Combining different coronavirus shots could speed immunization campaigns — and even boost immune response.

https://t.co/kVZwxv4aVz

💰 We are looking for a new #postdoc colleague at NETI Lab, Budapest for analyzing and modelling networks including online social networks, firm transactions & personal relationships, and organizational networks. Check the details at https://t.co/w600g9QMka and apply by Feb 15.

Join us for our next online seminar @dnds_ceu: Sune Lehmann @suneman will be speaking at 2 pm, Feb 15 CET.
Details and rsvp: https://t.co/o6cVHFrcAM

Nonequilibrium polarity-induced chemotaxis: Emergent Galilean symmetry and exact scaling exponents

Saeed Mahdisoltani, Riccardo Ben Alì Zinati, Charlie Duclut, Andrea Gambassi, and Ramin Golestanian

Can a higher-order gradient sensing mechanism change the macroscopic features of chemotactic cell colonies? We introduce such a mechanism and systematically investigate this question (the answer is yes)

https://t.co/f8pl4FFftA

کارگاه آشنایی با گیت و گیت‌هاب - جواد عبادی

این فقط یک کارگاه دیگر برای گیت و گیت‌هاب نیست!

در حال حاضر دوره‌های گیت و گیت‌هاب فراوانی به زبان‌های فارسی و انگلیسی در دسترس هستند. بیشتر این دوره‌ها توسط برنامه‌نویسان حرفه‌ای و با هدف آموزش به برنامه‌نویسان تازه‌کار تهیه شده و حاوی مطالب زیادی هستند که ممکن است برای پژوهشگران در حوزه‌های علمی و تحقیقاتی دیگر ضروری نباشند.

تفاوت دوره حاضر در ارائه آن توسط یک پژوهشگر حرفه‌ای در حوزه فیزیک ذرات بنیادی است که در دوره دکترای خود در پژوهشگاه دانش‌های بنیادی بر روی داده‌های آزمایشگاه CERN کار کرده و قصد دارد ابزار پژوهش‌های خود را قدم به قدم در یک مجموعه از دوره‌ها به دانشجویان و پژوهشگران علاقه‌مند آموزش دهد.

دوره مقدماتی گیت و گیت‌هاب برای پژوهشگران در همه رشته‌های علمی که با کدهای نرم‌افزارهای مختلف سر و کار دارند مفید است.

در این دوره عملی آنلاین با راهنمایی مستقیم مدرس و انجام فعالیت‌ها و تمرین‌های مناسب، می‌توانید استفاده از گیت و گیت‌هاب را به شکل بهینه و بدون صرف زمان اضافی برای استفاده در پروژه‌های تحقیقاتی علمی خود فرا بگیرید.

@scischool

MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning

MIT's official introductory course on deep learning methods with applications in robotics, and more!

http://introtodeeplearning.com/

💉 https://www.nature.com/articles/d41586-021-00316-4

Tardigrade circus and a tree of life — January’s best science images

https://www.nature.com/immersive/d41586-021-00095-y/index.html

Jeroen is currently writing the second edition of Data Science at the Command Line, which is scheduled to be published by O’Reilly Media in October 2021. You’re welcome to follow along and even participate on GitHub.

Read online for free:
https://www.datascienceatthecommandline.com/2e/

An article for preteens and teens on modeling the spread of diseases

"Disease Detectives: Using Mathematics to Forecast the Spread of Infectious Diseases"


https://kids.frontiersin.org/article/10.3389/frym.2020.577741

In February:
🦠Physics of viral dynamics
🕸️Network geometry
💶Economic complexity theory and applications
💴Foundations of complexity economics
📈Fast economic indicators
🦹Complexity science approach to economic crime

https://t.co/LWWGnAHo8z

Scientists still debate whether millions of cheap, fast diagnostic kits will help control the pandemic.

Here’s why. https://t.co/bqCoS97jbE

Economics lessons: what physicists can learn from economists

https://www.nature.com/articles/s42254-021-00281-x

✅ پروژه‌های پژوهشی تابستانی برای دانشجویان در فنلاند

#دیگر_خبرها

دانشگاه آالتو فنلاند برنامه پژوهشی تابستانی مفصلی دارد. با توجه به سابقه خوب دانشجویان ایرانی متقاضی شرکت در این برنامه، دکتر David Randell مسوول این برنامه، خواستار معرفی این برنامه توسط بخش بین‌الملل انجمن فیزیک ایران شده است. جهت اطلاعات بیشتر لطفا به آدرس‌های زیر مراجعه نمایید: الف: ۴۷ موقعیت ...

📣 متن کامل را در Instant View ⚡️ (دکمه پایین صفحه) و یا در وب‌گاه انجمن فیزیک ایران بخوانید:
🚩http://www.psi.ir/اخبار_3281_پروژه_های_پژوهشی_تابستانی_برای_دانشجویان_در_فنلاند

⏪ وب‌گاه انجمن فیزیک ایران:
🌍 http://www.psi.ir

✅ به کانال خبرى انجمن فیزیک ايران بپيوندید:
👇👇🏽👇👇🏽👇👇🏽👇
http://t.me/psinews

Statistical terms: what they really mean

Multicolinearity— they all look the same
Heteroscedasticity— the variation varies
Attenuation— being too modest
Overfitting— too good to be true
Confounding— nothing is what it seems
P-value— it’s complicated

Sensitivity analysis— tried a bunch of stuff
Post-hoc— main analysis not sexy enough
Multivariate— oops, meant to say multivariable
Normality— a very rare shape for data
Dichotomized— data was tortured
Extrapolation— just guessing

Linear regression— line through data points
t-test— linear regression
correlation— linear regression
ANOVA— linear regression
ANCOVA— linear regression
Chi-square test— logistic regression
Deep learning— bunch of regressions

Advanced stuff:
Non-convergence— computer says no
Heywood case— science fiction
Bootstrap standard errors— could not do the math
Robust standard errors— pretending to be cautious
Shrinkage— regularization
Regularization— couldn’t get large enough dataset

🎞 Asymptotics and perturbation methods

https://www.youtube.com/watch?v=KZsk8B_z8pI&feature=youtu.be

This is the introductory lecture in an applied math course on asymptotics and perturbation methods, offered by Prof. Steven Strogatz at Cornell University in Spring 2021.

Asymptotic methods and perturbation theory are clever techniques for finding approximate analytical solutions to complicated problems, by exploiting the presence of a large or small parameter. This course is an introduction to such methods and their applications in various branches of science and engineering.

The prerequisites are a knowledge of basic calculus and differential equations at an undergraduate level. The course emphasizes concrete examples, intuition, and applications to science and engineering, rather than theorems, proofs, and mathematical rigor. The treatment is friendly yet careful.

Topics include asymptotic expansion of integrals via Laplace's method, stationary phase, steepest descent, and saddle points. Perturbation methods for differential equations include dominant balance, boundary layer theory, multiple scales, and WKB theory. Most of the examples in the course deal with integrals or ordinary differential equations, but if time permits, we might also discuss some applications involving partial differential equations and difference equations.