👉 @navidcasts 🎓

این گزارش به بررسی اجمالی «ایبوگین»، یک ترکیب روان‌گردان طبیعی می‌پردازد که به دلیل پتانسیل چشمگیر خود برای درمان اعتیاد به مواد افیونی، تقریباً در یک شب مورد توجه قرار گرفته است. ایبوگین، که از قرن‌ها پیش در مراسم روحانی آفریقای غربی استفاده می‌شده، به صورت اتفاقی در سال ۱۹۶۲ به عنوان درمانی برای اعتیاد کشف شد و توانایی آن در متوقف ساختن ولع و علائم ترک را برجسته ساخت.

👉 @navidcasts 🎓

با وجود شواهد حکایتی و مطالعات کوچک که نرخ موفقیت قابل توجهی را در ترک مواد افیونی نشان می‌دهند، این دارو به دلیل خطر جدی ایجاد مسمومیت قلبی و مرگ، در ایالات متحده غیرقانونی و در رده‌بندی مواد مخدر قرار دارد؛ بنابراین، هزاران آمریکایی ناامید برای دریافت این درمان تحت نظارت پزشکی به کلینیک‌هایی در کشورهایی مانند مکزیک روی می‌آورند.

👉 @navidcasts 🎓

در نهایت، با وجود نبود درک کامل از سازوکار ایبوگین و نیاز به تحقیقات بیشتر، ایبوگین به عنوان یک تغییردهنده قوی الگوهای منفی عمل می‌کند و اکنون تلاش‌هایی در ایالات متحده، از جمله در تگزاس، برای تأمین بودجه آزمایش‌های بالینی رسمی و ارزیابی ارزش درمانی آن آغاز شده است.

👉 @navidcasts 🎓

این متن، نقشه راهی جامع برای فراگیری داکر از سطح مبتدی تا حرفه‌ای ارائه می‌دهد که هدف اصلی آن حل مشکل «روی ماشین من کار می‌کند» از طریق بسته‌بندی برنامه‌ها با تمام وابستگی‌هایشان در کانتینرهای استاندارد شده است.

👉 @navidcasts 🎓

این راهنما با معرفی مفاهیم بنیادی داکر آغاز می‌شود و بر اهمیت درک مسئله‌ای که داکر حل می‌کند، تأکید دارد؛ سپس به استفاده عملی از تصاویر موجود در DockerHub می‌پردازد. در ادامه، یادگیری نحوه ساخت تصاویر سفارشی با استفاده از Dockerfile را آموزش می‌دهد و مفاهیم پیشرفته‌تری مانند شبکه‌سازی داکر (Docker Networking)، Docker Compose برای مدیریت برنامه‌های چند کانتینری و حجم‌های داکر (Docker Volumes) برای پایداری داده‌ها را تشریح می‌کند.

👉 @navidcasts 🎓

در نهایت، این نقشه راه با تمرکز بر بهترین شیوه‌های تولید (Production Best Practices)، از جمله استفاده از تگ‌های نسخه‌بندی شده و ساخت‌های چندمرحله‌ای، و همچنین ادغام داکر در خطوط لوله CI/CD و معرفی Kubernetes به عنوان گام منطقی بعدی برای مدیریت کانتینرها در مقیاس بالا، به پایان می‌رسد.

👉 @navidcasts 🎓

این متن رونوشتی از یک وبینار در مورد Azure NetApp Files (ANF) است که یک سرویس ذخیره‌سازی با عملکرد بسیار بالا در پلتفرم مایکروسافت اژور (Azure) محسوب می‌شود و با همکاری NetApp ارائه شده است. سخنرانان، ANF را به‌عنوان یک سرویس شخص اول (First Party Service) کاملاً مدیریت‌شده و یکپارچه در اژور معرفی می‌کنند که برای پردازش‌های کاری بسیار نیازمند به عملکرد بالا، مانند سرورهای فایل سازمانی، محاسبات با عملکرد بالا (HPC)، دسکتاپ‌های مجازی، و پایگاه‌های داده (مانند SAP و اوراکل) طراحی شده است. ویژگی‌های کلیدی این سرویس شامل تأخیر زیر یک میلی‌ثانیه، پشتیبانی از چندین پروتکل فایل (SMB و NFS، و قابلیت Dual Protocol)، و ویژگی‌های مدیریت داده سازمانی مانند ذخیره‌سازی پویا (Dynamic Storage)، محافظت از داده‌ها از طریق اسنپ‌شات‌های سریع، و قابلیت بازیابی بلایای طبیعی (DR) از طریق تکثیر بین منطقه‌ای است.

👉 @navidcasts 🎓

هدف اصلی این وبینار، نمایش مزایای عملکردی و سهولت مدیریت ANF با ارائه مثال‌های واقعی از بهبود سرعت شبیه‌سازی‌ها و کاهش زمان پشتیبان‌گیری در محیط‌های مشتریان است.

👉 @navidcasts 🎓

Video models are zero-shot learners and reasoners

این متن علمی با این فرض که مدل‌های ویدیویی در حال تبدیل شدن به مدل‌های بنیادین عمومی برای بینایی ماشین هستند، همان نقشی را ایفا می‌کنند که مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای پردازش زبان طبیعی ایفا کردند.


👉 @navidcasts 🎓

نویسندگان نشان می‌دهند که مدل Veo 3 توانایی‌های شگفت‌انگیز یادگیری و استدلال صفر-مرحله‌ای (zero-shot) را در طیف گسترده‌ای از وظایف بصری از ادراک (مانند تشخیص لبه و تقسیم‌بندی) تا مدل‌سازی فیزیکی و دستکاری صحنه از خود نشان می‌دهد.


این توانایی‌های نوظهور، به ویژه قابلیت "زنجیره فریم‌ها" (Chain-of-Frames یا CoF) که معادل بصری استدلال گام به گام در LLMهاست، نشان‌دهنده پیشرفت سریع مدل‌های ویدیویی به سمت تبدیل شدن به یک مدل عام‌گرا برای درک بصری است. این تحقیق استدلال می‌کند که با وجود عملکرد ضعیف‌تر در مقابل مدل‌های تخصصی، سیر تکاملی مدل‌های ویدیویی، آینده بینایی ماشین را به سمت معماری‌های واحد و عمومی هدایت خواهد کرد.

👉 @navidcasts 🎓

لینک مقاله : https://arxiv.org/pdf/2402.03300

این منبع، مدل زبان بزرگ متن‌باز جدیدی به نام DeepSeekMath 7B را معرفی می‌کند که مرزهای توانایی استدلال ریاضی را جابه‌جا کرده است.

👉 @navidcasts 🎓

این مدل با پیش‌آموزش مستمر بر روی ۱۲۰ میلیارد توکن مرتبط با ریاضیات که با دقت از داده‌های عمومی وب (Common Crawl) استخراج شده‌اند، به دقت ۵۱.۷% در معیار رقابتی MATH دست یافته که قابل مقایسه با مدل‌های بسته مانند Gemini-Ultra و GPT-4 است.

👉 @navidcasts 🎓

علاوه بر داده‌های مقیاس بزرگ و باکیفیت، نویسندگان از یک الگوریتم یادگیری تقویتی کارآمد و کم‌هزینه به نام Group Relative Policy Optimization (GRPO) استفاده کرده‌اند تا عملکرد مدل را بهبود بخشیده و نشان دهند که آموزش کد، توانایی استدلال ریاضی را تقویت می‌کند.

👉 @navidcasts 🎓

به‌طور کلی، این مقاله رویکردهای نوآورانه در جمع‌آوری داده و بهینه‌سازی مدل را برای ارتقاء چشمگیر قابلیت‌های ریاضی مدل‌های زبان متن‌باز تشریح می‌کند.

👉 @navidcasts 🎓

منبع

این منبع که توسط StartWien ارائه شده است، راهنمایی جامعی را به زبان فارسی برای تازه‌واردان به وین فراهم می‌کند و بر نظام آموزشی وین تمرکز دارد. این راهنما موضوعات کلیدی از جمله مراقبت رایگان از کودکان برای نوزادان تا ۶ ساله و جزئیات مربوط به ثبت‌نام و یک سال کودکستان اجباری را پوشش می‌دهد.

👉 @navidcasts 🎓

بخش‌های مفصلی به تحصیلات مدرسه اجباری از دبستان (Volksschule) تا مقاطع بالاتر مانند دبیرستان (AHS) و انواع مدارس فنی و حرفه‌ای اختصاص یافته است، که مسیرهای مختلف آموزشی تا ماتورا (دیپلم) را تشریح می‌کند. علاوه بر این، اطلاعاتی درباره آموزش اجباری تا ۱۸ سالگی، امکان تطبیق مدارک تحصیلی خارجی، و منابعی برای کمک و مشاوره رایگان به دانش‌آموزان و والدین ارائه می‌دهد تا ادغام موفقیت‌آمیز آنان در جامعه وین تسهیل گردد.

👉 @navidcasts 🎓

🚨 هشدار : هوش مصنوعی ممکن است اشتباه کرده باشد!

بهترین کار این است که با ایمیل ها و شماره تلفن های تماس ارائه شده برای اطمینان تماس بگیرید :

ایمیل اول :

schulplatz@bildung-wien.gv.at

اگر شما در حین سال تحصیلی به وین نقل مکان کرده اید، فرزند شما که در سن تحصیل میباشد، میتواند هر زمان در یک مدرسه شروع به تحصیل کند. در این صورت از طریق پست الکترونیکی با schulplatz@bildung-wien.gv.at تماس بگیرید.

👉 @navidcasts 🎓

ایمیل دوم :

هنوز سوالی دارید؟

تیم StartWien در اداره ادغام و تنوع (MA 17) با کمال میل به شما کمک میکند.

Stadt Wien - Integration und Diversität
1080 Wien, Friedrich-Schmidt-Platz 3
E-Mail: post@ma17.wien.gv.at
Telefon: +431400081510

👉 @navidcasts 🎓

این راهنما، فرآیند ثبت یک اپلیکیشن در Microsoft Entra ID را تشریح می‌کند، که برای ایجاد یک اعتماد ضروری بین برنامه شما و پلتفرم هویت مایکروسافت حیاتی است.

👉 @navidcasts 🎓

این ثبت به اپلیکیشن امکان مدیریت هویت و دسترسی (IAM) را می‌دهد تا بتواند به طور ایمن با سرویس‌های مایکروسافت و APIها تعامل کند. پیش‌نیازها شامل داشتن یک حساب Azure با حداقل سطح دسترسی توسعه‌دهنده اپلیکیشن است، و این فرآیند با ورود به مرکز مدیریت و پیمایش به بخش ثبت‌های اپلیکیشن آغاز می‌شود.

👉 @navidcasts 🎓

نکته کلیدی این است که این اعتماد یک‌طرفه است، به این معنی که اپلیکیشن به پلتفرم هویت اعتماد می‌کند، و در پایان فرآیند، شناسه اپلیکیشن (شناسه مشتری) منحصر به فردی برای استفاده در کد برنامه به منظور تأیید توکن‌های امنیتی تولید می‌شود.

لینک ویدیو یوتیوب خلاصه تر : https://youtu.be/3_fP8zZoWi8

👉 @navidcasts 🎓

وقتی دارید از Azure AI Foundry برای میزبانی مدل های زبانی بزرگ استفاد می کنید، یکی از رایج ترین مدل های پرداخت Pay as You Go هست. اما در این پادکست مصنوعی فارسی یک روش دیگه مثل PTU و محدودیت ها و ملاحظات آن توضیح داده شده است.

ویدیو خلاصه تر : https://youtu.be/IEODnCpJ7sg

لینک محاسبه وجود ظرفیت که در ویدیو و پادکست ازش صحبت می شه : https://ai.azure.com/resource/calculator

فریدنسرایش هوندِرت‌واسر هنرمندی استثنایی بود که با آثارش سیمای شهر وین را برای همیشه دگرگون کرد؛ هنرمندی که به دلیل مخالفت شدیدش با خطوط مستقیم، یکنواختی و استانداردسازی شهرت داشت.

👉 @navidcasts 🎓

آثار او که به شدت از سبک گائودی الهام گرفته، با استفاده جسورانه از رنگ‌های زنده، بی‌نظمی و استفاده مکرر از موتور مارپیچ شناخته می‌شود. شهرت گسترده او نه تنها به دلیل نقاشی‌هایش، بلکه بیشتر به واسطه پروژه‌های معماری اوست؛ او که به معماری انسان‌محور و طبیعی اعتقاد داشت، مفهوم «مستأجران درختی» و «حق پنجره» را مطرح کرد تا طبیعت را به فضای شهری بیاورد.

👉 @navidcasts 🎓

کارهای برجسته او در وین شامل هوندرت‌واسرهاوس (خانه‌ی هوندرت‌واسر) با نماهای آشفته و کف‌های ناهموار، نوسازی کارخانه سوزاندن زباله شپیتلائو و تأسیس کونست‌هاوس وین (موزه هنرهای وین) است که همگی بیانگر تعهد او به محیط زیست و مخالفت با ساختارهای اقتدارگرا هستند.

اطلاعات تکمیلی : https://news.1rj.ru/str/migrationeasy/2939

خلاصه‌ای از آخرین تغییرات و تحولات در سرویس‌های ابری مایکروسافت اژور را پوشش می‌دهد.

👉 @navidcasts 🎓

محورهای اصلی شامل بازنشستگی قابلیت‌های قدیمی، مانند اتصال پایگاه داده برنامه وب استاتیک و دیسک‌های مدیریت‌نشده، و همچنین ترویج راه‌حل‌های جدید و پیشرفته‌تر مانند حساب‌های ذخیره‌سازی عمومی هدف V2 است. تمرکز قابل توجهی بر روی بهبود قابلیت‌های شبکه‌ای و امنیتی وجود دارد، از جمله افزایش پشتیبانی از گروه‌های IP در فایروال اژور و بازنشستگی پروتکل قدیمی SSTP در گیت‌وی VPN به نفع IKEv2 و OpenVPN.

👉 @navidcasts 🎓

علاوه بر این، این به‌روزرسانی‌ها شامل پیشرفت‌هایی در سرویس‌های کانتینر اژور (AKS)، سرویس‌های ذخیره‌سازی (مانند فایل‌های NetApp اژور) و دیتابیس‌ها (مانند معرفی پورت سفارشی در MySQL انعطاف‌پذیر) است؛ همچنین به انتشار مدل‌های جدید OpenAI در Foundry اژور، از جمله GPT-5 Pro و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل فریم‌ور در Azure Arc اشاره شده است.

ویدیو خلاصه تر در یوتیوب : https://youtu.be/72W1PXwMcZA

یک مطالعه گسترده ترکیبی که داده‌های مشاهده‌ای و ژنتیکی را بررسی کرده است، این باور دیرینه را به چالش می‌کشد که نوشیدن کم الکل می‌تواند از مغز محافظت کند.

👉 @navidcasts 🎓

یافته‌های محققان نشان می‌دهد که در واقع، خطر ابتلا به زوال عقل همگام با مقدار مصرف الکل افزایش می‌یابد، و هیچ سطح ایمنی شناسایی نشده است.


نتایج همچنین حاکی از آن است که منافع ادعایی مصرف کم احتمالاً خطای استنباط معکوس بوده است، زیرا افرادی که در مراحل اولیه زوال عقل هستند، اغلب مصرف الکل خود را کاهش می‌دهند. بنابراین، این تحقیق قویاً بر تأثیر مضر الکل در هر سطحی بر خطر زوال عقل تأکید می‌کند و مصرف کمتر را به عنوان یک استراتژی مهم پیشگیرانه مطرح می‌نماید.

ویدیو خلاصه تر در یوتیوب : https://youtu.be/RVk6N8Kn_uU?si=Rg1vCa36OUufbtD0

دانشمندان مدار مغزی خاصی را کشف کرده‌اند که می‌تواند درد مزمن را خاموش کند و امیدهای جدیدی برای درمان افرادی که از رنج طولانی‌مدت شکایت دارند، ایجاد کرده است.

👉 @navidcasts 🎓

این تحقیق بر روی نورون‌های گیرنده Y1 در هسته پارابرونکیال جانبی متمرکز است که به عنوان یک سوئیچ عصبی عمل می‌کنند و سیگنال‌های درد مداوم را هنگامی که غرایز بقای ضروری مانند گرسنگی یا ترس فعال می‌شوند، تحت‌الشعاع قرار می‌دهند. این یافته‌ها نشان می‌دهد که مغز دارای یک مکانیسم درونی برای اولویت‌بندی نیازهای فوری بقا بر درد است، و هدف‌گیری این مدار انعطاف‌پذیر می‌تواند راه را برای درمان‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای که نه تنها به دارو، بلکه به مداخلات رفتاری نیز توجه دارند، هموار کند.

👉 @navidcasts 🎓

پژوهشگران اشاره می‌کنند که این فعالیت عصبی می‌تواند به عنوان یک نشانگر زیستی برای درد مزمن مورد استفاده قرار گیرد و درک ما از این که چرا درد پس از بهبودی زخم ادامه می‌یابد را تغییر می‌دهد.

لینک ویدیو خلاصه تر در یوتیوب : https://youtu.be/Bu41Bj_KxuY?si=86vMALAUiC2v3yLy

👉 @navidcasts 🎓


این وویس آموزشی به پیکربندی فضاهای کاری یادگیری ماشین آژور (Azure Machine Learning Workspaces) می‌پردازد و بر سناریوی متداول ایزوله‌سازی شبکه مجازی مدیریت‌شده آژور (Azure Managed Vnet Isolation) تمرکز دارد.

👉 @navidcasts 🎓

هدف اصلی توضیح نحوه ایجاد یک فضای کاری با دسترسی ورودی غیرفعال و دسترسی خروجی تنها به اینترنت مجاز است، که یک شبکه مجازی مدیریت‌شده را فراهم می‌کند. سخنران توضیح می‌دهد که به جای استفاده از شبکه‌های مجازی اضافی برای اتصال، یک روش جایگزین را انتخاب کرده که در آن دسترسی به فضای کاری از طریق آدرس‌های IP منتخب مجاز می‌شود و سپس نحوه پیکربندی این تنظیمات در رابط کاربری آژور و همچنین نیاز به تنظیمات خاص در حساب‌های ذخیره‌سازی مرتبط برای مطابقت با این ایزوله‌سازی شبکه را نشان می‌دهد.

👉 @navidcasts 🎓

در نهایت، تفاوت بین دسترسی مبتنی بر اعتبار (Credential-based) و دسترسی مبتنی بر هویت (Identity-based) به ذخیره‌سازی برای امنیت بیشتر مورد بحث قرار می‌گیرد.


لینک ویدیو خلاصه تر در یوتیوب : https://youtu.be/tty2s6b3Biw?si=wVHi5D0SJjpmEqwd

مقاله تحقیقاتی از Nature Communications به بررسی دقیق عوامل خطر وزوز گوش و چگونگی سیر تکاملی آن در طول زمان می‌پردازد.

👉 @navidcasts 🎓

محققان با استفاده از داده‌های گسترده UK Biobank، دو مدل یادگیری ماشینی مجزا را برای پیش‌بینی وجود وزوز گوش و شدت آن آموزش دادند. یافته‌های کلیدی نشان می‌دهد که در حالی که سلامت شنوایی مهم‌ترین عامل برای حضور وزوز گوش است، عواملی مانند خلق و خو، روان‌نژندی (neuroticism)، و اختلالات خواب نقش تعیین‌کننده‌ای در پیش‌بینی شدت و پیشرفت طولانی‌مدت آن در طی نُه سال دارند.

👉 @navidcasts 🎓

این تمایز منجر به طراحی یک پرسشنامه بالینی ساده‌شده شش موردی (POST) برای تشخیص افرادی شد که در معرض خطر شدید شدن وزوز گوش قرار دارند، که این ابزار برای مدیریت بالینی زودرس حیاتی است.

لینک مقاله اصلی : https://www.nature.com/articles/s41467-025-59445-3


ویدیو کوتاه تر و خلاصه تر فارسی در یوتیوب : https://youtu.be/xnUs2RQnAq0

Niederlassungsbewilligung – ausgenommen Erwerbstätigkeit

این سند به طور مفصل درباره درخواست اولیه برای کسب «مجوز اقامت – غیر از اشتغال» در اتریش بحث می‌کند که مخصوص اتباع کشورهای ثالث است که مایلند بدون انجام فعالیت‌های انتفاعی در این کشور اقامت کنند.

👉 @navidcasts 🎓

برای موفقیت در این فرآیند، متقاضیان باید شرایط عمومی و ویژه اعطای اجازه اقامت را احراز کنند، از جمله داشتن درآمد مکفی که دو برابر نرخ‌های مرجع مشخص شده در قانون بیمه اجتماعی عمومی است و ارائه مدرک دانش زبان آلمانی.

👉 @navidcasts 🎓

این درخواست عموماً باید شخصاً و پیش از ورود به اتریش در نمایندگی‌های دیپلماتیک خارج از کشور ارائه شود، هرچند گروه‌های خاصی مجاز به درخواست در داخل اتریش هستند، و در نهایت پس از پنج سال اقامت پیوسته، می‌توان برای دریافت عنوان اقامتی «اقامت دائم – اتحادیه اروپا» درخواست داد.

این منبع به بررسی تحول فناوری اطلاعات از طریق به‌کارگیری هوش مصنوعی می‌پردازد و تاکید می‌کند که چگونه عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در حال تغییر نحوه هدایت گردش‌کارهای پیچیده هستند.

👉 @navidcasts 🎓

تفاوت کلیدی میان دستیاران هوش مصنوعی (که بر اساس درخواست و پاسخ عمل می‌کنند) و عامل‌های هوش مصنوعی در این است که عامل‌ها دارای اختیار عمل (agency) هستند و می‌توانند برای دستیابی به اهداف و نتایج تعریف‌شده، در چارچوب‌های مشخص تصمیم‌گیری و اقدام کنند.

👉 @navidcasts 🎓


این منبع با ارائه یک مثال مشروح از فرآیند ایجاد یک پیش‌فاکتور مشتری، نشان می‌دهد که چگونه ساماندهی عامل‌ها (Agent Orchestration)، برخلاف اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) که نیازمند ساختاردهی بسیار دقیق است، به دلیل توانایی عامل‌های تخصصی در تفسیر داده‌ها و انجام منطق سطح بالاتر، یک تغییر پارادایم و نه صرفاً یک پیشرفت تدریجی، محسوب می‌شود. در نهایت، هر دو روش به دنبال افزایش بهره‌وری و تمرکز تیم‌ها بر وظایف با ارزش بالاتر هستند، اما عامل‌های هوش مصنوعی غنای و انعطاف‌پذیری بیشتری را در اتوماسیون فراهم می‌کنند.

منبع ارائه شده معرفی «Serverless Fleets» از سوی IBM Cloud Code Engine است که برای رسیدگی به چالش‌های اجرای حجم کاری محاسباتی-فشرده و در مقیاس بزرگ بر روی یک پلتفرم کاملاً مدیریت شده و بدون سرور طراحی شده است.

👉 @navidcasts 🎓

این فناوری جدید به توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده اجازه می‌دهد تا تعداد زیادی از کارهای دسته‌ای را به یک نقطه پایانی ارسال کنند و به‌طور خودکار منابع محاسباتی لازم، از جمله سرورهای بدون سرور GPU، را برای اجرای موازی کارها فراهم می‌کند. Serverless Fleets با ساده‌سازی اجرای حجم کاری موازی و حذف مدیریت زیرساخت پیچیده، به‌ویژه برای صنایع نیازمند مانند خدمات مالی و علوم زیستی، وعده بهینه‌سازی هزینه از طریق یک مدل «پرداخت به ازای استفاده» را می‌دهد.

👉 @navidcasts 🎓

در اصل، این ویژگی مقیاس‌پذیری و کارایی محاسبات پیشرفته، از جمله هوش مصنوعی مولد، را در یک محیط ساده و متحد افزایش می‌دهد.

این منبع جزئیات ترانه «سرنوشت اوفلیا» (The Fate of Ophelia)، یک تک‌آهنگ برجسته در سبک‌های دنس-پاپ و سینث-پاپ از تیلور سویفت را شرح می‌دهد که در سال ۲۰۲۵ منتشر شد.

👉 @navidcasts 🎓

هسته اصلی ترانه بر محور تعهد سویفت به یک یار وفادار می‌چرخد که او را از سرنوشتی تراژیک مشابه شخصیت اوفلیا در نمایش‌نامه هملت شکسپیر نجات می‌دهد، که این امر به طور خاص به رابطه خواننده با ترویس کلس اشاره دارد.

👉 @navidcasts 🎓

از نظر تجاری، این تک‌آهنگ موفقیت عظیمی کسب کرد و رکوردهای جهانی اسپاتیفای برای بیشترین استریم روزانه و هفتگی را شکست و در صدر جدول‌های بین‌المللی متعددی از جمله بیلبورد هات ۱۰۰ قرار گرفت.

👉 @navidcasts 🎓

همچنین، موزیک ویدیوی این ترانه که توسط خود سویفت کارگردانی شده بود، با نمایش او در قالب‌های مختلف شوگرل‌های تاریخی به صورت یک رویداد سینمایی منتشر شد.

این منبع به معرفی شبکه‌عصبی گرافی جدیدی به نام GLSTM می‌پردازد که برای کاهش مشکل "فشردگی بیش از حد" (over-squashing) در شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) طراحی شده است.

👉 @navidcasts 🎓

فشردگی بیش از حد که منجر به یک "تنگنای اطلاعاتی" (information bottleneck) می‌شود، زمانی رخ می‌دهد که اطلاعات دریافتی از یک میدان درک بزرگ در یک بردار با اندازه ثابت فشرده می‌شود. محققان این پدیده را از دریچه "ظرفیت ذخیره‌سازی و بازیابی مدل" (model storage and retrieval capacity) بازنگری می‌کنند و استدلال می‌کنند که این مشکل شامل دو جزء متمایز است: اشباع ظرفیت و حساسیت پایین.

👉 @navidcasts 🎓

برای مقابله با محدودیت ظرفیت، این مدل جدید با الهام از معماری‌های توالی‌محور مانند xLSTM، از "حافظه تداعی‌گر" (associative memory) استفاده می‌کند و عملکرد برتر خود را در یک کار مصنوعی جدید به نام "یادآوری تداعی‌گر همسایه" (Neighbor Associative Recall - NAR) و همچنین در معیارهای دنیای واقعی به نمایش می‌گذارد.

این سند راهنمایی جامعی برای مدیران فناوری اطلاعات ارائه می‌دهد تا جداسازی شبکه را در یادگیری ماشین Azure طراحی و پیاده‌سازی کنند، که یک استراتژی امنیتی حیاتی برای محافظت از منابع سازمانی است.

👉 @navidcasts 🎓

این طرح شامل تأمین امنیت دسترسی ورودی به محیط کاری (مانند دسترسی دانشمندان داده) و دسترسی خروجی از محیط کاری و منابع محاسباتی (مانند دسترسی به سایر خدمات Azure یا مخازن بسته‌های Python) است. دو گزینه اصلی برای این جداسازی وجود دارد: جداسازی شبکه مدیریت‌شده (توصیه شده برای سهولت کار) و جداسازی شبکه سفارشی، که هر کدام تنظیمات، مزایا و محدودیت‌های متفاوتی برای کنترل دقیق ترافیک خروجی دارند.

👉 @navidcasts 🎓

علاوه بر این، راهنما ملاحظات مهمی مانند جلوگیری از نشت داده، وضوح DNS برای Private Link و پیکربندی نقاط پایانی مدیریت‌شده آنلاین را تشریح می‌کند.

ویدیو خلاصه تر درباره همین موضوع : https://youtu.be/3-VkYKLNYW8

این سند مقایسه‌ای دقیق بین پورتال Azure AI Foundry و استودیوی Azure Machine Learning ارائه می‌دهد تا کاربران بتوانند بهترین پلتفرم را برای نیازهای توسعه هوش مصنوعی خود انتخاب کنند.

👉 @navidcasts 🎓

پورتال Azure AI Foundry به عنوان یک پلتفرم یکپارچه برای توسعه و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی مولد معرفی شده است که محیطی متمرکز و با قابلیت همکاری بالا برای مهندسان داده و توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند. در مقابل، استودیوی Azure Machine Learning یک پلتفرم مدیریت شده و جامع برای مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده است که بر ساخت، آموزش، و استقرار مدل‌های ML مقیاس‌پذیر و مسئولانه تمرکز دارد.

👉 @navidcasts 🎓

در نهایت، یک جدول مقایسه‌ای مفصل، تفاوت‌های کلیدی آن‌ها را در حوزه‌هایی مانند ذخیره‌سازی و آماده‌سازی داده، توسعه مدل و آموزش، هوش مصنوعی مولد، و امنیت سازمانی برجسته می‌سازد.