مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور
Открыть в Telegram
در اینجا با انواع هوش مصنوعی، کاربرد های آن و آخرین اخبار و فناوری های مرتبط با یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و داده کاوی، آشنا خواهید شد. لینک دعوت: https://t.me/+KZeZYgyhYo5kNDI0 ارتباط با ادمین: @Dr_Atefi
Больше1 303
Подписчики
-124 часа
-107 дней
-1530 дней
Загрузка данных...
Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
сентябрь '26
сентябрь '26
+1
в 0 каналах
август '26
+22
в 0 каналах
Get PRO
июль '26
+26
в 0 каналах
Get PRO
июнь '26
+63
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+10
в 0 каналах
Get PRO
апрель '260
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+4
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+8
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+9
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+28
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+38
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+88
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+77
в 2 каналах
Get PRO
август '25
+52
в 2 каналах
Get PRO
июль '25
+12
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+10
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+35
в 1 каналах
Get PRO
апрель '25
+34
в 1 каналах
Get PRO
март '25
+57
в 2 каналах
Get PRO
февраль '25
+116
в 2 каналах
Get PRO
январь '25
+326
в 5 каналах
Get PRO
декабрь '24
+775
в 5 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 05 сентября | 0 | |||
| 04 сентября | +1 | |||
| 03 сентября | 0 | |||
| 02 сентября | 0 | |||
| 01 сентября | 0 |
Посты канала
🐍🤖 پیادهسازی CLASSIT با پایتون؛ خوشهبندی مفهومی در یادگیری ماشین
در این مقاله، پیادهسازی الگوریتم CLASSIT در پایتون و استفاده از خوشهبندی مفهومی افزایشی برای تحلیل دادهها بررسی میشود. این روش با یادگیری تدریجی از نمونههای جدید، امکان دستهبندی پویا و استخراج ساختارهای مفهومی از دادهها را فراهم میکند و برای پروژههای هوش مصنوعی کاربردی است.
در این مقاله میخوانی:
• معرفی الگوریتم CLASSIT و ارتباط آن با یادگیری بدون نظارت
• مراحل پیادهسازی خوشهبندی مفهومی افزایشی با زبان برنامهنویسی Python
• نحوه پردازش دادهها، ایجاد خوشهها و بهروزرسانی مدل
اگر میخواهی بدانی چگونه میتوان الگوریتمهای یادگیری ماشین افزایشی را در محیط پایتون پیادهسازی و برای تحلیل دادههای واقعی استفاده کرد، این مقاله راهنمایی عملی برای آشنایی با یکی از روشهای مهم خوشهبندی هوشمند ارائه میدهد.
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/machine-learning-classit-clustering-python/
#MachineLearning #Python #DataMining
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture
| 2 |  💻 با Codey؛ ساخت و مدیریت پروژههای AI روی سیستم خودتان
📌 حالا Codey یک محیط توسعه Local-first است که برای کدنویسی، ساخت اپلیکیشن و اجرای Agentهای هوش مصنوعی طراحی شده.
• ایده اصلی ساده است: بهجای وابستگی کامل به یک سرویس ابری، پروژه و فایلها روی سیستم شما میمانند و میتوانید مدل دلخواه را برای کدنویسی، برنامهریزی یا اجرای کار انتخاب کنید.
🧩 نحوه استفاده:
۱. ابتدا Codey را نصب کنید
۲. پروژه خود را باز کنید
۳. مدل یا ارائهدهنده AI را انتخاب کنید
۴. وظیفه را به Co-Pilot یا Agent مناسب بدهید
۵. تغییرات را بررسی و اجرا کنید
✨ کاربردها:
🔹 کمک در کدنویسی و رفع خطا
🔹 ساخت نمونه اولیه اپلیکیشن
🔹 اجرای چند Agent تخصصی
🔹 کار با مدلهای محلی
🔹 خودکارسازی مراحل توسعه
📌این Codey برای دانشجویان کامپیوتر، توسعهدهندگان و پژوهشگرانی مناسب است که روی کد و پروژههای فنی کار میکنند و میخواهند مدلهای مختلف را در یک محیط واحد آزمایش کنند.
#Codey #AICoding #LocalAI #برنامه_نویسی
https://www.codeyai.space/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 89 |
| 3 |  🧠📊 کاربردهای الگوریتم SOM؛ از تحلیل داده تا سیستمهای هوشمند
در این مقاله، کاربردهای عملی الگوریتم Self-Organizing Map یا SOM در یادگیری ماشین، تحلیل داده و شناسایی الگوهای پیچیده بررسی میشود. این شبکه عصبی بدون نظارت با سازماندهی دادههای مشابه در گروههای مختلف، به استخراج اطلاعات پنهان و تصمیمگیری هوشمند کمک میکند.
در این مقاله میخوانی:
• استفاده از SOM در خوشهبندی دادهها و نمایش روابط میان اطلاعات چندبعدی
• کاربرد نقشههای خودسازمانده در تشخیص الگو و کاهش پیچیدگی دادهها
• نقش SOM در تحلیل رفتار مشتریان، پزشکی، مالی و صنایع مختلف
اگر میخواهی بدانی چگونه الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت میتوانند دادههای پیچیده را تحلیل کرده و الگوهای پنهان را آشکار کنند، این مقاله دیدگاهی کاربردی درباره استفاده از SOM در پروژههای واقعی هوش مصنوعی ارائه میدهد. ⚙️🤖
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/machine-learning-som-algorithm-part2/
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #SOM #DataMining
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 96 |
| 4 |  🇫🇷 با Mistral AI؛ مدل، دستیار و Agent برای کار، آموزش و پژوهش
📌حالا Mistral AI مجموعهای از مدلهای زبانی و ابزارهای هوش مصنوعی ارائه میدهد؛ از Vibe برای کار روزانه تا Studio برای ساخت Agent.
• ایده اصلی ساده است: بسته به نیاز، میتوانید از دستیار آماده استفاده کنید یا مدل و Agent اختصاصی خود را بسازید و به ابزارها و دادههای لازم متصل کنید.
🧩 نحوه استفاده:
۱. وارد Mistral شوید
۲. برای کار روزمره Vibe را باز کنید
۳. برای توسعه، Studio یا API را انتخاب کنید
۴. مدل مناسب را مشخص کنید
۵. در صورت نیاز Tool و Agent اضافه کنید
۶. خروجی را بررسی و ارزیابی کنید
✨ کاربردها:
🔹 جستوجو و تحلیل اطلاعات
🔹 خلاصهسازی اسناد
🔹 کمک در کدنویسی
🔹 ساخت Agent پژوهشی
🔹 تحلیل داده و گزارش
🔹 توسعه اپلیکیشنهای AI
📌 حالا Mistral AI برای دانشجویان، پژوهشگران و توسعهدهندگانی مناسب است که هم دستیار آماده میخواهند و هم امکان ساخت راهکار اختصاصی.
#MistralAI #AIAgent #LLM #هوش_مصنوعی
https://mistral.ai/
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 108 |
| 5 |  🧠🤖 الگوریتم SOM؛ یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای پنهان
در این مقاله، الگوریتم Self-Organizing Map یا SOM در یادگیری ماشین، نحوه عملکرد شبکههای عصبی خودسازمانده و کاربرد آنها در تحلیل دادههای پیچیده بررسی میشود. این الگوریتم با تبدیل دادههای چندبعدی به یک فضای قابلدرک، امکان شناسایی شباهتها، گروهبندی دادهها و کشف روابط پنهان را فراهم میکند.
در این مقاله میخوانی:
• مفهوم شبکههای عصبی خودسازمانده و یادگیری بدون نظارت
• ساختار لایهها، نرونها و فرآیند آموزش الگوریتم SOM
• نحوه انتخاب نرون برنده و بهروزرسانی وزنها در شبکه
اگر میخواهی بدانی چگونه الگوریتمهای یادگیری ماشین بدون دادههای برچسبگذاریشده میتوانند الگوهای پنهان را شناسایی کنند، این مقاله راهنمایی کاربردی برای درک یکی از روشهای مهم یادگیری بدون نظارت ارائه میدهد. ⚙️📊
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/machine-learning-som-algorithm/
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #SOM #NeuralNetworks
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 125 |
| 6 |  ⚡با Replit Agent؛ ساخت اپلیکیشن فقط با توضیح
حالا Replit Agent یک دستیار هوش مصنوعی در محیط Replit است که میتواند از روی توضیح متنی، اپلیکیشن کامل تولید و اجرا کند.
• ایده اصلی: تبدیل متن به اپلیکیشن آماده اجرا.
🧩 نحوه استفاده:
۱. وارد Replit شوید
۲. درخواست خود را بنویسید
۳. پروژه را اجرا کنید
۴. در صورت نیاز اصلاح کنید
✨ کاربردها:
🔹 ساخت وباپ بدون کدنویسی
🔹 نمونهسازی سریع
🔹 یادگیری برنامهنویسی
🔹 پروژههای استارتاپی
👥 مناسب برای:
افرادی که ایده دارند اما مهارت کامل کدنویسی ندارند.
💡 مزیت کلیدی:
تبدیل مستقیم ایده به محصول قابل اجرا در همان محیط توسعه.
📊 نکته تکمیلی: این ابزار برای ساخت سریع MVP و تست ایدههای استارتاپی بسیار کاربردی است و زمان رسیدن از ایده به نسخه اولیه را به حداقل میرساند.
📌 مزیت مهم: محیط ابری Replit باعث میشود بدون نصب نرمافزار بتوانید پروژه را در هر دستگاه اجرا و توسعه دهید.
🔗 لینک ابزار:
https://www.google.com/search?q=Replit+Agent
#Replit #AI #NoCode #هوش_مصنوعی
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 121 |
| 7 |  الگوریتم CLASSIT؛ یادگیری مفهومی افزایشی در هوش مصنوعی
در این مقاله، الگوریتم CLASSIT در یادگیری ماشین و نقش آن در خوشهبندی مفهومی افزایشی بررسی میشود. این روش با توانایی یادگیری از دادههای جدید و ایجاد ساختارهای مفهومی پویا، به سیستمهای هوشمند کمک میکند تا بدون نیاز به آموزش مجدد کامل، الگوهای جدید را شناسایی و دانش خود را بهروزرسانی کنند.
در این مقاله میخوانی:
• مبانی یادگیری افزایشی و مفهوم Conceptual Clustering در ماشین لرنینگ
• نحوه عملکرد الگوریتم CLASSIT در تشکیل و اصلاح خوشههای مفهومی
• تفاوت رویکردهای یادگیری سنتی با مدلهای تطبیقی و پویا
اگر میخواهی بدانی چگونه الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند با ورود دادههای جدید، ساختار دانش خود را بهصورت مداوم بهبود دهند، این مقاله راهنمایی برای درک یادگیری ماشین تطبیقی و روشهای خوشهبندی هوشمند ارائه میکند.
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/1-machine-learning-classit-incremental-conceptual-clustering/
#MachineLearning #ConceptualClustering #IncrementalLearning
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 121 |
| 8 |  🛡 با Vanta؛ خودکارسازی پایش امنیت و انطباق سازمانی
📌این Vanta یک پلتفرم امنیت و انطباق است که برای چارچوبهایی مانند SOC 2 و ISO 27001 از اتوماسیون و قابلیتهای AI استفاده میکند.
• ایده اصلی ساده است: سرویسهای مرتبط را متصل میکنید تا شواهد، کنترلها و وضعیت انطباق بررسی شوند و موارد ناقص سریعتر مشخص شوند.
🧩 نحوه استفاده:
۱. چارچوب انطباق را انتخاب کنید
۲. سرویسهای ابری و سازمانی را متصل کنید
۳. کنترلها و مدارک لازم را مرور کنید
۴. هشدارها و شکافهای شناساییشده را بررسی کنید
۵. از AI برای پیشنویس سیاستها یا پاسخ پرسشنامهها کمک بگیرید
✨ کاربردها:
🔹 آمادهسازی ممیزی امنیتی
🔹 جمعآوری خودکار شواهد
🔹 پایش مداوم کنترلها
🔹 مدیریت سیاستهای امنیتی
🔹 پاسخ به پرسشنامههای امنیتی
📌حالا Vanta برای تیمهای فناوری، آزمایشگاهها و مجموعههای پژوهشی مناسب است که با الزامات امنیت، حریم خصوصی یا انطباق سروکار دارند.
#Vanta #ComplianceAI #Security #اتوماسیون
https://www.vanta.com/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 129 |
| 9 |  🌡️⚡ کاربرد سنسور دمای دیود سیلیکونی؛ از IoT تا کنترل تجهیزات الکترونیکی
در این مقاله، کاربردهای سنسورهای دمای مبتنی بر دیود سیلیکونی در سیستمهای IoT، مدارهای الکترونیکی و تجهیزات هوشمند بررسی میشود. این حسگرها با اندازه کوچک، پاسخ سریع و قابلیت اتصال به مدارهای دیجیتال، نقش مهمی در پایش حرارت و افزایش پایداری سیستمها دارند.
در این مقاله میخوانی:
• استفاده از سنسور دیود سیلیکونی در بردهای الکترونیکی، پردازندهها و تجهیزات مخابراتی
• نقش آن در سیستمهای IoT برای پایش لحظهای دما و مدیریت انرژی
• کاربرد سنجش حرارت در باتریها، منابع تغذیه و تجهیزات صنعتی
اگر میخواهی بدانی سنسورهای دمای دیود سیلیکونی چگونه در تجهیزات هوشمند و سامانههای پایش حرارت به کار گرفته میشوند، این مقاله دیدگاهی کاربردی برای انتخاب و طراحی سیستمهای اندازهگیری دما ارائه میکند. ⚙️📊
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/iot-silicon-diode-temperature-sensor-applications/
#IoT #TemperatureSensor #SiliconDiode #EmbeddedSystems
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 125 |
| 10 |  ⌨️ با llm CLI؛ کار با مدلهای زبانی مستقیم از ترمینال
📌این llm یک ابزار خط فرمان و کتابخانه Python است که امکان اجرای پرامپت، گفتوگو با مدلها، ذخیره پاسخها را فراهم میکند.
• ایده اصلی ساده است: بهجای بازکردن چند رابط وب، از ترمینال مدل دلخواه را فراخوانی میکنید و میتوانید نتیجه را مستقیماً وارد اسکریپتها و فرایندهای پژوهشی کنید.
🧩 نحوه استفاده:
۱. ابزار llm را نصب کنید
۲. کلید API مدل موردنظر را تنظیم کنید
۳. یک پرامپت را از خط فرمان اجرا کنید
۴. برای مدلهای دیگر افزونه نصب کنید
۵. در صورت نیاز، گفتگوها و خروجیها را ذخیره کنید
✨ کاربردها:
🔹 اجرای سریع پرامپتها
🔹 مقایسه چند مدل زبانی
🔹 تحلیل فایل و کد
🔹 ساخت اسکریپتهای پژوهشی
🔹 تولید embedding و خروجی ساختاریافته
📌حالا llm CLI برای پژوهشگران فنی، دانشجویان علوم کامپیوتر و توسعهدهندگانی مناسب است که میخواهند مدلهای زبانی را وارد گردشکار خط فرمان و اسکریپتهای خود کنند.
#LLM #CLI #Python #ResearchTools
https://llm.datasette.io/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 123 |
| 11 |  🌡️🔬 سنسور دمای دیود سیلیکونی؛ راهکاری دقیق در IoT و الکترونیک
در این مقاله، عملکرد سنسورهای دمای مبتنی بر دیود سیلیکونی، اصول اندازهگیری دما و کاربرد آنها در سیستمهای هوشمند بررسی میشود. این حسگرها با هزینه مناسب و قابلیت یکپارچهسازی، گزینهای کاربردی برای پایش دما در تجهیزات الکترونیکی و IoT هستند.
در این مقاله میخوانی:
• اصول عملکرد دیود سیلیکونی و تغییرات ولتاژ آن با دما
• مقایسه سنسورهای دیودی با RTD، ترمیستور و سنسورهای دیجیتال
• کاربرد سنسور دما در بردهای الکترونیکی و تجهیزات IoT
• نقش ADC و میکروکنترلر در اندازهگیری دقیق دما
• نکات طراحی مدار، کالیبراسیون و کاهش خطا
اگر میخواهی بدانید سنسورهای دیود سیلیکونی چگونه در سیستمهای هوشمند برای پایش حرارت استفاده میشوند، این مقاله راهنمایی کاربردی برای طراحی سیستمهای اندازهگیری دما ارائه میدهد. ⚙️📊
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/iot-silicon-diode-temperature-sensor/
#IoT #TemperatureSensor #SiliconDiode #Electronics
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 130 |
| 12 |  با OpenClaw؛ دستیار هوش مصنوعی که روی سیستم خودتان کار میکند
📌این OpenClaw یک دستیار متنباز است که روی رایانه شما اجرا میشود و از طریق پیامرسانها فرمان میگیرد.
• ایده اصلی ساده است: بهجای اینکه AI فقط پاسخ متنی بدهد، میتواند با ابزارها و سرویسهای متصلشده کارهایی مثل مدیریت ایمیل، تقویم و فایلها را اجرا کند.
🧩 نحوه استفاده:
۱. ابتدا OpenClaw را روی سیستم نصب کنید
۲. فرایند onboarding را اجرا کنید
۳. مدل و کانال ارتباطی را تنظیم کنید
۴. دسترسی ابزارهای لازم را مشخص کنید
۵. هر اقدام حساس را پیش از اجرا بررسی کنید
✨ کاربردها:
🔹 مدیریت کارهای روزانه
🔹 اجرای وظایف چندمرحلهای
🔹 کار با فایل و تقویم
🔹 ساخت دستیار شخصی
🔹 آزمایش Agentهای محلی
📌حالا OpenClaw برای کاربران فنی، پژوهشگران و دانشجویانی مناسب است که میخواهند Agent قابلکنترل روی سیستم خود داشته باشند. در این ابزار، بررسی مجوزها و امنیت پیش از اتصال سرویسها مهم است.
#OpenClaw #AIAgent #Automation #هوش_مصنوعی
https://openclaw.ai/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 123 |
| 13 |  🤖🧠 الگوریتم CLASSIT؛ یادگیری ماشین با خوشهبندی مفهومی افزایشی
در این مقاله، الگوریتم CLASSIT در حوزه یادگیری ماشین و روش Incremental Conceptual Clustering برای تحلیل دادههای پویا بررسی میشود. این رویکرد با یادگیری تدریجی از نمونههای جدید، امکان ایجاد و اصلاح ساختارهای مفهومی را فراهم میکند و برای محیطهایی که دادهها بهصورت مداوم تغییر میکنند، کاربرد دارد.
در این مقاله میخوانی:
• مفهوم خوشهبندی مفهومی و تفاوت آن با روشهای سنتی دستهبندی داده
• نحوه عملکرد الگوریتم CLASSIT در ساخت و بهروزرسانی خوشهها
• نقش یادگیری افزایشی در پردازش دادههای بزرگ و متغیر
اگر میخواهی بدانی چگونه الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند بدون آموزش مجدد کامل، دانش خود را با دادههای جدید تطبیق دهند، این مقاله دیدگاهی کاربردی درباره یکی از روشهای مهم یادگیری پویا ارائه میکند.
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/machine-learning-classit-incremental-conceptual-clustering/
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #IncrementalLearning
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 136 |
| 14 |  ⚡با CircleChat؛ اتاق کار گروهی برای AI Agentها
📌حالا CircleChat محیطی است که چند AI Agent را مثل یک تیم واقعی کنار هم قرار میدهد؛ هر Agent وظیفه میگیرد، در کانالها گزارش میدهد و خروجی نهایی بررسی میشود.
• ایده اصلی آن ساده است: بهجای یک چتبات تنها، یک گروه از عاملهای هوشمند برای حل مسئله با هم کار کنند.
🧩 نحوه استفاده:
۱. هدف یا پروژه را تعریف کنید
۲. این Agentهای موردنیاز را وارد کنید
۳. کارها روی برد وظایف تقسیم میشود
۴. خروجیها بررسی و تأیید میشوند
✨ کاربردها:
🔹 مدیریت کار با AI Agentها
🔹 اجرای پروژههای چندمرحلهای
🔹 تقسیم وظیفه بین عاملها
🔹 کنترل کیفیت خروجی
🔹 ساخت workflow تیمی هوشمند
🔹 اجرای پروژه با چند Agent متخصص
📌این CircleChat برای پژوهشگران AI، تیمهای محصول، توسعهدهندگان و مدیرانی مناسب است که میخواهند Agentها فقط حرف نزنند، بلکه کار واقعی را با تقسیم وظیفه و کنترل خروجی جلو ببرند.
#CircleChat #AIAgents #Workflow #هوش_مصنوعی
https://circlechat.co/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 161 |
| 15 |  🌡️⚙️ ترمیستور صنعتی؛ نصب، حفاظت از موتور و عیبیابی تجهیزات
در این مقاله، نقش ترمیستورها در حفاظت و پایش تجهیزات صنعتی بررسی میشود. ترمیستورهای NTC و PTC با تغییر مقاومت در برابر دما، میتوانند جریان هجومی را محدود کنند، افزایش دمای موتور را تشخیص دهند و پیش از وقوع خرابیهای جدی، فرمان قطع تجهیزات را صادر کنند.
در این مقاله میخوانی:
• کاربرد ترمیستور NTC در محدود کردن جریان هجومی هنگام راهاندازی تجهیزات
• نقش ترمیستورهای PTC در حفاظت در برابر اضافهجریان و افزایش بیش از حد دما
• محل نصب ترمیستور در سیمپیچ استاتور، بلبرینگ و بدنه موتورهای صنعتی
• نحوه اتصال ترمیستورهای PTC بهصورت سری و ارتباط آنها با رله حفاظتی
• حفاظت از موتور در برابر اضافهبار، عدم تعادل فاز، خرابی سیستم خنککاری و آسیب بلبرینگها
• اصول نصب، عایقبندی، تست، تشخیص خرابی و عیبیابی ترمیستورهای صنعتی
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/iot-industrial-thermistor-installation/
#Thermistor #IndustrialThermistor #MotorProtection #PTC #NTC #IndustrialIoT
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 157 |
| 16 |  🐦 با Littlebird؛ دستیاری که زمینه کار شما را به خاطر میسپارد
📌حالا Littlebird یک دستیار هوش مصنوعی است که از فعالیتها و جلسات شما زمینه میسازد و برای بازیابی اطلاعات یا انجام کار کمک میکند.
• ایده اصلی ساده است: بهجای توضیح دوباره پروژه در هر گفتوگو، دستیار از زمینه کاری استفاده میکند تا پاسخ مرتبطتری ارائه دهد.
🧩 نحوه استفاده:
۱. ابتداLittlebird را نصب یا نسخه وب را باز کنید
۲. اجازهها را با دقت تنظیم کنید
۳. از Chat برای پرسش درباره زمینه استفاده کنید
۴. سپس Meeting Notes را برای جلسات فعال کنید
۵. حال Routines موردنیاز را تنظیم
✨ کاربردها:
🔹 یادآوری اطلاعات پروژه
🔹 خلاصهسازی جلسه
🔹 بازیابی نکات قبلی
🔹 تهیه فهرست کارها
🔹 دریافت گزارشهای زمانبندیشده
🔹 جستوجو در زمینه کاری
📌حالا Littlebird برای پژوهشگران، دانشجویان و افراد پرجلسه مناسب است. بررسی دسترسیها و حریم خصوصی پیش از استفاده از ابزار مهم است.
#Littlebird #ProductivityAI #AIAssistant #هوش_مصنوعی
https://littlebird.ai/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 151 |
| 17 |  🌡️⚡ ترمیستور چیست؟ حسگری کوچک برای اندازهگیری و کنترل دما
در این مقاله، ترمیستور بهعنوان نوعی مقاومت حساس به دما معرفی میشود که مقدار مقاومت الکتریکی آن با تغییر دما بهصورت قابل پیشبینی تغییر میکند. این قطعه به دلیل دقت مناسب، اندازه کوچک، قیمت اقتصادی و پاسخدهی سریع، در بسیاری از مدارهای الکترونیکی و سیستمهای صنعتی استفاده میشود.
در این مقاله میخوانی:
• مفهوم ترمیستور و نحوه تغییر مقاومت آن بر اثر دما
• تفاوت ترمیستورهای NTC و PTC و کاربرد هرکدام
• اصول فیزیکی عملکرد و معادلات مقاومت–دما مانند Steinhart–Hart
• مقایسه ترمیستور با حسگرهای RTD و ترموکوپل
• بررسی مزایا، محدودیتها، اشکال مختلف و محدوده دمایی ترمیستورها
• کاربرد آن در دماسنجهای دیجیتال، تجهیزات صنعتی، سیستمهای HVAC، وسایل پزشکی و مدارهای حفاظتی
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/iot-what-is-thermistor/
#Thermistor #NTC #PTC #TemperatureSensor #IoT #Electronics
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 145 |
| 18 |  🧪 با H2O LLM Studio؛ فاینتیون مدلهای زبانی بدون کدنویسی
📌این H2O LLM Studio یک ابزار متنباز با رابط گرافیکی برای Fine-tuning مدلهای زبانی روی دادههای اختصاصی است.
• ایده اصلی ساده است: مجموعهداده را وارد میکنید، مدل پایه و تنظیمات آموزش را انتخاب میکنید و یک مدل متناسب با مسئله خود میسازید.
🧩 نحوه استفاده:
۱. ابتدا H2O LLM Studio را نصب کنید
۲.سپس Dataset موردنظر را وارد کنید
۳. مدل پایه را انتخاب کنید
۴. تنظیمات Fine-tuning را مشخص کنید
۵. آموزش را اجرا و نتایج را هم مقایسه کنید
۶. مدل نهایی را آزمایش یا منتشر کنید
✨ کاربردها:
🔹 ساخت مدل تخصصی برای یک حوزه
🔹 آزمایش دادههای پژوهشی
🔹 مقایسه چند تنظیم آموزشی
🔹 ارزیابی پاسخهای مدل
🔹 آموزش عملی مفاهیم LLM
🔹 انتشار مدل در Hugging Face
📌حالا H2O LLM Studio برای پژوهشگران NLP و دانشجویان هوش مصنوعی مناسب است که میخواهند فرایند Fine-tuning را با رابط بصری تجربه کنند.
#H2O #LLMStudio #FineTuning #ResearchAI
https://h2o.ai/platform/llm-studio/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 160 |
| 19 |  ⚡🌡️ سنسور RTD؛ کنترل دما در نیروگاه و HVAC
در این مقاله، کاربرد RTD در نیروگاهها، سیستمهای HVAC، تجهیزات PLC و اصول نگهداری بررسی میشود. این حسگرها با پایش دما، از خرابی تجهیزات، اتلاف انرژی و توقف فرآیند جلوگیری میکنند.
در این مقاله میخوانی:
• کاربرد RTD در توربین، ژنراتور، بویلر، ترانسفورماتور و یاتاقانها
• نقش آن در چیلر، برج خنککننده، هواساز و مدیریت دمای ساختمان
• اتصال Pt100 و Pt1000 به PLC با مدارهای دو، سه و چهار سیمه
• استفاده از آلارم، اینترلاک و کنترل PID برای حفاظت از فرآیند
• اصول کالیبراسیون، تمیزکاری، بازرسی سیمکشی و عیبیابی سنسور
اگر میخواهی بدانی RTD چگونه دما را به PLC منتقل میکند و نگهداری درست آن چگونه دقت اندازهگیری و عمر سیستم را افزایش میدهد، این مقاله راهنمایی کاربردی برای بهرهبرداری صنعتی است ⚙️📊
🔗 ادامه مقاله:
https://nabcg.com/iot-rtd-sensor-power-hvac-plc-maintenance-part2/
#RTD #TemperatureSensor #PLC #HVAC #IndustrialAutomation
📌 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 161 |
| 20 |  ⚡با Glideo؛ ضبط صفحهای که خودش ادیت میشود
📌 این Glideo یک ابزار رایگان برای macOS است که ضبط خام صفحه را به ویدئوی آموزشی یا دمو تمیز و حرفهای تبدیل میکند.
• ایده اصلی آن ساده است: هنگام ضبط، ابزار حرکت کلیک و نشانگر را دنبال میکند و بعد از پایان، زومها و قاببندیها را خودکار تنظیم میکند.
🧩 نحوه استفاده:
۱. حالا Glideo را روی مک نصب کنید
۲. صفحه یا نرمافزار را ضبط کنید
۳. زومهای خودکار را بررسی کنید
۴. ویدئو را برای کلاس، آموزش یا معرفی خروجی بگیرید
✨ کاربردها:
🔹 ساخت آموزش نرمافزار
🔹 ضبط دمو برای پروژه دانشگاهی
🔹 تولید ویدئوی محصول
🔹 آمادهسازی محتوای آموزشی
🔹 توضیح فرایند تحقیق یا تحلیل
🔹 ساخت ویدئوی کوتاه برای شبکههای اجتماعی
📌این Glideo برای مدرسها، دانشجوها، پژوهشگران و تولیدکنندگان محتوا مناسب است که میخواهند بدون تدوین سنگین، از صفحه نمایش خود ویدئوی مرتب، قابل فهم و آماده انتشار بسازند، سریع.
#Glideo #VideoAI #EdTech #هوش_مصنوعی
https://glideo.app/
📍 مرکز نوآوری هوش مصنوعی و فناوریهای نوظهور:
https://t.me/AI_AcademyFuture | 162 |
