🔹 معرفی هوش مصنوعی 🔹

ابزار هوش مصنوعی برای بررسی و تشخیص متون نوشته شده توسط AI

🌐 سایت: www.gptzero.me

1⃣ ابتدا وارد سایت شده و در فیلد ابتدای صفحه، متن خود را وارد کنید.

2⃣ دکمه Scan را زده و نتایج به این صورت که چند درصد توسط AI ساخته شده و چند درصد توسط انسان نوشته شده است به نمایش در می آید.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Artificial intelligence and avian influenza: Using machine learning to enhance active surveillance for avian influenza viruses

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی در برابر آنفولانزای پرندگان: نبردی در آسمان‌ها

آنفولانزای پرندگان، کابوسی جهانی برای سلامت انسان، دام و حیات وحش، همواره چالشی بزرگ برای دامپزشکان و محققان بوده است. اما نگران نباشید، چرا که هوش مصنوعی (AI) با قدرت بی‌نظیر خود، وارد این میدان نبرد شده تا ما را در مهار این بیماری یاری کند! در این مقاله، قصد داریم به بررسی یکی از جذاب‌ترین کاربردهای AI در دامپزشکی، یعنی پیش‌بینی و مهار آنفولانزای پرندگان با کمک یادگیری ماشین بپردازیم.

🔹 وقتی آنفولانزا به پرواز درمی‌آید

پرندگان وحشی، به ویژه پرندگان آبزی، مخازن طبیعی ویروس آنفولانزای پرندگان هستند. این ویروس‌ها به سرعت در سراسر جهان پخش می‌شوند و می‌توانند خسارات جبران‌ناپذیری به صنعت طیور و سلامت انسان وارد کنند. به همین دلیل، نظارت فعال و دقیق بر جمعیت‌های پرندگان وحشی، امری ضروری و حیاتی است.

🔹 رمزگشایی از معمای آنفولانزا با هوش مصنوعی

هدف اصلی این تحقیق، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی احتمال جداسازی ویروس آنفولانزای پرندگان (AIV) از نمونه‌های جمع‌آوری‌شده از پرندگان وحشی بود. به عبارت دیگر، میخواستند بدانند که آیا می‌توان با کمک AI، پرندگانی را که احتمال آلودگی بیشتری دارند، شناسایی کرد؟

🔹 از داده‌ها تا دانش؛ چگونه ماشین‌ها یاد می‌گیرند؟

در این مطالعه، داده‌های جمع‌آوری‌شده در بازه زمانی 2006 تا 2011 در ایالات متحده مورد بررسی قرار گرفت. ویژگی‌های مختلفی مانند سن، جنس، نوع پرنده، موقعیت جغرافیایی و نتایج آزمایش‌های rRT-PCR برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گرفتند. در نهایت، بهترین مدل با استفاده از الگوریتم درخت‌های تقویت‌شده گرادیانی ایجاد شد.

🔹 پیش‌بینی‌های شگفت‌انگیز؛ هوش مصنوعی چه می‌گوید؟

مدل نهایی، قدرت پیش‌بینی بسیار بالایی داشت و توانست با دقت قابل قبولی، احتمال جداسازی ویروس آنفولانزای پرندگان را پیش‌بینی کند. جالب است بدانید که این مدل، موقعیت جغرافیایی و نتایج آزمایش‌های rRT-PCR را به عنوان مهم‌ترین عوامل پیش‌بینی‌کننده شناسایی کرد.

نقشه خطر؛ کدام مناطق در معرض تهدیدند؟ موقعیت جغرافیایی پرندگان، اطلاعات مهمی درباره احتمال آلودگی آنها ارائه می‌دهد.

نشانه‌های پنهان؛ چگونه ویروس را زودتر تشخیص دهیم؟ نتایج آزمایش‌های rRT-PCR، سرنخ‌های ارزشمندی برای شناسایی ویروس در مراحل اولیه فراهم می‌کنند.

یک کارآگاه هوشمند؛ چگونه الگوها را پیدا می‌کند؟ مدل یادگیری ماشین با تحلیل داده‌ها، الگوهای پنهان را کشف می‌کند و به ما در پیش‌بینی و مهار آنفولانزا کمک می‌کند.

🔹 آینده‌ای روشن‌تر با هوش مصنوعی

نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که یادگیری ماشین می‌تواند به طور چشمگیری کارایی و اثربخشی برنامه‌های نظارت فعال AIV را بهبود بخشد. این مدل می‌تواند برای اولویت‌بندی نمونه‌ها و ارزیابی سریع طرح‌های نظارتی مورد استفاده قرار گیرد. با کمک AI، می‌توانیم منابع محدود را به طور بهینه‌تری مدیریت کنیم و احتمال جداسازی ویروس را به حداکثر برسانیم.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎

🟦 جزوه فارسی آموزش «هوش مصنوعی»

🔹 این جزوه مباحث اصلی AI رو به صورت ساده و کاربردی توضیح داده

✅ مطالعه این جزوه برای علاقه‌مندان توصیه میشود.

📚 #کتاب
🤖   @Veterinary_AI   🐎

🟦 شناسایی رفتار سگ براساس داده‌های چندمدله از دوربین و دستگاه های مخفی

🔹 هدف مطالعه:
با افزایش تعداد خانواده‌ها که سگ‌ها را به عنوان حیوان خانگی نگه‌داری می‌کنند، نیاز به درک احساسات و وضعیت سلامت آن‌ها افزایش یافته است. این مطالعه بر روی نظارت بر رفتارهای سگ‌ها با استفاده از دوربین و دستگاه‌های مخفی تمرکز دارد.

🔹 روش‌ها:
داده‌های ویدئویی و سنسوری (شتاب‌سنج و ژیروسکوپ) از طریق دوربین و دستگاه مخفی جمع‌آوری شد. هفت نوع رفتار (ایستاده، نشسته، دراز کشیده با سر بالا، دراز کشیده بدون سر بالا، راه رفتن، بو کردن و دویدن) شناسایی شدند. مدل‌های شناسایی شیئی مانند FasterRCNN، YOLOv3 و YOLOv4 برای شناسایی سگ‌ها استفاده شدند.

🔹 نتایج:
مدل YOLOv4 بهترین عملکرد را در شناسایی سگ‌ها و دقت رفتار نشان داد. ترکیب داده‌های سنسوری با ویژگی‌های آماری مختلف دقت شناسایی را بهبود بخشید. مدل ادغام CNN-LSTM بالاترین دقت (93.4%) را در شناسایی رفتارهای سگ‌ها به دست آورد.

🔹 بحث:
ادغام داده‌های ویدئویی و سنسوری به‌طور قابل توجهی دقت شناسایی رفتار را در مقایسه با داده‌های تک‌مدله افزایش داد.این روش می‌تواند در درمان و نظارت بر سلامت سگ‌ها کاربرد داشته باشد و به شناسایی شرایطی مانند چاقی و افسردگی کمک کند. این مقاله تأکید می‌کند که استفاده از داده‌های چندمدله می‌تواند به شناسایی رفتارهای با کیفیت بهتر در سگ‌ها منجر شود و راه را برای تحقیقات بیشتر در این حوزه هموار کند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 توصیف نقطه عطف تاریخ توسط وزیر هوش مصنوعی امارات

🤖 @Veterinary_AI 🐎

🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹

    Veterinary ~ AI  on Instagram

🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹

🔹 به لطف تلاش‌های اعضای تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI ، پیج اینستاگرام ما افتتاح شد 🎉

🔹 عزیزان میتوانند پست ها و ویدئوهای جذاب را در پیج اینستاگرام ما به آدرس زیر دنبال کنند:

https://www.instagram.com/veterinary_ai


🤖 @Veterinary_AI 🐎

💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐

🟦 به این مناسبت، از الان محدودیت کانال برداشته میشود و قابلیت فوروارد، ذخیره و دانلود مطالب برای شما عزیزان باز میشود. همچنین از این پس میتوانید در زیر پست ها کامنت گذاشته و نظرات ارزشمند خود را با ما در میان بگذارید. 💙

🟥 لطفا با نشر پست ها، از ما حمایت کنید و کانال و پیج ما را به دوستان و همکاران خود معرفی کنید. ❤️

🟩 امید است که در نهایت بتوانیم برای دامپزشکان و صاحبین حیوانات آسایش بیشتری فراهم کنیم. 💚

🟨 با تشکر فراوان خدمت شما عزیزان 🙏


🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 تحول هوش مصنوعی در دامپزشکی 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Digital and Precision Technologies in Dairy Cattle Farming: A Bibliometric Analysis

🤖  @Veterinary_AI  🐎