ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر - مدارس میان‌رشته‌ای

💡هوش مصنوعی: دوست یا دشمن آموزش؟ انجمن علمی ریاضی دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی با همکاری انجمن علمی علوم کامپیوتر دانشگاه علامه طباطبایی، شما را به سمینار "هوش مصنوعی: آینده آموزش یا روندی گذرا؟" دعوت می‌کند. در این سمینار، سینا جانی - دانشجوی مهندسی کامپیوتر و مهندس یادگیری ماشین - به فرصت‌ها و چالش‌هایی که هوش مصنوعی برای آموزش و به خصوص دانش آموزان به ارمغان می‌آورد، می‌پردازد. آیا این تکنولوژی نوظهور می‌تواند به عنوان یک ابزار نوآورانه به پیشرفت دانش‌آموزان کمک کند، یا تهدیدی برای مسیرهای سنتی آموزشی خواهد بود؟ و چگونه می‌توانیم از قدرت هوش مصنوعی به عنوان یک همکار ارزشمند در آموزش بهره‌مند شویم؟ 🚀 ارائه‌دهنده: سینا جانی 📅 تاریخ برگزاری: پنجشنبه، ۱۰ آبان ۱۴۰۳ 🕓 ساعت: ۱۶ تا ۱۸ 🌐 محل برگزاری: به صورت مجازی در اسکای‌روم شما می‌توانید برای حضور در این وبینار از طریق فرم زیر یا اسکن QR Code ثبت نام کنید. فرم ثبت‌نام وبینار ╭━━━━━━━━━━━╮ 📚 @mathrajaee‌‌  📚              ╰━━━━━━━━━━━╯

✨✨✨#زیبایی_های_ریاضی✨✨✨ 👀ستاره‌هایی که رفتار پوچ دارند! 🟡 برای قرن‌ها، تنها راه برای روشن کردن اسرار سیاهچاله ها از طریق قدرت ریاضیات بود. 🧬 سیاهچاله‌ها موجوداتی هم عادی و هم خارق‌العاده هستند. اخترفیزیکدانان بر این باورند که سیاهچاله‌های غول‌پیکر، با جرمی معادل میلیون‌ها یا میلیاردها خورشید، در مرکز هر کهکشان بزرگ وجود دارند و تأثیر زیادی بر شکل‌گیری ستارگان دارند. تخمین زده می‌شود که بیش از 200 میلیارد کهکشان وجود دارد که هر کدام حدود 100 میلیون سیاهچاله به اندازه ستاره دارند. در آینده‌ای بسیار دور، زمانی که کیهان به سن 40 میلیارد سال برسد، سیاهچاله‌ها تنها اجرام باقی‌مانده خواهند بود. این نتیجه‌گیری در سال 1997 توسط اخترفیزیکدانان فرد سی آدامز و گرگوری لافلین انجام شد. 🧬 سیاهچاله‌ها متراکم‌ترین اجرام کیهان هستند. اگر خورشید به شعاع کمتر از 3 کیلومتر فشرده شود، به یک سیاهچاله تبدیل می‌شود. میدان گرانشی این اجرام آن‌قدر قوی است که حتی نور هم نمی‌تواند از آن خارج شود، به همین دلیل به آن‌ها "سیاه" می‌گویند و نمی‌توانیم به داخل آن‌ها نگاه کنیم. 🧬 سیاهچاله‌ها اجرام بسیار متراکم و غیرقابل مشاهده‌ای هستند که اطلاعات درباره آن‌ها عمدتاً از طریق نظریه‌های فیزیکی و ریاضی به‌دست آمده است. از اواخر قرن هجدهم، ریاضیدانان به سوالاتی درباره این اجرام پرداخته‌اند، حتی قبل از اینکه ابزارهای مشاهده‌ای مناسب وجود داشته باشد. این تلاش‌ها نشان‌دهنده قدرت تخیل انسان در درک کیهان است. 🧬 مفهوم سیاهچاله‌ها برای اولین بار توسط جان میشل در سال 1783 مطرح شد، هرچند او آن‌ها را به این نام نمی‌خواند. میشل همچنین در سال 1750 نشان داد که نیروی بین دو جسم مغناطیسی با مجذور فاصله بین آن‌ها کاهش می‌یابد. او اولین کسی بود که از روش‌های آماری برای نشان دادن تجمع ستاره‌ها در جفت‌ها و گروه‌ها استفاده کرد و ابزاری برای اندازه‌گیری گرانش بین دو جسم ابداع کرد که بعداً توسط هنری کاوندیش در سال 1798 استفاده شد. 🧬 جان میشل در سال 1783 نظریه‌ای را مطرح کرد که بر اساس آن اگر یک ستاره به اندازه کافی بزرگ باشد (بیش از 500 برابر قطر خورشید)، گرانش آن می‌تواند به قدری قوی باشد که نور emitted از آن نتواند فرار کند. او این ایده را بر اساس نظریه نیوتن درباره نور به عنوان جریانی از ذرات بنا نهاد و نتیجه گرفت که در چنین حالتی، نور به سمت ستاره بازمی‌گردد و آن را به نوعی "سیاهچاله" تبدیل می‌کند. 👈 ادامه دارد... #️⃣#IDSchools #️⃣#IDS #️⃣#IDS_Math ✈️@IDSchools ✈️@IDS_Math

نرم افزار اندنوت سرفصل مطالب: 1- آشنايی با نرم افزار و جستجو در پايگاه های اطلاعاتی بررسی كاربردهای نرم افزار در مقاله نويسی و پا يان نامه آشنايی با پايگاه های اطلاعاتی داخلی و خارجی آشنايی با محیط نرم افزار 2- واردكردن منابع به صورت دستی و استفاده از پايگاه های اطلاعاتی تعريف منابع به صورت دستی در كتابخانه EndNote فراخوان ی منابع از پايگاه های اطلاعات ی در كتابخانه EndNote 3- وارد كردن منابع و ارجاع آن ها در متون علمی ارجاع منابع با استفاده از نرم افزار EndNote در متن و انتهای متن مديريت ارجاع دهی و سربرگ EndNote در نرم افزار Word 4- سبك های نگارشی (Styles): آشنايی با سبك های موجود در نرم افزار EndNote و كاربرد آن ها ⚡@a_e_r_madani⚡ ⚡@math_unibnb⚡ ⚡@SCU_G_B⚡

♨️سمینار تخصصی گروه ریاضی محض دانشگاه تربیت مدرس 🔹سخنران: Prof. Seyed Hassan Alavi Bu-Ali Sina University 🔹عنوان:  On symmetries of block designs 🔹تاریخ و زمان: سه شنبه ۱۵ آبان ماه ساعت ۱۰ 🔹مکان: دانشگاه تربیت مدرس، ساختمان علوم پایه، طبقه چهارم، اتاق سمینار ۳۴۰۱ 🔹پیوند برخط: connect.modares.ac.ir/math @A_TMU_MATH

⚡️)))انجمن علمی ریاضی دانشگاه علم و صنعت ایران برگزار میکند. 🔥 کارگاه آموزشی LaTeX 👨‍🏫 مدرس: محسن پیکان رو 📆 شروع دوره: 10 آبان 🕓 مدت زمان دوره: 5 ساعت 📄 با ارائه گواهی معتبر از طرف انجمن علمی ریاضی دانشگاه علم و صنعت ایران ✅برای ثبت نام مستقیم به این صفحه مراجعه کنید 🔸 جهت ثبت نام ،استفاده از کد تخفیف دانشجویی و یا اطلاعات بیشتر به نشانی @IUSTMSA پیام دهید. 👾 منتظر شما هستیم. ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ با ما در ارتباط باشید: IUST MSA                       Linkedin

🖥 #سازنده_جهان_دیجیتال ⭐️ ریاضی مورد نیاز برای علوم کامپیوتر 🔹 رشته های علوم کامپیوتر در مقایسه با اکثر رشته ها باید انواع مختلفی از ریاضیات را یاد بگیرند. این نوع ریاضی به ویژه برای کسانی که به دنبال تحقیق در زمینه هایی مانند علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی یا حتی ریاضیات محض هستند، مهم است. https://youtu.be/eSFA1Fp8jcU?si=S9GYRZzBuVvcrG7e #️⃣#IDSchools #️⃣#IDS #️⃣#IDS_Math 🚀@IDSchools 🚀@IDS_Math

🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕🆕 🟢دپارتمان علوم زیستی مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای برگزار میکند: ✨سری وبینارهای رایگان «همگام با پیشتازان»✨ 4️⃣1️⃣قسمت چهاردهم: 🔺با حضور: دکتر صفورا پاکیزه کار 🔺پژوهشکده غدد و متابولیسم، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی 💡موضوع ارائه: زیست شناسی سلولی سرطان 🔜 دوشنبه 7 آبان 1403، ساعت 18 به وقت ایران 🔹 در این سری وبینارهای رایگان که به همت مدارس میان‌رشته‌ای برگزار می‌شود، میزبان اساتید، پژوهشگران و دانشجویان برگزیده و نخبه در داخل و خارج کشور خواهیم بود و با مسیر موفقیت آکادمیک ایشان و نیز پژوهش‌های میان‌رشته‌ای آشنا خواهیم شد. 🟢مدارس میان رشته‌ای در نظر دارد در تمامی کانال‌های علمی خود شامل: هوش مصنوعی، نوروساینس، روانشناسی، علوم زیستی، پزشکی، فیزیک، ریاضیات و... این سری وبینارهای ارزشمند را به صورت ماهانه برگزار نماید. 👈 برای ثبت نام در این وبینار به کانال علوم زیستی و جهت کسب اطلاعات بیشتر به گروه تعاملی ما بپیوندید. ✉️| @IDS_Bio||کانال علوم زیستی| ✉️| @IDSchools||کانال اصلی| ✉️| @Bio_IDSchools|گروه تعاملی علوم زیستی|

🎲#گام_به_گام ❓ رایج‌ترین توزیع‌های احتمالی که در یادگیری ماشین استفاده می‌شود کدامند؟ 1️⃣ توزیع نرمال توزیع نرمال که با نام توزیع گاوسی نیز شناخته می‌شود، یکی از پرکاربردترین توزیع‌های احتمال در یادگیری ماشینی است. با منحنی زنگوله‌ای مشخص می‌شود که حول میانگین متقارن است و دارای یک انحراف استاندارد است که گستردگی داده‌ها را اندازه‌گیری می‌کند. توزیع نرمال اغلب برای مدل‌سازی متغیرهای پیوسته استفاده می‌شود که تمایل طبیعی به خوشه‌بندی حول یک مقدار مرکزی دارند. همچنین برای انجام تست‌های آماری مانند آزمون t یا آزمون z که میانگین‌های دو نمونه را با هم مقایسه می‌کنند مفید است. 2️⃣ توزیع دو جمله ای توزیع دو جمله‌ای یک توزیع احتمال گسسته است که تعداد موفقیت‌ها را در تعداد ثابتی از آزمایش‌های مستقل مدل می‌کند که هر کدام با احتمال موفقیت ثابتی همراه هستند. برای مثال، اگر یک سکه را 10 بار پرتاب کنید، در هر پرتاب 50 درصد احتمال شیر آمدن را داشته باشد، توزیع دوجمله‌ای می‌تواند احتمال بدست آوردن تعداد معینی از شیرها را به شما بگوید. توزیع دوجمله‌ای اغلب برای مدل‌سازی نتایج دوتایی، مانند بله/خیر، پیروزی/شکست یا برد/باخت استفاده می‌شود. همچنین برای انجام آزمون‌های فرضیه مانند آزمون کای دو یا آزمون دقیق فیشر که نسبت‌های دو گروه را با هم مقایسه می‌کنند، مفید است. 3️⃣ توزیع پواسون توزیع پواسون یکی دیگر از توزیع‌های احتمال گسسته است که تعداد رویدادهایی را که در یک بازه زمانی یا مکانی ثابت رخ می‌دهند، با توجه به میانگین نرخ وقوع ثابت مدل می‌کند. به عنوان مثال، اگر تعداد مشتریانی را که در یک ساعت وارد یک فروشگاه می‌شوند مشاهده کنید و میانگین نرخ آن 10 مشتری در ساعت باشد، توزیع پواسون می‌تواند احتمال مشاهده تعداد معینی از مشتریان را به شما بگوید. توزیع پواسون اغلب برای مدل‌سازی رویدادهای نادر مانند تصادفات، نقص‌ها یا خرابی‌ها استفاده می‌شود. همچنین برای انجام تجزیه و تحلیل رگرسیون، مانند رگرسیون پواسون یا رگرسیون دو جمله‌ای منفی، که تعداد یک متغیر نتیجه را پیش‌بینی می‌کند، مفید است. 4️⃣ توزیع یکنواخت توزیع یکنواخت یک توزیع احتمال پیوسته است که احتمال مساوی را به همه مقادیر در یک محدوده معین اختصاص می‌دهد. برای مثال، اگر یک قالب منصفانه بچرخانید، توزیع یکنواخت می‌تواند احتمال بدست آوردن هر عددی از 1 تا 6 را به شما بگوید. توزیع یکنواخت اغلب برای مدل‌سازی متغیرهایی استفاده می‌شود که برای هیچ مقداری ترجیح یا تعصب ندارند، مانند اعداد تصادفی، رنگ‌ها یا زوایا. همچنین برای اجرای تکنیک‌های نمونه‌گیری، مانند روش راه‌اندازی یا مونت کارلو، که نمونه‌های تصادفی از یک جامعه تولید می‌کنند، مفید است. 5️⃣ توزیع نمایی توزیع نمایی یک توزیع احتمال پیوسته است که زمان یا فاصله بین دو رویداد متوالی را که با نرخ میانگین ثابت رخ می‌دهند، مدل می‌کند. به عنوان مثال، اگر زمان بین دو تماس تلفنی را مشاهده کنید و میانگین نرخ آن 5 تماس در ساعت باشد، توزیع نمایی می‌تواند احتمال انتظار مدت زمان مشخصی برای تماس بعدی را به شما بگوید. توزیع نمایی اغلب برای مدل‌سازی داده‌های بقا یا قابلیت اطمینان، مانند طول عمر یک محصول، مدت یک سرویس یا میزان خرابی یک جزء استفاده می‌شود. همچنین برای انجام تجزیه و تحلیل بقا، مانند برآوردگر Kaplan-Meier یا مدل خطرات متناسب کاکس، که تابع بقا یا تابع خطر یک جمعیت را تخمین می‌زند، مفید است. #️⃣#IDSchools #️⃣#IDS #️⃣#IDS_Math ✉️@IDSchools ✉️@IDS_Math

✨#سخن_بزرگان ❓چگونه یادگیری را مانند رسانه‌های اجتماعی اعتیاد آور کنیم؟ 🔹 زمانی که تکنولوژیست لویس فون در حال ساخت پلتفرم محبوب یادگیری زبان duolingo بود، با مشکل بزرگی روبرو شد که آیا برنامه‌ای که برای آموزش چیزی به شما طراحی شده است می‌تواند با پلتفرم‌های اعتیادآور مانند اینستاگرام و تیک تاک رقابت کند؟ او توضیح می‌دهد که چگونه duolingo از تکنیک‌های روان‌شناختی رسانه‌های اجتماعی و بازی‌های موبایلی استفاده می‌کند تا شما را برای یادگیری هیجان‌زده کند. همه اینها در حالی که آموزش دسترسی را در سراسر جهان گسترش می‌دهد. 📱https://youtu.be/P6FORpg0KVo?si=m7i6Nd-8wTBb55O3 #️⃣#IDSchools #️⃣#IDS #️⃣#IDS_Math 📱@IDSchools 📱@IDS_Math

✨#آموزشگاه_ذهن 🔣 پایتون یا R ✅ انتخاب بین R و Python برای تجزیه و تحلیل آماری مستلزم درک نقاط قوت و محبوبیت خاص آنها در زمینه‌های مختلف است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه کاره است که به دلیل قابلیت‌های همه منظوره و استفاده گسترده آن در علم داده و توسعه نرم افزار مورد توجه قرار گرفته است. در مقابل، R با ارائه ابزارها و بسته‌های تخصصی طراحی شده برای محاسبات آماری و گرافیک، جایگاهی قوی در زمینه آمار دارد. ◀️تصویر این پست روندهای جستجوی گوگل را در پنج سال گذشته نشان می‌دهد و علاقه به R و Python را برای برنامه‌نویسی و آمار مقایسه می‌کند. این نشان می‌دهد که در حالی که پایتون به طور کلی علاقه بیشتری به جستجو دارد، R هنگام تمرکز بر موضوعات آماری پیشتاز است. در اینجا مقایسه هر دو زبان برای کارهای آماری است: ➡️ R 🟡متخصص در تحلیل آماری و تجسم داده‌ها. 🟡طیف گسترده‌ای از بسته‌ها را به طور خاص برای تست‌های آماری، مدل‌سازی و گرافیک ارائه می‌دهد. (به عنوان مثال، dplyr، ggplot2، stats) 🟡ارجحیت برای پروژه های دانشگاهی و پژوهش محور در آمار. ➡️python 🟡به دلیل تطبیق پذیری در علم داده و برنامه‌نویسی همه منظوره شناخته شده است. 🟡به خوبی با سایر فناوری‌ها ادغام می‌شود و از طیف گسترده‌تری از برنامه‌ها، از یادگیری ماشین گرفته تا توسعه وب، پشتیبانی می‌کند. 🟡از کتابخانه‌های قدرتمند برای دستکاری و تجسم داده‌ها (مانند pandas، matplotlib، seaborn، scipy، statsmodels) استفاده می‌کند. 💡 به طور کلی، انتخاب بین R و Python اغلب به ترجیحات شخصی بستگی دارد. هر دو زبان نقاط قوت منحصر به فرد خود را دارند و می‌توانند برای کارهای آماری موثر باشند. با این حال، در نظر گرفتن توانایی برقراری ارتباط و همکاری با همسالان نیز مهم است. در زمینه آمار، R به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد و به رسمیت شناخته می‌شود، و آن را به ابزاری ارزشمند برای اطمینان از ارتباط و درک واضح در تیم ها تبدیل می‌کند. 👈 اگر می‌خواهید عمیق‌تر به روش‌های آماری در R بپردازید، دوره آنلاین ما را بررسی کنید. 👈 اطلاعات بیشتر در مورد دوره #️⃣#IDSchools #️⃣#IDS #️⃣#IDS_Math ✉️@IDSchools ✉️@IDS_Math

💥 برگزاری سیزدهمین قسمت از مجموعه وبینارهای «همگام با پیشتازان» با حضور دکتر پورحسینقلی، دانشگاه ناتینگهام💥 🔣عنوان ارائه: "چگونه علم را از شبه علم تشخیص دهیم؟" ◀️لینک ورود به اتاق مجازی وبینار: https://www.skyroom.online/ch/interdisciplinaryschools/pishtazan13 ◀️نام کاربری و رمز ورود: pish5 از ساعت 19 امروز

‼️ یادآوری- سیزدهمین ارائه از ارائه های رایگان همگام با پیشتازان 🔴 برگزارکننده: دپارتمان ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر 👤 نام استاد: دکتر محمد امین پورحسینقلی ✨ محل فعالیت استاد: مرکز تحقیقات بیومدیکال NIHR دانشگاه ناتینگهام 🔣 عنوان ارائه: "چگونه علم را از شبه علم تشخیص دهیم؟" 🔜 زمان برگزاری: امروز چهارشنبه، 2 آبان ساعت 19 👈 نحوه ثبت نام: https://t.me/IDS_Math/197 🟢کسب اطلاعات بیشتر: @interdisciplinaryschools2 ✉️ |@IDS_Math| ✉️ |@IDSchools|

‼️ یادآوری- سیزدهمین ارائه از ارائه های رایگان همگام با پیشتازان 🔴 برگزارکننده: دپارتمان ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر 👤 نام استاد: دکتر محمد امین پورحسینقلی ✨ محل فعالیت استاد: مرکز تحقیقات بیومدیکال NIHR دانشگاه ناتینگهام 🔣 عنوان ارائه: "چگونه علم را از شبه علم تشخیص دهیم؟" 🔜 زمان برگزاری: امروز چهارشنبه، 2 آبان ساعت 19 👈 نحوه ثبت نام: https://t.me/IDS_Math/197 🟢کسب اطلاعات بیشتر: @interdisciplinaryschools2 ✉️ |@IDS_Math| ✉️ |@IDSchools|

✨ با عرض سلام و احترام خدمت همه مخاطبین عزیز، 🔴لینک ورود به جلسه جهت شرکت در وبینار امروز با حضور دکتر محمد امین پورحسینقلی با عنوان "چگونه علم را از شبه علم تشخیص دهیم؟" به آدرس ایمیل همه عزیزانی که ثبت نام را تکمیل کرده اند، ارسال شده است.🔴 ‼️در صورت بروز هرگونه مشکل، می توانید در گروه تعاملی با ما در ارتباط باشید . 👈 این وبینار از ساعت 19 الی 20:30 امروز برگزار خواهد شد. ➡️ ✈️| @IDS_Math||کانال ریاضی| ✈️| @IDSchools||کانال اصلی| ✈️| @Maths_IDSchools||گروه تعاملی ریاضی|

این فرم را تکمیل بفرمایید. لینک خدمتتون ایمیل میشه

😮#آموزشگاه_ذهن ❓ آیا تا به‌حال با ادعاهایی مانند "آب قلیایی برای دفع سموم بدن لازم است"، "ارتعاشات نام شما بر زندگی‌تان تأثیر می‌گذارد" یا شما با کریستال‌های خاصی به انرژی کیهانی متصل می‌شوید" مواجه شده‌اید که علمی به‌نظر می‌رسند اما نمی‌دانید چطور صحت آن‌ها را بررسی کنید؟ 👀 شبه‌علم با استفاده از واژگان علمی سعی می‌کند خود را معتبر جلوه دهد، اما پشت این ادعاها هیچ شواهد معتبری وجود ندارد. این باورهای غلط نه تنها باعث گمراهی افراد می‌شود، بلکه می‌تواند مشکلات جدی برای سلامت، تصمیم‌گیری‌ها و زندگی روزمره انسان‌ها ایجاد کند. 🤩 علاقه‌مندان به عمیق‌تر شدن در این مبحث می‌توانند در وبینار رایگان با عنوان "چگونه علم را از شبه علم تشخیص دهیم؟" که توسط آقای دکتر محمدامین پورحسینقلی از مرکز تحقیقات بیومدیکال NIHR دانشگاه ناتینگهام ارائه می‌شود، شرکت کنند. ✨در این کارگاه، با ابزارهایی آشنا می‌شوید که کمک می‌کند مرز بین علم واقعی و شبه‌علم را به‌وضوح بشناسید. با ما همراه باشید تا یاد بگیرید چگونه از فریب‌های شبه‌علمی در فضای مجازی دور بمانید و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید. 👈 لینک ثبت‌نام در وبینار ➡️ #️⃣#IDSchools #️⃣#IDS #️⃣#IDS_Math ✉️@IDSchools ✉️@IDS_Math

✨ معرفی دوره های پاییزی در یک نگاه- اولین دوره ⌛عنوان دوره: «آشنایی با تحلیل تصاویر MRI» 🔜 زمان برگزاری جلسه اول: چهارشنبه، 2 آبان ساعت 17 🔸سرفصل جلسات: 💥هفته اول: مقدمه ای بر MRI 💥هفته دوم: جمع آوری و پیش پردازش داده های MRI 💥هفته سوم: تکنیک های قطعه بندی در MRI ساختاری 💥هفته چهارم: مورفومتری مبتنی بر وکسل (VBM): نظریه و کاربرد 💥هفته پنجم: مورفومتری مبتنی بر سطح با FreeSurfer 💥هفته ششم: تحلیل و تجسم پیشرفته VBM با استفاده از پایتون 💥هفته هفتم: آنالیز GLM در MRI ساختاری 💥هفته هشتم: رویکردهای یکپارچه عملی و بهترین روش ها در MRI ساختاری 👤با حضور: 👤 دکتر آرش زارع صادقی، عضو هیات علمی دانشگاه علوم پزشکی ایران 👤 پریا جافرپور، رئیس دپارتمان آموزش مجموعه علمی و پژوهشی مدارس میان رشته ای 🔣نحوه ثبت نام: https://t.me/NeuroSci_IDSchools/1201 🔴کسب اطلاعات بیشتر:   @interdisciplinaryschools2 🚀 |@IDSchools| 🚀 |@NeuroSci_IDSchools|

😮#آموزشگاه_ذهن 🔴موسسه‌ی NIHR ناتینگهام (National Institute for Health Research) یکی از مراکز معتبر تحقیقاتی در بریتانیا است که به بررسی و ارتقاء سلامت عمومی می‌پردازد. این مرکز در شهر ناتینگهام واقع شده و به عنوان یک پل ارتباطی بین تحقیقات علمی و کاربردهای عملی در حوزه بهداشت عمل می‌کند. 🔣ویژگی‌های جذاب محل کار: ✅1. محیط تحقیقاتی پویا: NIHR ناتینگهام فضایی خلاقانه و نوآورانه برای محققان فراهم می‌کند. این مرکز با همکاری دانشگاه‌ها، بیمارستان‌ها و سازمان‌های بهداشتی، پروژه‌های متنوعی را در زمینه‌های مختلف سلامت انجام می‌دهد. ✅2. توسعه حرفه‌ای: کارمندان این مرکز فرصت‌های بسیاری برای یادگیری و توسعه مهارت‌های خود دارند. از کارگاه‌های آموزشی گرفته تا کنفرانس‌های بین‌المللی، همه چیز برای ارتقاء دانش و توانمندی‌های فردی فراهم است. ✅3. تأثیرگذاری بر سیاست‌های بهداشتی: تحقیقات انجام شده در NIHR ناتینگهام نه تنها به پیشرفت علم کمک می‌کند بلکه می‌تواند بر تصمیم‌گیری‌های کلان در حوزه بهداشت و درمان تأثیر بگذارد. ✅4. تنوع پروژه‌ها: از تحقیقات بالینی گرفته تا مطالعات اپیدمیولوژیک، NIHR ناتینگهام در زمینه‌های مختلفی فعالیت می‌کند. این تنوع به کارمندان این امکان را می‌دهد که در پروژه‌های مختلف شرکت کنند و تجربه‌های جدید کسب کنند. ✅5. همکاری بین‌المللی: NIHR ناتینگهام با مراکز تحقیقاتی و دانشگاه‌های دیگر در سطح جهانی همکاری دارد. این امر به کارمندان این مرکز این فرصت را می‌دهد که با متخصصان بین‌المللی ارتباط برقرار کرده و از تجربیات آن‌ها بهره‌مند شوند. ✅6. محیط اجتماعی مثبت: فرهنگ همکاری و حمایت در NIHR ناتینگهام باعث ایجاد یک محیط کاری دوستانه و مثبت می‌شود که در آن افراد می‌توانند ایده‌های خود را آزادانه بیان کنند و از یکدیگر یاد بگیرند. 🟡به طور کلی، NIHR ناتینگهام یک محل کار ایده‌آل برای افرادی است که به دنبال چالش‌های علمی و فرصتی برای تأثیرگذاری واقعی در حوزه سلامت هستند. #️⃣#IDSchools #️⃣#IDS #️⃣#IDS_Math ✉️@IDSchools ✉️@IDS_Math