📚 تازه های دنیای پژوهش

📄 بهبود تشخیص ضایعات dermatology با استفاده از مدل SkinGPT-4

• این مقاله به تازگی در nature به چاپ رسیده است و در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است که اخیراً به عنوان ابزاری با پتانسیل فوق‌العاده در پیشرفت تشخیص پزشکی، به‌ویژه در تشخیص بیماری‌های پوستی، مورد توجه قرار گرفته‌اند.

• در این پژوهش ، سیستم تشخیصی پوستی به نام SkinGPT-4 معرفی شده است که یک سیستم تشخیص Dermatology تعاملی مبتنی بر مدل‌های زبان بزرگ چندمدلی است و یک ترنسفورمر بصری پیش‌آموزش‌دیده با یک مدل LLM به نام Llama-2-13b-chat هماهنگ شده است.

• برای این کار، مجموعه‌ای گسترده شامل ۵۲,۹۲۹ تصویر بیماری پوستی، کنسپت‌های بالینی و یادداشت‌های پزشکان جمع‌آوری شده و یک استراتژی آموزشی دو مرحله‌ای طراحی شده است.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#article

🆕️ ربات STAR ، جراحی های پیچیده را انجام می‌دهد!

✅ دانشمندان بر این باورند که ربات هوشمند خودکار STAR توانایی انجام عمل‌های جراحی پیچیده را حتی بهتر از جراحان حاذق دارد.این ربات بر مبنای پردازش تصویر و بینایی ماشین طراحی شده است.

✅ در آزمایش‌های کوچکی که بر روی خوکها انجام شد، این بازوی رباتیک موفق شد تا کار خود را در دوخت بافت روده این حیوانات، حتی بهتر از جراحان متبحر انجام دهد.

+ اخیرا این پژوهش در مجله Science Translational Medicine منتشر شده است.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#top_news

🧠 تحلیل داده با Claude

• آیا می‌خواهید تحلیل‌های پیچیده داده‌ها را به سرعت و دقت انجام دهید؟

• با Claude، ابزار پیشرفته آنالیز داده، می‌توانید از قدرت هوش مصنوعی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های خود بهره‌مند شوید.

🔍 فناوری Claude به شما این امکان را می‌دهد که:

✔️ داده‌های بزرگ را سریع و دقیق پردازش کنید.
✔️ الگوها و روندها را شناسایی کنید.
✔️ پیش‌بینی‌های هوشمندانه انجام دهید.
✔️ گزارش‌های تحلیلی جامع و مفصل تولید کنید.

🖥️ فناوری Claude به شما کمک می‌کند تا در دنیای داده‌ها یک قدم جلوتر باشید.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#data_analysis
#top_news

🚀 ساخت دستگاه تصویر برداری ترموگرافی در گروه Intellimage

✅ این دستگاه‌ توانایی شبیه‌سازی و تحلیل دقیق تغییرات دما را در سطوح مختلف فراهم می‌آورد و با دقت بالایی در پزشکی کاربرد دارد.

📍تبدیل ایده‌ها به واقعیت

• باماهمراه باشید 🌱
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#intellimage_project

✅ الگوریتم های SORT و DeepSORT قابل استفاده برای ردیابی اشیاء در ربات های هوشمند

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🖇الگوریتم های SORT و DeepSORT چگونه برای ردیابی اشیاء در ربات های هوشمند استفاده می شوند؟

▪︎الگوریتم (Simple Online and Realtime Tracking) یک الگوریتم ساده و کارآمد برای ردیابی چندین هدف در حال حرکت در یک ویدیو است.

• این الگوریتم با استفاده از آشکارسازی اشیاء و ویژگی های حرکتی آنها، اشیاء را شناسایی و ردیابی می کند.

• الگوریتم SORT به طور مؤثر و در زمان واقعی کار می کند و به همین دلیل برای کاربردهای مبتنی بر ربات که نیازمند پاسخ سریع هستند، مناسب است.

• مزیت SORT سرعت بالا و استفاده آسان در ربات های هوشمند است.

▪︎الگوریتم DeepSORT (Deep learning SORT) یک پیشرفت در الگوریتم SORT است که از یادگیری عمیق برای بهبود دقت ردیابی استفاده می کند.

• در این روش، یک شبکه عصبی عمیق برای استخراج ویژگی های ظاهری اشیاء مورد استفاده قرار می گیرد.

• این ویژگی ها به همراه اطلاعات حرکتی، به الگوریتم SORT کمک می کنند تا دقت ردیابی را افزایش دهد.

+ الگوریتم DeepSORT مقاومت بیشتری در برابر شرایط دشوار مانند اختفا، اکلوژن و تداخل اشیاء دارد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🎥✨ساخت ویدیو با Runway-ML و Act-One

🚀 آیا تا به حال به تولید ویدیوهای خلاقانه به کمک هوش مصنوعی فکر کرده‌اید؟

‼️ حالا با Act-One در Runway-ML، این رؤیا به واقعیت تبدیل شده است!!

✅ این مدل پیشرفته به شما امکان می‌دهد ویدیوهای منحصر‌به‌فرد و حرفه‌ای ایجاد کنید، بدون نیاز به دانش کدنویسی یا ابزارهای پیچیده.

✅ با استفاده از فناوری یادگیری عمیق، Act-One می‌تواند تصاویر و ایده‌های شما را به فیلم‌های متحرک و زیبا تبدیل کند.

✅ از محتوای تبلیغاتی تا داستان‌سرایی تصویری، با Runway-ML و Act-One، دنیای خلاقیت در دستان شماست!
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#top_news
#RunwayML
#ActOne

🆕️ ربات های HOVER حرکات یکساله را در کمتر از یک ساعت یاد می‌گیرند!!

✴ مدل HOVER که توسط آزمایشگاه NVIDIA GEAR ایجاد شده است با فقط 1.5 میلیون پارامتر نشان داده که یاد گرفتن مهارت‌های حرکتی پیچیده نیاز به مدل‌های خیلی بزرگ ندارد و شبیه‌سازی فیزیکی را تا ۱۰ هزار برابر سریع‌تر می‌کند، ربات های انسان نما می‌توانند به اندازه‌ ی یک سال حرکت را درکمتر از یک ساعت یاد بگیرند.

✴ جیم فن اعلام کرده است که لازم نیست هر مدل بنیادی خیلی بزرگ باشد. ما یک شبکه عصبی با ۱.۵ میلیون پارامتر را آموزش داده ایم که می‌تواند بدن یک ربات انسان‌نما را کنترل کند.

✴ راه رفتن، حفظ تعادل و حرکت دادن دست و پا به موقعیت‌های دلخواه ؛ پردازش ناخود آگاه زیادی می‌خواهد. این "ناخودآگاهی" در مدل HOVER جمع آوری شده است ، مدلی که یاد می‌گیرد چطور موتورهای یک ربات انسان‌ نما را هماهنگ کند تا بتواند حرکت و اشیاء رو کنترل کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🆕️ تحقیقات جدید دانشگاه بوستون درجهت بهبود عملکرد خودروهای خودران

🔅 ماشین‌های خودران با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند و به مقادیر زیادی از داده‌های رانندگی نیاز دارند تا به طور ایمن عمل کنند.

🔅 محققان دانشگاه بوستون در تلاش هستند با مشاهده سایر خودروها در جاده، پیش‌بینی چگونگی واکنش آنها به محیط اطراف و استفاده از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری رانندگی خودشان ، روش جدیدی را برای آموزش ایمنی رانندگی به ماشین‌های خودران ایجاد کنند.

🔅 این روش باعث می‌شود که ماشین‌های خودران با مشاهده رفتار سایر خودروها، آن را به ورودی های خود اعمال کنند و در نتیجه به مقدار کمتری از داده‌های رانندگی نیاز پیدا کنند. همچنین این روش همکاری و تبادل داده بین شرکت‌ها را افزایش می‌دهد.

🔅 آزمایش‌های اولیه نشان داده است که فقط بایک ساعت داده رانندگی، این الگوریتم ماشین‌های خودران را قادر می‌سازد که در ۹۲٪ موارد به مقصد خود برسند ، در حالی که روش‌های قبلی به ساعت‌ها داده رانندگی نیاز داشتند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

✴ هوش مصنوعی و مدل‌های pose estimation در حوزه علوم ورزشی برای تشخیص صحیح حرکات و آنالیز نهایی در تمرینات کاربرد دارد!

✅ هوش مصنوعی و به‌ویژه تکنیک‌های pose estimation به‌سرعت در حوزه ورزش در حال پیشرفت هستند. این تکنیک‌ها به‌کمک دوربین‌های ویدئویی یا سنسورهای حرکتی، وضعیت نقاط کلیدی بدن را در هر لحظه تشخیص می‌دهند.

✅ این اطلاعات می‌تواند برای آنالیز دقیق تکنیک و تشخیص صحیح حرکات ورزشکاران استفاده شود و در ارزیابی عملکرد و تشخیص آسیب‌های احتمالی نیز کاربرد داشته باشند.
📥 Github

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#pose_estimation
#deep_learning

📚 چگونه یک شبکه عصبی کانولوشن (ConvNet) را برای طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از یادگیری انتقالی آموزش دهیم؟

✅ در عمل کمتر اتفاق میفتد شبکه‌های عصبی کانولوشن را از ابتدا آموزش دهند، زیرا رایج نیست که یک دیتاست با اندازه کافی بزرگ وجود داشته باشد. در عوض، معمول است که یک ConvNet را بر روی یک دیتاست بسیار بزرگ (مانند ImageNet که شامل ۱.۲ میلیون تصویر با ۱۰۰۰ دسته است) از پیش آموزش دهند و سپس از این ConvNet به عنوان یک آغازگر یا استخراج‌کننده ویژگی‌های ثابت برای وظیفه‌ی مورد نظر استفاده کنند.

✅ دو سناریوی اصلی یادگیری انتقالی به این صورت است:

۱. تنظیم دقیق ConvNet: به جای مقداردهی تصادفی، شبکه با یک شبکه از پیش آموزش دیده شده (مانند آنچه که بر روی دیتاست ImageNet آموزش دیده است)مقداردهی می‌شودوبقیه مراحل آموزش مشابه معمول ادامه می‌یابد.

۲. شبکه ConvNet به عنوان استخراج‌کننده ویژگی ثابت: در این حالت، وزن‌های همه‌ی شبکه به جز لایه fully connected layer ثابت می‌ماند. این لایه نهایی با یک لایه جدید با وزن‌های تصادفی جایگزین می‌شود و تنها این لایه آموزش داده می‌شود.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

Genie2:A large-scale foundation world model

🆕️ معرفی مدل Genie 2

✳ مدل Genie 2 یک مدل هوش مصنوعی قدرتمند است که می تواند تنوع بی پایانی از محیط های قابل کنترل اکشن، با قابلیت بازی سه بعدی را بر اساس یک تصویر ورودی ایجاد کند.

✳ برخلاف مدل های جهانی قبلی، Genie 2 تعمیم پذیری بیشتری را نشان می دهد و می تواند دنیاهای مجازی با تعاملات پیچیده اشیا، انیمیشن های شخصیت، فیزیک و رفتار سایر عوامل را شبیه سازی کند.

✳ کاربران می توانند به سادگی یک دنیای مطلوب را در متن توصیف کنند ؛ یک تصویر از آن را با استفاده از مدل متن به تصویر مانند Imagen 3 تولید کنند و سپس مستقیماً با آن دنیا تعامل و آن را کاوش کنند.

✳ این تحقیق زمینه ساز جریان های کاری و خلاقانه جدید در اعتبارسنجی تجارب تعاملی و آموزش عوامل هوش مصنوعی با قابلیت بیشتر در مجموعه ای بی پایان از محیط های مجازی است.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#deep_learning
#top_news

📚 تازه های دنیای پژوهش

📑 Innovative multi-class segmentation for brain tumor MRI using noise diffusion probability models and enhancing tumor boundary recognition

□• تحقیق حاضر بر بهبود سگمنت‌بندی چند‌کلاسه تصاویر MRI تومور مغز متمرکز است.

□• الگوریتم پیشنهادی از مدل‌های انتشار که در ثبت جزئیات ریزساختاری و تغییرات در آناتومی و بافت بدن موثر هستند، استفاده می‌کند.

□• این روش از یک رویکرد دو‌مرحله‌ای بهره می‌برد:
الف) مدل سگمنت‌بندی مبتنی بر انتشار
ب) شبکه اختصاصی برای بهبود شناسایی مرز تومور (ET)

□• این تحقیق رویکرد نوآورانه‌ای را ارائه می‌دهد که از ترکیب مدل‌های انتشار و شناخت مرز ET برای بهینه‌سازی سگمنت‌ چند‌کلاسه تومورهای مغزی استفاده می‌کند و می‌تواند تشخیص و برنامه‌ریزی درمان بالینی را بهبود بخشد.
🔎📃 nature communication

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#article

📑 🖇 بینایی ماشین با گرافیک رایانه ای ؛ متفاوت است یا شباهت دارد؟

✅ گرافیک رایانه ای فرآیند ایجاد تصاویر توسط کامپیوتر است و با توصیفات انتزاعی از صحنه ها و آگاهی از قوانین تشکیل تصویر شروع می‌شود. درحالیکه بینایی ماشین فرآیند به دست آوردن توصیفات از مجموعه ای از اشیاء است که با مجموعه ای از تصاویر و آگاهی از قوانین تشکیل تصویر شروع می‌شود.

✅ اما این شباهت در فرمول بندی دو فرآیند، برخی نکات اساسی را پنهان می کند. گرافیک "فیدفوراورد" است، یعنی تصاویر به طور مستقیم زمانی تولید می شوند که مشخصات دید و اشیاء و دانش قوانین تشکیل تصویر به دست آید. در حالی که بینایی درگیر جستجو و درک است و ترکیبی است.

✅ هنگام مشاهده یک صحنه، محیط سه بعدی به یک تصویر دو بعدی فشرده می شود و اطلاعات زیادی در مورد عمق و سایر اطلاعات از دست می رود. این موضوع می تواند به ابهام در تفسیر تصویر منجر شود. بنابراین، تبدیل 3D به 2D یک فرآیند یک به چند است. در نتیجه، تفسیر باید یک به چند باشد و قوانین یا محدودیت های اضافی برای تعیین محتمل ترین تفسیر مورد نیاز است. برعکس، گرافیک رایانه ای این مشکلات را ندارد و فرآیندی چند به یک است.

✅ بنابراین، بینایی ماشین به طور ذاتی پیچیده تر از گرافیک رایانه ای است و نیازمند جستجو و قوانین اضافی برای تعیین تفسیر صحیح است.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ مدل جدید و فوق‌العاده جذاب هوش مصنوعی می‌تواند زبان گیاهان را ترجمه کند!

🔹️یک مدل پیشگام مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌تواند توالی‌ها و الگوهای ساختاری زبان ژنتیکی گیاهان را درک کند، طی یک همکاری بین پژوهشگران انگلیسی ساخته شده است.

🔹️پژوهشگران هنگام ساخت این مدل پیشگام از روشی پیروی کردند که در آن مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای درک زبان انسان آموزش می‌بینند.

🔹️مدل هوش مصنوعی با مطالعه اطلاعات RNA به‌دست‌آمده از گونه‌های گیاهی در سرتاسر جهان، زبان گیاهان را آموخت تا یک دید جامع را از نحوه عملکرد آران‌ای در سراسر قلمرو گیاهی به دست بیاورد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#top_news

📽گفتگو با AMECA ، پیشرفته ترین ربات انسان‌ نما


🔎📃robohoosh
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🔬 آیا ChatGPT می‌تواند پاسخ‌های پزشکی دقیق و معتبر ارائه دهد؟

▪︎مطالعه‌ای در JAMA Internal Medicine به مقایسه پاسخ‌های پزشکان و ChatGPT (مدل GPT-3.5) به سوالات پزشکی کاربران در شبکه اجتماعی Reddit پرداخته است.

▪︎در r/AskDocs، کاربران سوالات پزشکی خود را مطرح می‌کنند و پزشکان تأییدشده به این سوالات پاسخ می‌دهند. این مطالعه پاسخ‌های این پزشکان را با پاسخ‌های تولیدشده توسط ChatGPT مقایسه کرده است.

▪︎ پاسخ‌ها توسط پزشکان مجاز به صورت کور (بدون اطلاع از منبع پاسخ) ارزیابی شدند.
• معیارهای ارزیابی شامل کیفیت و همدلی پاسخ‌ها بود.

▪︎پاسخ‌های ChatGPT با نسبت 4 به 1 نسبت به پزشکان ترجیح داده شدند.
• این پاسخ‌ها از نظر کیفیت و همدلی امتیازات بالاتری کسب کردند.
• طول بیشتر پاسخ‌های ChatGPT احتمالاً یکی از عوامل کلیدی این ترجیحات بوده است.

▪︎این مطالعه نشان می‌دهد که ChatGPT می‌تواند به عنوان یک ابزار مفید برای تولید پاسخ‌های اولیه به سوالات پزشکی استفاده شود.

▪︎محدودیت: هنوز نگرانی‌هایی در مورد دقت علمی پاسخ‌ها وجود دارد، و پیشنهاد شده که این پاسخ‌ها توسط پزشکان بازبینی شوند.

🔎📃 article

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#Recomendersystem2023
#image_processing
#machin_vision
#ChatGPT
#article

🔬Computer Vision vs. Machin Vision


🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#computer_vision
#machin_vision

📚 Computer Vision vs. Machin Vision

✅ بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین دو جنبه از یک موضوع هستند که هر یک به پیشرفت هوش مصنوعی بصری کمک می‌کنند. بینایی کامپیوتر مرزهای ممکن را جابجا می‌کند، در حالی که بینایی ماشین این پیشرفت‌ها را به مشکلات واقعی دنیای روزمره اعمال می‌کند. این دو به‌طور مشترک اساس تکنولوژی‌هایی را تشکیل می‌دهند که آینده اتوماسیون و سیستم‌های هوشمند را هدایت خواهند کرد.

✅ کاربرد های Computer Vision:
-تشخیص بیماری‌ها، تحلیل اسکن‌های پزشکی و کمک به اقدامات جراحی
-امکان‌پذیر ساختن خودروهای خودران، پهپادها و ربات‌ها برای ناوبری و اتخاذ تصمیمات
-نظارت بر مناطق عمومی، تشخیص فعالیت‌های مشکوک و افزایش امنیت
-واقعیت افزوده (AR)

✅ کاربردهای Machin Vision :
-بازرسی محصولات برای عیوب، اطمینان از رعایت استانداردهای کیفیت
-خودکارسازی وهدایت بازوهای رباتیک و سایر سیستم‌های خودکار برای انجام وظایف با دقت
-کنترل فرآیند و نظارت بر خط تولید، کنترل ماشین‌آلات و اطمینان از خروجی یکپارچه
-تأیید مونتاژ وتأیید اینکه اجزا به درستی مونتاژ و قرار داده شده‌اند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage