نحوه نوشتن مقاله به انگلیسی
#بخش هشتم
Comparisons
Comparisons are frequently made in the Results section of papers. These often involve the words “between,” “among,” “like,” “with,” and “than.”
When making a comparison, the following points should be adhered to:
1. Only compare similar things that can be compared fairly
Examples:
BAD: The brain activity in Patient A was compared with Patient B.
GOOD: The brain activity in Patient A was compared with that of Patient B.
It doesn’t make sense to compare brain activity with a person. Instead, we need to compare like with like – that is, brain activity in Patient A with brain activity in Patient B.
GOOD: Expression levels of p53 in smokers were compared with p53 levels in non-smokers.
BETTER: Expression levels of p53 in smokers were compared with those in non-smokers.
Here "those" means "expression levels of p53." It’s best not to repeat the same words in a sentence, since it can bore readers.
2. Avoid being vague – be as specific as possible
Example:
BAD: Reactions with the new machine were faster.
GOOD: Reactions with the new machine were faster than those with the old machine.
The first sentence makes the reader wonder "Faster than what?"
3. Words such as “reduced,” “increased,” and “decreased” can only be used to compare something to the way it was before, not to compare two different things. To compare two different things (e.g., groups of patients), use words such as “higher,” “shorter,” or “more”
Example:
BAD: In our study, time until hibernation was reduced in the Experimental Group compared with the Control Group.
GOOD: In our study, time until hibernation was shorter in the Experimental Group than in the Control Group.
"Reduced" cannot be used to compare two different things; the Experimental Group and the Control Group
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
#بخش هشتم
Comparisons
Comparisons are frequently made in the Results section of papers. These often involve the words “between,” “among,” “like,” “with,” and “than.”
When making a comparison, the following points should be adhered to:
1. Only compare similar things that can be compared fairly
Examples:
BAD: The brain activity in Patient A was compared with Patient B.
GOOD: The brain activity in Patient A was compared with that of Patient B.
It doesn’t make sense to compare brain activity with a person. Instead, we need to compare like with like – that is, brain activity in Patient A with brain activity in Patient B.
GOOD: Expression levels of p53 in smokers were compared with p53 levels in non-smokers.
BETTER: Expression levels of p53 in smokers were compared with those in non-smokers.
Here "those" means "expression levels of p53." It’s best not to repeat the same words in a sentence, since it can bore readers.
2. Avoid being vague – be as specific as possible
Example:
BAD: Reactions with the new machine were faster.
GOOD: Reactions with the new machine were faster than those with the old machine.
The first sentence makes the reader wonder "Faster than what?"
3. Words such as “reduced,” “increased,” and “decreased” can only be used to compare something to the way it was before, not to compare two different things. To compare two different things (e.g., groups of patients), use words such as “higher,” “shorter,” or “more”
Example:
BAD: In our study, time until hibernation was reduced in the Experimental Group compared with the Control Group.
GOOD: In our study, time until hibernation was shorter in the Experimental Group than in the Control Group.
"Reduced" cannot be used to compare two different things; the Experimental Group and the Control Group
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
Springernature
Writing in English | Authors | Springer Nature
Writing scientific and scholarly articles in English—free tutorial for non-native English speaking researchers.
تبدیل صوت شما به صوت فرد دیگر با یادگیری عمیق!
Voice Style Transfer using Deep Learning
It takes a snippet of speech and then translates the snippet of speech using the voice style of another person.
🔗 https://medium.com/intuitionmachine/voice-style-transfer-using-deep-learning-d173f1608af5
🔗 https://avdnoord.github.io/homepage/vqvae/
#virtual_talking #Style_Transfer
#deep_learning #Voice
Voice Style Transfer using Deep Learning
It takes a snippet of speech and then translates the snippet of speech using the voice style of another person.
🔗 https://medium.com/intuitionmachine/voice-style-transfer-using-deep-learning-d173f1608af5
🔗 https://avdnoord.github.io/homepage/vqvae/
#virtual_talking #Style_Transfer
#deep_learning #Voice
Medium
Autoregressive Networks: the Obscure Kind of Generative Network
Another shocker from the insane world of Deep Learning:
An Introduction to Biometric Recognition.pdf
1.1 MB
مقاله مروری بی نظیر برای شروع به ریسرچ در زمینه سیستم های بیومتریک ( شناسایی چهره و اثرانگشت و عنبیه چشم و ...).
نحوه نوشتن مقاله به انگلیسی
#بخش نهم
Proper nouns
A noun is a word that refers to a person, thing, or idea. A proper noun is the specific name of a person, organization, or location. Proper nouns always have their first letter capitalized.
Examples of when to capitalize
The first and last names of a person
Examples: Gillian Welch, Steve Jobs, Francis Crick, Michael Jackson
Names of companies and organizations
Examples: World Wildlife Fund, United Nations, Volkswagen, Springer Nature
Countries and cities
Examples: Australia, India, Germany, New York, London, Beijing
Months of the year, days of the week
Examples: January, August, Monday, Saturday
Examples of when not to capitalize
Names of chemicals or generic drugs
Example: benzene, acetaminophen
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
#بخش نهم
Proper nouns
A noun is a word that refers to a person, thing, or idea. A proper noun is the specific name of a person, organization, or location. Proper nouns always have their first letter capitalized.
Examples of when to capitalize
The first and last names of a person
Examples: Gillian Welch, Steve Jobs, Francis Crick, Michael Jackson
Names of companies and organizations
Examples: World Wildlife Fund, United Nations, Volkswagen, Springer Nature
Countries and cities
Examples: Australia, India, Germany, New York, London, Beijing
Months of the year, days of the week
Examples: January, August, Monday, Saturday
Examples of when not to capitalize
Names of chemicals or generic drugs
Example: benzene, acetaminophen
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
Springernature
Writing in English | Authors | Springer Nature
Writing scientific and scholarly articles in English—free tutorial for non-native English speaking researchers.
اندره کارپاسی، مدیر هوش مصنوعی تسلا، شبکه های عصبی را نرم افزار 2 نامید...
او معتقد است شبکه های عصبی تنها یک طبقه بند دیگرنیستند، بلکه آنها نشان دهنده آغاز یک تغییر اساسی در نحوه نوشتن نرم افزار می باشد. آنها نرم افزار 2.0 هستند...
https://medium.com/@karpathy/software-2-0-a64152b37c35
او معتقد است شبکه های عصبی تنها یک طبقه بند دیگرنیستند، بلکه آنها نشان دهنده آغاز یک تغییر اساسی در نحوه نوشتن نرم افزار می باشد. آنها نرم افزار 2.0 هستند...
https://medium.com/@karpathy/software-2-0-a64152b37c35
Medium
Software 2.0
I sometimes see people refer to neural networks as just “another tool in your machine learning toolbox”. They have some pros and cons, they…
نحوه نوشتن مقاله به انگلیسی
#بخش دهم
Articles
There are three articles in English: a, an, and the. These are classified as indefinite (a and an) or definite (the).
Indefinite articles refer to something not specifically known to the person you are communicating with. In other words, a and an are used before nouns that introduce something or someone you have not mentioned before.
Examples:
"I witnessed an eclipse this morning."
"I wrote a laboratory report before lunch."
A and an are also used when talking about your profession.
Examples:
"I am an ethicist."
"I am a scientist."
Use a when the noun you are referring to starts with a consonant sound when pronounced.
Examples:
"a city", "a factory", "a hotel", "a university"
If the word begins with a vowel sound when pronounced, then use an.
Examples:
"an hour", "an umbrella", "an owl", "an igloo"
Use the when you know that the reader or listener knows or can identify what particular person or thing you are discussing.
Examples:
"The results were confirmed."
"Did you unlock the door?"
You should also use the when the thing you are discussing has been mentioned previously.
Example:
"Each vector encoded a protein with a different reporter molecule. The size of the protein was..."
We also use the when talking about geographical features.
Examples:
"the Tropic of Capricorn", "the English channel", "the Himalayas"
We also use the preceding certain nouns when it is known that there is only one of something.
Examples:
"the sun", "the world", "the Imperial Palace", “the Pacific Ocean”
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
#بخش دهم
Articles
There are three articles in English: a, an, and the. These are classified as indefinite (a and an) or definite (the).
Indefinite articles refer to something not specifically known to the person you are communicating with. In other words, a and an are used before nouns that introduce something or someone you have not mentioned before.
Examples:
"I witnessed an eclipse this morning."
"I wrote a laboratory report before lunch."
A and an are also used when talking about your profession.
Examples:
"I am an ethicist."
"I am a scientist."
Use a when the noun you are referring to starts with a consonant sound when pronounced.
Examples:
"a city", "a factory", "a hotel", "a university"
If the word begins with a vowel sound when pronounced, then use an.
Examples:
"an hour", "an umbrella", "an owl", "an igloo"
Use the when you know that the reader or listener knows or can identify what particular person or thing you are discussing.
Examples:
"The results were confirmed."
"Did you unlock the door?"
You should also use the when the thing you are discussing has been mentioned previously.
Example:
"Each vector encoded a protein with a different reporter molecule. The size of the protein was..."
We also use the when talking about geographical features.
Examples:
"the Tropic of Capricorn", "the English channel", "the Himalayas"
We also use the preceding certain nouns when it is known that there is only one of something.
Examples:
"the sun", "the world", "the Imperial Palace", “the Pacific Ocean”
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
Springernature
Writing in English | Authors | Springer Nature
Writing scientific and scholarly articles in English—free tutorial for non-native English speaking researchers.
دوره آموزشی رایگان برای بیومتریک
This is a friendly reminder that Biometric Technologies: Identification for the Future (November 2017), your course on Canvas Network, begins today. You can now log in to www.canvas.net and get started!
Don't forget to set up your Canvas Network profile, so others in the course know who you are. You can update your profile at http://learn.canvas.net/profile
Keep learning,
Canvas Network
This is a friendly reminder that Biometric Technologies: Identification for the Future (November 2017), your course on Canvas Network, begins today. You can now log in to www.canvas.net and get started!
Don't forget to set up your Canvas Network profile, so others in the course know who you are. You can update your profile at http://learn.canvas.net/profile
Keep learning,
Canvas Network
کتاب پایتون با اوپن سی وی . کتاب مفید با ارزش از طرف یه همکار و دوست خوب تقدیم به شما دوستان 👇👇👇
بازشناسی احساسات از روی صدا با شبکه عصبی عمیق VGG16
Researchers teach computer to recognize emotions in speech!
...trained a neural network to recognize eight different emotions: neutral, calm, happy, sad, angry, scared, disgusted, and surprised. In 70% of cases the computer identified the emotion correctly, say the researchers. ...
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-11/nruh-rtc110817.php
Related paper:
🔗 Emotion Recognition in Sound:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66604-4_18
#deep_learning #emotion #sound
Researchers teach computer to recognize emotions in speech!
...trained a neural network to recognize eight different emotions: neutral, calm, happy, sad, angry, scared, disgusted, and surprised. In 70% of cases the computer identified the emotion correctly, say the researchers. ...
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-11/nruh-rtc110817.php
Related paper:
🔗 Emotion Recognition in Sound:
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66604-4_18
#deep_learning #emotion #sound
EurekAlert!
Researchers teach computer to recognize emotions in speech
Experts of the Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science at the Higher School of Economics have created an automatic system capable of identifying emotions in the sound of a voice. Their report was presented at a major international conference…
چالش شناسایی گفتار در تنسور فلو با 25 هزار دلار جایزه
TensorFlow Speech Recognition Challenge
We've just launched the TensorFlow Speech Recognition Challenge! Below are the competition details. Click the 'Join the competition' button if you're interested in competing, or digging deeper into the specifics.
Host:
TensorFlow, an open-source software library for Machine Intelligence.
Competition Denoscription:
You're challenged to use TensorFlow's Speech Commands Dataset to build an algorithm that understands simple spoken commands.
The dataset has 65,000 one-second long utterances of 30 short words, by thousands of different people. It was designed to let developers build basic but useful voice interfaces, with common words like “Yes” and “No”. By improving the recognition accuracy of open-sourced voice interface tools, we can improve product effectiveness and accessibility.
Total prizes:
$25,000
Next important deadline:
January 9, 2018 - Entry deadline. You must accept the competition rules before this date in order to compete.
Join the competition
Good luck,
The Kaggle Team
https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge
TensorFlow Speech Recognition Challenge
We've just launched the TensorFlow Speech Recognition Challenge! Below are the competition details. Click the 'Join the competition' button if you're interested in competing, or digging deeper into the specifics.
Host:
TensorFlow, an open-source software library for Machine Intelligence.
Competition Denoscription:
You're challenged to use TensorFlow's Speech Commands Dataset to build an algorithm that understands simple spoken commands.
The dataset has 65,000 one-second long utterances of 30 short words, by thousands of different people. It was designed to let developers build basic but useful voice interfaces, with common words like “Yes” and “No”. By improving the recognition accuracy of open-sourced voice interface tools, we can improve product effectiveness and accessibility.
Total prizes:
$25,000
Next important deadline:
January 9, 2018 - Entry deadline. You must accept the competition rules before this date in order to compete.
Join the competition
Good luck,
The Kaggle Team
https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge
Kaggle
TensorFlow Speech Recognition Challenge
Can you build an algorithm that understands simple speech commands?
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
روبات جدید پارکور باز شرکت بوستون داینامیکس رونمایی شد. 😱🤖
نحوه نوشتن مقاله به انگلیسی
#بخش یازدهم
Use of respectively
‘Respectively’ is an adverb that is often misused by non-native English speakers. It means “in the order given” and should only be used if your sentence would be unclear without it.
Example:
Oxygen, nitrogen and hydrogen detector flows were set at 85, 7, and 4 mL/min, respectively.
The use of respectively here makes it clear that the first gas mentioned goes with the first number, the second gas goes with the second number, and the third gas with the third number.
More examples:
BAD: The two values were 143.2 and 21.6, respectively.
GOOD: The two values were 143.2 and 21.6.
BAD: The two tubes were labeled B and S, respectively.
GOOD: The tubes containing blood and saline were labeled B and S, respectively.
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
#بخش یازدهم
Use of respectively
‘Respectively’ is an adverb that is often misused by non-native English speakers. It means “in the order given” and should only be used if your sentence would be unclear without it.
Example:
Oxygen, nitrogen and hydrogen detector flows were set at 85, 7, and 4 mL/min, respectively.
The use of respectively here makes it clear that the first gas mentioned goes with the first number, the second gas goes with the second number, and the third gas with the third number.
More examples:
BAD: The two values were 143.2 and 21.6, respectively.
GOOD: The two values were 143.2 and 21.6.
BAD: The two tubes were labeled B and S, respectively.
GOOD: The tubes containing blood and saline were labeled B and S, respectively.
منبع :
http://www.springer.com/gp/authors-editors/authorandreviewertutorials/writinginenglish
Springernature
Writing in English | Authors | Springer Nature
Writing scientific and scholarly articles in English—free tutorial for non-native English speaking researchers.
مبحث آشکارسازی اشیا به همراه ویدیو های درس بینایی ماشین دانشگاه استنفورد سال 2016
YOLO
http://pjreddie.com/darknet/yolo/
کدهای موجود در سایت های مختلف برای اشکارسازی اشیا
R-CNN
(Cafffe + MATLAB): https://github.com/rbgirshick/rcnn
Fast R-CNN (Caffe + MATLAB): https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn
Faster R-CNN
(Caffe + MATLAB): https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
(Caffe + Python): https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
YOLO
http://pjreddie.com/darknet/yolo/
کدهای موجود در سایت های مختلف برای اشکارسازی اشیا
R-CNN
(Cafffe + MATLAB): https://github.com/rbgirshick/rcnn
Fast R-CNN (Caffe + MATLAB): https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn
Faster R-CNN
(Caffe + MATLAB): https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
(Caffe + Python): https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
Pjreddie
YOLO: Real-Time Object Detection
#تجربه #مصاحبه_٢٠١٧ #ارمنستان #قبرس #ریجکت #پارشیال_فاند #دکترا #کامپیوتر #دیفر #ترم_بهار
تجربه پذیرش یکی از ایرانی ها برای دکترای امریکا
سلام خدمت همه دوستان. من تجربه ام کمی
طولانیه چون دو بار ریجکت شدم و بار سوم از ارمنستان گرفتم.
بار اول رفتم ارمنستان تاریخ ۱۷ جولای. مدارکم کامل بود ولی سلف فاند دکترا کامپیوتر. با افیسر مو بور مصاحبه داشتم. اول مصاحبه بهم گفت لطفا کوتاه جواب بده. بعد گفت هدفت چیه؟ من شروع کردم راجع به هدف هام گفتن 😆😆😆 ولی بعدش گفت منظورم اینه که کدوم دانشگاه میخوای بری؟ بعد راجع به کارم پرسید که سمتت چیه تو شرکت و اینکه چه ارتباطی بین کارت و دکترات هست که من این رو نتونستم خوب ساپورت کنم. بعد پرسید که برادرت اونجا تو دانشگاه x هست؟ من گفتم بله ایشونم هم f1 هستند و بعد راجع به اینکه چند جا اپلای کردم و کجاها پذیرش گرفتم پرسید. شغل پدر و مادرم رو پرسید. و در نهایت با بند معروف ۲۱۴ رد شدم. 😭😭😭😭
بعد از اولین ریجکتی تمام تلاشم رو کردم که برای فال امریکا باشم. بنابراین اولین وقت خالی که تونستم پیدا کنم تو تاریخ ۲۹ اگوست تو قبرس بود. البته اینم بگم که دوست نداشتم دیگه برم ارمنستان ولی خوب گویا اگر دوباره میرفتم ارمنستان بهتر بود. حالا بگذریم. بعد از ریجکت به استادم گفتم که لطفا یه RP جدید برام بنویسید که توش ارتباط بین کار و ارشد و اونچه که میخوام تو دکترا انجام بدم رو کاملا نشون بده. با RP جدید رفتم قبرس.
روز مصاحبه افیسر پرسید کلاسات الان باید شروع شده باشه؟ و من توضیح دادم بله و من الان به صورت انلاین درسها رو مطالعه میکنم و با استادم در اتباطم. بعد گفت سفر اروپایی یا امریکایی داشتی؟ ازدواج کردی؟ و اینکه ملکی به نام خودت داری؟ که جواب تمام اینها نه بود و بعد گفت متاسفم از نظر من شما کیستون تغییری نداشته. و باز هم ریجکت و مجبور شدم دیفر کنم به بهار.😭😭😭😭
بعد این ریجکت دوباره به استادم ایمیل زدم که من ریجکت شدم و تنها دلیلشم نداشتن فانده. که خدا رو شکر استادم بهم پارشیال فاندی که ۸۰ درصد هزینه ها رو ساپورت میکنه داد.
بعد از تکمیل تمام مدارک دوباره برای ۱۵ نوامبر ارمنستان وقت گرفتم. ( البته این رو هم بگم خواهرم هم برای همین فال رفتند امریکا. ایشون هم f1هستن. حالا دیگه نگرانتر بودم که افیسر بهم گیر بده که برادر و خواهرت جفتشون اونجان و توقصدت مهاجرته)
حالا روز مصاحبه:
وقتی که شماره ام اعلام شد رفتم تو کابینی که افیسر مو بور بود. بعد از سلام و احوالپرسی گفتم خوشحالم که دوباره میبینمتون. صدام رو نشنید و گفت چی؟ گفتم شما قبلا با من مصاحبه کردین. یه لبخندی زد و گفت بذار چک کنم و بعد گفت برو کابین بغل با همکارم مصاحبه شو. اومدم بیرون دیدم افیسر کم مو هست خوشحال شدم. و نشستم تا دوباره شماره ام رو اعلام کرد. رفتم داخل کابین سلام کرد پاسپورت و I20 و سی وی و RP رو گرفت. بعد پرسید:
چرا دکترا؟ گفتم بعد ارشد تو محیط کار با فیلد x اشنا شدم که دیدم بک گراندم و کارهای ارشدم خیلی تو این زمینه کمک میکنه بنابراین تصمیم گرفتم دکترا بخونم. والبته از ابتدا تصمیم داشتم که دکترا بخونم.
بعد دکترات چه می کنی؟ گفتم بر میگردم به شرکتی که توش کار میکردم میخوام دانشم رو بومی کنم و به همکارام تو شرکت کمک کنم که بتونیم تو زمینه x کار کنیم. اینجا اسم شرکت رو گفت و من هم تایید کردم.
بعد پرسید چرا این دانشکاه و این استاد؟ گفتم اسکایپ کردیم و فیلد هامون خیلی overlap داره.
بعد تبریک گفت که الان فاند دارم و برای بخش سلف فاند ازم bs خواست.
بعد کلی تایپ کرد اینجا دیگه امیدوار شدم که ویزا میگیرم.
بعد تبریک گفت و اینکه روند اداری باید طی بشه. سعی میکنیم تا قبل کلاسات برسی.✌✌✌✌
دوستان یه چند تا نکته
۱- اینکه کاملا مسلط باشید به جوابهاتون. تو صحبت کردن سعی کنید از دستاتون استفاده کنید که استرس تون کم بشه.
۲- من اول نمیخواستم اسم خواهرم رو تو ds بیارم. ولی اسمش رو نوشتم و هیچ سوالی هم از برادرو خواهر نپرسید.
۳- سعی کنید کاملا اماده باشید. من حقیقتا تو مصاحبه اولم اماده نبودم.
۴- من چون میدونستم که ممکنه افیسر مو بلند یا افیسر کم مو باهام مصاحبه کنه تمام تجربیات بچه ها با این دو نفر رو خوندم و سوالهاشو رو دراوردم. تمرین کردم.
۵- من دکترام تو robotic vision تو کارهای کشاورزی هست. فکر میکردم ممکنه کلمه رباتیک براشون حساس باشه. ولی خوب براش دلیل اماده کرده بودم.
از صمیم قلب برای همتون ارزوی موفقیت میکنم. من خودم خیلی استرس کشیدم امیدوارم همتون به هدفهاتون برسید. عذر خواهی میکنم طولانی شد. امیدوارم مفید باشه.
منبع کانال اپلای و ویزای امریکا
تجربه پذیرش یکی از ایرانی ها برای دکترای امریکا
سلام خدمت همه دوستان. من تجربه ام کمی
طولانیه چون دو بار ریجکت شدم و بار سوم از ارمنستان گرفتم.
بار اول رفتم ارمنستان تاریخ ۱۷ جولای. مدارکم کامل بود ولی سلف فاند دکترا کامپیوتر. با افیسر مو بور مصاحبه داشتم. اول مصاحبه بهم گفت لطفا کوتاه جواب بده. بعد گفت هدفت چیه؟ من شروع کردم راجع به هدف هام گفتن 😆😆😆 ولی بعدش گفت منظورم اینه که کدوم دانشگاه میخوای بری؟ بعد راجع به کارم پرسید که سمتت چیه تو شرکت و اینکه چه ارتباطی بین کارت و دکترات هست که من این رو نتونستم خوب ساپورت کنم. بعد پرسید که برادرت اونجا تو دانشگاه x هست؟ من گفتم بله ایشونم هم f1 هستند و بعد راجع به اینکه چند جا اپلای کردم و کجاها پذیرش گرفتم پرسید. شغل پدر و مادرم رو پرسید. و در نهایت با بند معروف ۲۱۴ رد شدم. 😭😭😭😭
بعد از اولین ریجکتی تمام تلاشم رو کردم که برای فال امریکا باشم. بنابراین اولین وقت خالی که تونستم پیدا کنم تو تاریخ ۲۹ اگوست تو قبرس بود. البته اینم بگم که دوست نداشتم دیگه برم ارمنستان ولی خوب گویا اگر دوباره میرفتم ارمنستان بهتر بود. حالا بگذریم. بعد از ریجکت به استادم گفتم که لطفا یه RP جدید برام بنویسید که توش ارتباط بین کار و ارشد و اونچه که میخوام تو دکترا انجام بدم رو کاملا نشون بده. با RP جدید رفتم قبرس.
روز مصاحبه افیسر پرسید کلاسات الان باید شروع شده باشه؟ و من توضیح دادم بله و من الان به صورت انلاین درسها رو مطالعه میکنم و با استادم در اتباطم. بعد گفت سفر اروپایی یا امریکایی داشتی؟ ازدواج کردی؟ و اینکه ملکی به نام خودت داری؟ که جواب تمام اینها نه بود و بعد گفت متاسفم از نظر من شما کیستون تغییری نداشته. و باز هم ریجکت و مجبور شدم دیفر کنم به بهار.😭😭😭😭
بعد این ریجکت دوباره به استادم ایمیل زدم که من ریجکت شدم و تنها دلیلشم نداشتن فانده. که خدا رو شکر استادم بهم پارشیال فاندی که ۸۰ درصد هزینه ها رو ساپورت میکنه داد.
بعد از تکمیل تمام مدارک دوباره برای ۱۵ نوامبر ارمنستان وقت گرفتم. ( البته این رو هم بگم خواهرم هم برای همین فال رفتند امریکا. ایشون هم f1هستن. حالا دیگه نگرانتر بودم که افیسر بهم گیر بده که برادر و خواهرت جفتشون اونجان و توقصدت مهاجرته)
حالا روز مصاحبه:
وقتی که شماره ام اعلام شد رفتم تو کابینی که افیسر مو بور بود. بعد از سلام و احوالپرسی گفتم خوشحالم که دوباره میبینمتون. صدام رو نشنید و گفت چی؟ گفتم شما قبلا با من مصاحبه کردین. یه لبخندی زد و گفت بذار چک کنم و بعد گفت برو کابین بغل با همکارم مصاحبه شو. اومدم بیرون دیدم افیسر کم مو هست خوشحال شدم. و نشستم تا دوباره شماره ام رو اعلام کرد. رفتم داخل کابین سلام کرد پاسپورت و I20 و سی وی و RP رو گرفت. بعد پرسید:
چرا دکترا؟ گفتم بعد ارشد تو محیط کار با فیلد x اشنا شدم که دیدم بک گراندم و کارهای ارشدم خیلی تو این زمینه کمک میکنه بنابراین تصمیم گرفتم دکترا بخونم. والبته از ابتدا تصمیم داشتم که دکترا بخونم.
بعد دکترات چه می کنی؟ گفتم بر میگردم به شرکتی که توش کار میکردم میخوام دانشم رو بومی کنم و به همکارام تو شرکت کمک کنم که بتونیم تو زمینه x کار کنیم. اینجا اسم شرکت رو گفت و من هم تایید کردم.
بعد پرسید چرا این دانشکاه و این استاد؟ گفتم اسکایپ کردیم و فیلد هامون خیلی overlap داره.
بعد تبریک گفت که الان فاند دارم و برای بخش سلف فاند ازم bs خواست.
بعد کلی تایپ کرد اینجا دیگه امیدوار شدم که ویزا میگیرم.
بعد تبریک گفت و اینکه روند اداری باید طی بشه. سعی میکنیم تا قبل کلاسات برسی.✌✌✌✌
دوستان یه چند تا نکته
۱- اینکه کاملا مسلط باشید به جوابهاتون. تو صحبت کردن سعی کنید از دستاتون استفاده کنید که استرس تون کم بشه.
۲- من اول نمیخواستم اسم خواهرم رو تو ds بیارم. ولی اسمش رو نوشتم و هیچ سوالی هم از برادرو خواهر نپرسید.
۳- سعی کنید کاملا اماده باشید. من حقیقتا تو مصاحبه اولم اماده نبودم.
۴- من چون میدونستم که ممکنه افیسر مو بلند یا افیسر کم مو باهام مصاحبه کنه تمام تجربیات بچه ها با این دو نفر رو خوندم و سوالهاشو رو دراوردم. تمرین کردم.
۵- من دکترام تو robotic vision تو کارهای کشاورزی هست. فکر میکردم ممکنه کلمه رباتیک براشون حساس باشه. ولی خوب براش دلیل اماده کرده بودم.
از صمیم قلب برای همتون ارزوی موفقیت میکنم. من خودم خیلی استرس کشیدم امیدوارم همتون به هدفهاتون برسید. عذر خواهی میکنم طولانی شد. امیدوارم مفید باشه.
منبع کانال اپلای و ویزای امریکا
دانلود رایگان آموزش Deep Learning به کمک ابزار TensorFlow گوگل و پایتون (کلیپ ویدوئویی با حجم 1.5 گیگ شامل 13.5 ساعت ویدئو)
http://www.tutdl.ir/blog/1396/08/12/%D8%AF%D8%A7%D9%86%D9%84%D9%88%D8%AF-%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4-complete-guide-to-tensorflow-for-deep-learning-with-python/
http://www.tutdl.ir/blog/1396/08/12/%D8%AF%D8%A7%D9%86%D9%84%D9%88%D8%AF-%D8%A2%D9%85%D9%88%D8%B2%D8%B4-complete-guide-to-tensorflow-for-deep-learning-with-python/
معرفی #کورس ، #آموزش
Accelerating Deep Learning with GPU (Beta)
https://cognitiveclass.ai/courses/accelerating-deep-learning-gpu/
#deep_learning #GPU
Accelerating Deep Learning with GPU (Beta)
https://cognitiveclass.ai/courses/accelerating-deep-learning-gpu/
#deep_learning #GPU
cognitiveclass.ai
Accelerating Deep Learning with GPU (Course is currently being updated) - Cognitive Class
Please note that this course is currently not available as it is being updated. In the previous courses, we learned to use TensorFlow and Deep Leaning, providing some simple and fast-to-run examples. But, have you ever tried to train a complex deep learning…
Forwarded from M0h53n Ahmadi 🐚🐟
دوستان، دو موقعیت دکتری امنیت نرم افزار دانشگاه UCSB و ASU در زمینه باینری، مهندسی معکوس و تحلیل بدافزار داریم. کسی مایل هست من میتونم معرفی کنم و قرار با استاد ست کنم ک مستقیما صحبت کنید. صرفا باید از توانمندی افراد برای حضور در لبمون آگاه بشم ک با یک سری چالش حله. لطفا اینو واسه دوستان خودتونم ارسال کنید ک در امنیت هستند.
@pwnslinger
@pwnslinger
معرفی ۷ پایگاه اطلاعاتی
1. پایگاه Elsevier (الزویر) :
پایگاه بزرگ Elsevier یکی از مهمترین پایگاه های نشر منابع دیجیتالی در حوزه های مختلف علوم است. دفتر اصلی این ناشر در کشور هلند قرار دارد. در پایگاه Elsevier حدود 2200 مجله علمی در شاخه های مختلف علوم نمایه شده است. همچنین بیش از 25000 عنوان کتاب در این پایگاه قرار دارد. این پایگاه سرویس های مبتنی بر وب متنوعی را ارائه می دهد که مهمترین آنها عبارتند از: Scopus (اسکوپوس) و Science Direct (ساینس دایرکت).
2. پایگاه Springer (اشپرینگر) :
این پایگاه پس از Elsevier بزرگترین پایگاه علمی در جهان است که دفتر مرکزی آن در کشور آلمان قرار دارد. این پایگاه نیز دارای 1900 مجله علمی نمایه شده و 110000 عنوان کتاب در 26 شاخه مختلف علمی است.
3. پایگاه Wiley (ویلی) :
دفتر مرکزی این پایگاه در کشور ایالات متحده و در ایالت نیوجرسی واقع است. انتشارات Wiley در سال 2010 میلادی با راه اندازی سرویس مبتنی بر وب خود با عنوان Online Library تعداد 1500 عنوان مجله علمی را نمایه نموده است. همچنین حدود 14000 عنوان کتاب نیز از منابع الکترونیکی و آنلاین این پایگاه به شمار می رود. منابع این پایگاه شاخه های مختلف علوم (فنی، پزشکی و...) را شامل می شود.
4. پایگاه Cabi (کابی) :
دفتر مرکزی این موسسه در کشور انگلستان و در شهر آکسفور قرار دارد. این پایگاه معتبرترین پایگاه علمی در موضوع علوم کشاورزی (مهندسی کشاورزی و اقتصاد کشاورزی)، علوم دامی، بیوتکنولوژی و بهداشت و سلامت جهانی است. در این پایگاه حدود 187000 مقاله در زمینه های یاد شده نمایه شده است. همچنین این پایگاه امکان دسترسی به 10 میلیون چکیده مقاله را در موضوعات گفته شده فراهم می سازد.
5. پایگاه Ebsco (ابسکو) :
این پایگاه از تنوع موضوعی و کیفیت محتوایی بالایی برخوردار است و دربر گیرنده سرویس های مبتنی بر وب متنوعی است. بانک اطلاعاتی تمام متن این پایگاه بیش از 9090 عنوان مجله را نمایه نموده است.
6. پایگاه ACS (آ سی اس) :
انجمن شیمی ایالات متحده یکی از معتبرترین انجمن های علمی در علم شیمی است که 64 مجله علمی را نمایه می کند. 163 هزار محقق در علم شیمی از سراسر جهان عضو این انجمن هستند.
7. پایگاه IEEE (آی تریپل ای) :
این موسسه در سال 1884 میلادی در ایالات متحده بوجود آمد. موسسه مهندسان برق و الکترونیک (IEEE) دارای سرویس مبتنی بر وب به نام "Xplore" است که در آن 160 مجله علمی در حوزه برق، الکترونیک و کامپیوتر نمایه می شود. در این پایگاه همچنین مقالات بیش از 1200 کنفرانس بین المللی نمایه می شود. ماهیانه حدود 25000 مقاله به مقالات این پایگاه اضافه می شود.
1. پایگاه Elsevier (الزویر) :
پایگاه بزرگ Elsevier یکی از مهمترین پایگاه های نشر منابع دیجیتالی در حوزه های مختلف علوم است. دفتر اصلی این ناشر در کشور هلند قرار دارد. در پایگاه Elsevier حدود 2200 مجله علمی در شاخه های مختلف علوم نمایه شده است. همچنین بیش از 25000 عنوان کتاب در این پایگاه قرار دارد. این پایگاه سرویس های مبتنی بر وب متنوعی را ارائه می دهد که مهمترین آنها عبارتند از: Scopus (اسکوپوس) و Science Direct (ساینس دایرکت).
2. پایگاه Springer (اشپرینگر) :
این پایگاه پس از Elsevier بزرگترین پایگاه علمی در جهان است که دفتر مرکزی آن در کشور آلمان قرار دارد. این پایگاه نیز دارای 1900 مجله علمی نمایه شده و 110000 عنوان کتاب در 26 شاخه مختلف علمی است.
3. پایگاه Wiley (ویلی) :
دفتر مرکزی این پایگاه در کشور ایالات متحده و در ایالت نیوجرسی واقع است. انتشارات Wiley در سال 2010 میلادی با راه اندازی سرویس مبتنی بر وب خود با عنوان Online Library تعداد 1500 عنوان مجله علمی را نمایه نموده است. همچنین حدود 14000 عنوان کتاب نیز از منابع الکترونیکی و آنلاین این پایگاه به شمار می رود. منابع این پایگاه شاخه های مختلف علوم (فنی، پزشکی و...) را شامل می شود.
4. پایگاه Cabi (کابی) :
دفتر مرکزی این موسسه در کشور انگلستان و در شهر آکسفور قرار دارد. این پایگاه معتبرترین پایگاه علمی در موضوع علوم کشاورزی (مهندسی کشاورزی و اقتصاد کشاورزی)، علوم دامی، بیوتکنولوژی و بهداشت و سلامت جهانی است. در این پایگاه حدود 187000 مقاله در زمینه های یاد شده نمایه شده است. همچنین این پایگاه امکان دسترسی به 10 میلیون چکیده مقاله را در موضوعات گفته شده فراهم می سازد.
5. پایگاه Ebsco (ابسکو) :
این پایگاه از تنوع موضوعی و کیفیت محتوایی بالایی برخوردار است و دربر گیرنده سرویس های مبتنی بر وب متنوعی است. بانک اطلاعاتی تمام متن این پایگاه بیش از 9090 عنوان مجله را نمایه نموده است.
6. پایگاه ACS (آ سی اس) :
انجمن شیمی ایالات متحده یکی از معتبرترین انجمن های علمی در علم شیمی است که 64 مجله علمی را نمایه می کند. 163 هزار محقق در علم شیمی از سراسر جهان عضو این انجمن هستند.
7. پایگاه IEEE (آی تریپل ای) :
این موسسه در سال 1884 میلادی در ایالات متحده بوجود آمد. موسسه مهندسان برق و الکترونیک (IEEE) دارای سرویس مبتنی بر وب به نام "Xplore" است که در آن 160 مجله علمی در حوزه برق، الکترونیک و کامپیوتر نمایه می شود. در این پایگاه همچنین مقالات بیش از 1200 کنفرانس بین المللی نمایه می شود. ماهیانه حدود 25000 مقاله به مقالات این پایگاه اضافه می شود.
بچه هایی که دنبال اپلای هستند مطابق پیام قبلی از این دوست عزیز...
دوستانی ک پیش زمینه باینری دارن لطف کنن رزومه بفرستن روی تلگرامم. چون پروژه داریم فرصت اینکه ریسک کنیم زمینه عمومی امنیت بگیریم نیست. همچنین موقعیت کاراموزی و تحقیقاتی نیز مهیاست. ک حالت ویزا J ب خودش میگیره.
به این ای دی پیام دهید فقط لطفا.
@pwnslinger
دوستانی ک پیش زمینه باینری دارن لطف کنن رزومه بفرستن روی تلگرامم. چون پروژه داریم فرصت اینکه ریسک کنیم زمینه عمومی امنیت بگیریم نیست. همچنین موقعیت کاراموزی و تحقیقاتی نیز مهیاست. ک حالت ویزا J ب خودش میگیره.
به این ای دی پیام دهید فقط لطفا.
@pwnslinger