobot 🟢@NeuralGPT4_bot 🟢@chat_gpt_robot 🟢@SydneyAIbot 🟢@gpt3_unlim_chatbot 🟢@ChatGPT_BIAbot 🟢@GPT3_Chat_Bot 🟢@rugpt_3_bot 🟢@csd_project_bot 🟢@TurboText_bot 🟢@AIGPT4bot 🟢@GPT4Telegrambot 🟢@repostermodsapk_bot 🟢@artificerbot 🟢@NeuromateAI_bot 🟢@chatsgpts_bot 🟢@chatGPT_studentBot 💠 لیست بروزرسانی می‌شود آکادمی هوش دیجیتال @elm_pajoh

وقتی تکنولوژی مرزهای توانایی انسان را جابه‌جا می‌کند! او اولین فردی است که از دست بیونیک پیشرفته و کاملاً بی‌سیم استفاده می‌کند — حتی زمانی که به بدنش متصل نیست! قابلیتی شگفت‌انگیز که امکان انجام کارها از راه دور را فراهم می‌کند؛ آینده‌ای که قبلاً فقط در فیلم‌ها می‌دیدیم، حالا واقعی شده! #بیونیک #تکنولوژی_پیشرفته #دست_بیونیک #هوش_مصنوعی #پروتزهوشمند #آینده_تکنولوژی #علم_در_خدمت_زندگی #رباتیک #پیشرفت_علمی #نوآوری #فناوری_پوشیدنی #زندگی_هوشمند #WirelessTechnology #BionicHand #TechForGood آکادمی هوش دیجیتال @elm_pajoh

یووال نوح هراری در مورد بخشی پنهان از تکنولوژی سخن می گوید! بخشی که از جوهره وجود موجودات زنده منشأ می گیرد و آن نیاز به صمیمیت است! آیا هوش مصنوعی می تواند "دوست فاب " ما بشود؟ آکادمی هوش دیجیتال @elm_pajoh #هوش_مصنوعیِ #هوش_مصنوعی_آینده #آبسیکست #obsicast #yuvalnoahharari #یوال_نوح_هراری

🔴 وبینار آموزشی: پروپوزال نویسی به کمک هوش مصنوعی 1⃣ دسترسی آفلاین به فیلم کامل وبینار 2⃣ دارای سرتیفیکیت معتبر و قابل ترجمه 3⃣ دارای امتیاز توانمند سازی آموزشی 🟢 یکشنبه 11 خرداد 1404 🟢 ساعت 12-10 ☀️ دکتر مسعود شهابيان متخصص طب اورژانس دکترای مدیریت کسب و کار هوش مصنوعی معاون پژوهشی بیمارستان بعثت نیروهوایی 📍ثبت نام: https://eseminar.tv/wb159103 🆕 جزئیات وبینار: B2n.ir/gf9883 آکادمی هوش دیجیتال @elm_pajoh

هشت ابزار هوش مصنوعی رایگان برای کارهای مرتبط با مقاله و ریسرچ 1⃣ سایت typeset.io‎ پاسخ به سوالات بر اساس مقالات دستیار مطالعه مقاله بازنویسی متن 2⃣ سایت researchrabbit.ai‎ دسته‌بندی مقالات پیدا کردن و اتصال مقالات مشابه 3⃣ سایت consensus.app‎ پاسخ به سوال بر اساس مقاله سایت elicit.com‎ 4⃣ پاسخ به سوال بر اساس فایل مقاله استخراج لیست مفاهیم برای مقاله استخراج اطلاعات از مقالات 5⃣ سایت scite.ai‎ رفرنس‌دهی و نوشتن مرور ادبیات 6⃣ سایت connectedpapers.com‎ پیدا کردن مقالات مشابه 7⃣ سایت scholarcy.com‎ خلاصه سازی مقاله 8⃣ سایت paperpal.com‎ کمک در نگارش مقاله آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

آیا می توانیم Relation های آینده خودمان را بسازیم آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

ببینم میتونی اینو به درآمد برسانی؟!

این وبینار، واسم مهم هست چونکه میتونه درآمد خوبی واسمون داشته باشه

وبینار آموزشی مقاله نویسی به کمک هوش مصنوعی کد تخفیف: 1404 دکتر مسعود شهابيان متخصص طب اورژانس دکترای مدیریت کسب و کار هوش مصنوعی لینک ثبت نام https://eseminar.tv/wb156751 آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

بخش پیشینه تحقیق یا جستجوی مقالات مرتبط یکی دیگر از بخش های اصلی و مهم در نگارش مقالات هستش. با استفاده از روشی که داخل ویدیو شرح داده شده و با کمک قابلیت مخفی هوش مصنوعی grok3 میتوان این فرایند وقت گیر را به شکل کاملا بهینه انجام داد. http://grok.com آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

دستیار هوش مصنوعی برای پزشکان Dragon Copilot ادامه از: https://t.me/elm_pajoh/4868 شرکت مایکروسافت به‌تازگی از دستیار صوتی هوش مصنوعی جدیدی به نام «دراگون کوپایلوت» رونمایی کرده است که به‌عنوان نخستین دستیار صوتی یکپارچه در صنعت بهداشت و درمان معرفی می‌شود. این ابزار با ترکیب قابلیت‌های اثبات‌شده «دراگون مدیکال وان» و «دکس کوپایلوت»، به پزشکان کمک می‌کند تا مستندسازی‌های بالینی را ساده‌تر کرده، اطلاعات مورد نیاز را به‌سرعت پیدا کنند و وظایف تکراری را خودکارسازی نمایند.​ قابلیت‌های کلیدی دراگون کوپایلوت دراگون کوپایلوت با بهره‌گیری از فناوری پیشرفته تشخیص گفتار و هوش مصنوعی مولد، امکانات متعددی را در اختیار پزشکان قرار می‌دهد:​ مستندسازی بالینی خودکار: این دستیار صوتی می‌تواند مکالمات بین پزشک و بیمار را به‌صورت خودکار ضبط و به متن تبدیل کند، که این امر به کاهش زمان صرف‌شده برای نوشتن گزارش‌های پزشکی منجر می‌شود.​ دسترسی سریع به اطلاعات: با استفاده از فرمان‌های صوتی، پزشکان می‌توانند به‌سرعت به اطلاعات پزشکی بیماران، نتایج آزمایش‌ها و سوابق درمانی بدون نیاز به جستجوی دستی در سیستم‌های مختلف دسترسی پیدا کنند.​ خودکارسازی وظایف تکراری: دراگون کوپایلوت قادر است وظایف تکراری مانند تنظیم قرار ملاقات‌ها، ارسال یادآوری‌ها و تهیه نسخه‌ها را به‌صورت خودکار انجام دهد، که این امر به بهبود کارایی و کاهش خطاهای انسانی کمک می‌کند.​ مزایای استفاده از دراگون کوپایلوت در بهداشت و درمان طبق اطلاعات منتشر شده، استفاده از دراگون کوپایلوت می‌تواند تاثیرات مثبتی در حوزه بهداشت و درمان داشته باشد:​ افزایش رضایت پزشکان: با کاهش بار کاری مرتبط با مستندسازی و وظایف اداری، پزشکان می‌توانند زمان بیشتری را به مراقبت از بیماران اختصاص دهند، که این امر به بهبود رضایت شغلی آن‌ها منجر می‌شود.​ بهبود تجربه بیماران: با دسترسی سریع‌تر به اطلاعات و کاهش زمان انتظار، بیماران تجربه بهتری از خدمات پزشکی خواهند داشت.​ کاهش هزینه‌ها: خودکارسازی فرآیندها و کاهش خطاهای انسانی می‌تواند به کاهش هزینه‌های عملیاتی در مراکز بهداشتی منجر شود. آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

شرکت مایکروسافت به‌تازگی از دستیار صوتی هوش مصنوعی جدیدی به نام «دراگون کوپایلوت» رونمایی کرده است که به‌عنوان نخستین دستیار صوتی یکپارچه در صنعت بهداشت و درمان معرفی می‌شود. ادامه در: https://t.me/elm_pajoh/4869 آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

🔴رایگان🔴 واحد توسعه تحقیقات بالینی بیمارستان 501 ارتش با همکاری واحد توسعه تحقیقات بالینی بیمارستان بعثت نیروهوایی برگزار می کند: وبینار بهبود مهارت های پژوهشی به کمک هوش مصنوعی ژنراتیو دارای امتیاز توانمند سازی چهارشنبه 15 اسفند ساعت 12 تا 14 لینک ثبت نام رایگان : B2n.ir/r70539 آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

برای اولین بار توی تاریخ، این اتفاق افتاده! یه شرکت به اسم Osmo یه تکنولوژی ساخته که بوها رو به کد دیجیتالی تبدیل می‌کنه، می‌فرسته، و از اون طرف یه دستگاه مخصوص دوباره همون بو رو بازسازی می‌کنه. یعنی همون‌طور که می‌تونی یه آهنگ یا ویدیو رو آنلاین پخش کنی، حالا می‌تونی بو هم آنلاین بو کنی! این سیستم چجوری کار می‌کنه؟ دانشمندا اومدن یه سری مواد بودار رو تجزیه کردن، به زبون دیجیتال درآوردن و بعد فرستادنشون اون‌ور دنیا! دستگاه گیرنده کدو می‌شکنه و بو رو با رایحه هایی که داره تولید میکنه. این یعنی توی ماشینت، اتاقت، یا هر جایی که هستی، می‌تونی انتخاب کنی چه بویی بیاد! عطر موردعلاقه‌تو قبل از خرید تست کنی، یا حتی یه کافه توی پاریس رو با بوش حس کنی، بدون اینکه از خونه تکون بخوری! اولین بویی که توی تاریخ به این روش تلپورت شده، یه رایحه به اسم Plum 1.0 عه که می‌تونی همین الان از سایت Osmo Studios بخری و امتحانش کنی! اگه این تکنولوژی هم مثل صدا و تصویر پیشرفت کنه، شاید چند سال دیگه حتی بشه طعم و حس لامسه رو هم منتقل کرد! آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

معرفی بهترین ابزارهای آنلاین برای تبدیل متن به گفتار با استفاده از این ابزارهای آنلاین، می‌توانید متون مورد نظر خود را به راحتی به فایل‌های صوتی تبدیل کنید و در هر زمان و مکانی به آنها گوش دهید. Google Text-to-Speech ارائه صداهای طبیعی با کیفیت بالا از Google NaturalReaders امکان انتخاب از بین صداهای واقعی و متنوع TTSReader یک ابزار ساده و کارآمد برای تبدیل متن به گفتار Text2Speech یک ابزار رایگان برای تبدیل سریع متن به صدا آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

بهترین راه حل بهینه سازی پرامپت ها آکادمی آموزشی چت بات ها @elm_pajoh

مقاله هوش مصنوعی در توسعه دارو مقدمه فرآیند توسعه دارو به دلیل پیچیدگیهای زیستی، هزینه های بالا (حدود ۲.۶ میلیارد دلار) و نرخ موفقیت پایین (کمتر از ۱۰٪ در مرحله کارآزمایی بالینی) با چالشهای جدی مواجه است. هوش مصنوعی (AI) با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده ها و خودکارسازی مراحل مختلف، در حال تغییر پارادایم سنتی این حوزه است. این مقاله مروری بر پیشرفتهای اخیر AI در تمام مراحل توسعه دارو، از شناسایی هدف تا نظارت پس از بازار ارائه میدهد.  --- کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در توسعه دارو ۱. شناسایی هدف بیماری    - تحلیل داده های مالتي امیکس (ژنومیک، پروتئومیک) و شبکه های زیستی برای کشف الگوهای مولکولی مرتبط با بیماری.     - استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و گرافهای دانش برای ارتباط دهی ژنها، بیماریها و مسیرهای زیستی.     - مثال: پلتفرم PandaOmics موفق به شناسایی هدف جدیدی برای درمان فیبروز شد.  ۲. کشف دارو    - غربالگری مجازی: پیش بینی برهم کنش لیگاند-گیرنده با مدلهای مبتنی بر یادگیری عمیق (مثل AlphaFold2) و بهینه سازی ترکیبات.     - طراحی دِنوو: تولید خودکار ساختارهای شیمیایی با استفاده از مدل های زبانی (SMILES) یا گرافی، همراه با یادگیری تقویتی برای بهینه سازی خواص.     - پیش بینی ADMET: استفاده از شبکه های عصبی گرافی (GNN) و ترنسفورمرها برای پیش بینی جذب، توزیع، متابولیسم، دفع و سمیت ترکیبات.  ۳. برنامه ریزی سنتز و اتوماسیون    - برنامه ریزی رتروسنتز با مدلهای ترکیبی (داده-محور و قاعده-محور) و سیستمهای خودکار سنتز شیمیایی.     - مثال: پلتفرم DMTA (طراحی-ساخت-آزمون-تحلیل) زمان کشف ترکیبات مؤثر را به طور چشمگیری کاهش داده است.  ۴. کارآزمایی های بالینی و نظارت پس از بازار    - بهینه سازی طراحی کارآزمایی ها با تحلیل دادههای دنیای واقعی (EHRها، دادههای پوشیدنیها).     -  پيش بینی پاسخ بیماران به درمان و شناسایی زیست نشانگرهای پیش آگهی با مدلهای یادگیری عمیق.     - استفاده از دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins) برای شبیه سازی کارآزمایی ها و کاهش هزینه ها.  --- چالشهای پیشرو - کمبود داده های باکیفیت: داده های پراکنده، نویزی و سوگیریهای موجود در مقالات علمی.  - سختی تفسیر مدلها: نیاز به مدلهای قابل فهم برای جلب اعتماد پزشکان و نهادهای نظارتی.  - هدفهای غیرقابل دارورسانی (Undruggable Targets): مانند پروتئینهای بدون جایگاه اتصال مشخص.  - محدودیتهای محاسباتی: نیاز به منابع سخت افزاری پیشرفته و الگوریتم های کارآمد.  --- جهت گیری های آینده - ادغام مدلهای چندوجهی (متن، تصویر، دادههای امیکس) برای پیش بینی های جامع تر.  - توسعه مدلهای مبتنی بر قوانین فیزیکی (First Principle) برای کاهش وابستگی به داده های تجربی.  - شبیه سازی های مجازی بیماران و کارآزمایی ها برای تسریع فرآیند تأیید دارو.  - تمرکز بر استانداردسازی داده ها و بهبود همکاری بین مؤسسات تحقیقاتی.  --- نتیجه گیری هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار مکمل، توانسته است کارایی و دقت فرآیند توسعه دارو را بهبود بخشد، اما هنوز جایگزین کامل آزمایشهای آزمایشگاهی و تفکر انسانی نیست. موفقیت نهایی در گرو ادغام هوش مصنوعی با دانش زیست شناسی، شیمی و همکاریهای بین رشته ای است. با پیشرفت مدلها (مثل AlphaFold3) و دسترسی آزاد به داده ها، آینده توسعه دارو امیدوارکننده به نظر میرسد.  منبع فول تكست مقاله 1⃣ https://t.me/elm_pajoh/4862 2⃣ https://www.nature.com/articles/s41591-024-03434-4 Zhang, K. et al. *Artificial intelligence in drug development*. Nat Med 31, 45–59 (2025).