انتشارات Springer Nature در سال 2015 با ادغام سه نام بزرگ در نشر علم یعنی نِیچِر «Nature Publishing Group»، مک‌میلان«Macmillan Education» و اِشپرینگر «Springer Science+Business Media»  شکل گرفت. این ادغام، نقطه عطفی بود برای ایجاد یک مجموعه قدرتمند که بتواند در سه حوزه اصلی پژوهش، آموزش و سلامت فعالیت کند. از آن زمان تاکنون، Springer Nature با اتکا بر سابقه طولانی خود، که برخی برندهای آن به بیش از 180 سال پیش بازمی‌گردند، تبدیل به یکی از بزرگ‌ترین و معتبرترین ناشران علمی جهان شده است. این ناشر نه تنها مجلات و کتاب‌های علمی منتشر می‌کند، بلکه پلتفرم‌ها، خدمات فناوری، ابزارهای داده‌محور و راهکارهای سازمانی نیز ارائه می‌کند تا فرآیند پژوهش، انتشار، دسترسی و استفاده از دانش را تسهیل نماید. ماموریت Springer Nature این است که علم باید پیش رود و پژوهشگران باید قادر باشند یافته‌های خود را منتشر کنند، با یکدیگر به اشتراک بگذارند و در خدمت پیشرفت جهانی قرار دهند. بر اساس مطالب رسمی، این ناشر با ارائه محصولات، پلتفرم‌ها و خدمات فناورانه، به پژوهشگران، نویسندگان، اساتید دانشگاه، کتابداران و مؤسسات علمی کمک می‌کند تا دانش جدید را کشف کرده، منتشر کنند و با جامعه علمی جهان به اشتراک بگذارند.

                    📚 @topmathlearn 📚

انتشارات Springer Nature  فعالیت خود را عمدتا در سه حوزه اصلی متمرکز کرده است:

🔹 پژوهش (Research)

در این بخش، این ناشر بیش از سه هزار مجله علمی در رشته‌های مختلف ارائه می‌دهد. مجلاتی که شامل علوم پایه، مهندسی، علوم پزشکی، علوم اجتماعی و انسانی هستند. همچنین انتشار کتاب‌ها، مجموعه مقالات کنفرانس و منابع مرجع نیز در این حوزه انجام می‌پذیرد. مثلا مجلات تحت برند «Nature Portfolio» از جمله مهم‌ترین و پرارجاع‌ترین نشریات علمی جهان هستند.

🔹 آموزش (Education)

برند Macmillan Education که در مجموعه‌های Springer Nature قرار دارد، در زمینه تولید محتوای آموزشی، کتاب‌های دانشگاهی، منابع زبان و همکاری با مدارس و دانشگاه‌ها فعال است. این حوزه برای دانش‌آموزان، دانشجویان و مؤسسات آموزشی اهمیت زیادی دارد.

                  📚 @topmathlearn 📚

🔹 سلامت (Health/Professional)

در حوزه سلامت، Springer Nature با ارائه محتوای تخصصی، کتاب‌ها، ژورنال‌ها و راهکارهای فناورانه به پزشکان، پژوهشگران حوزه پزشکی، صنایع دارویی و مؤسسات مراقبت سلامت خدمات می‌دهد. این حوزه با تمرکز بر نشر علمی کاربردی، به ارتقای عملکرد حرفه‌ای کمک می‌کند.

در کنار این سه حوزه، این ناشر راهکارهایی نیز برای صنایع، سازمان‌ها و شرکت‌ها ارایه می‌دهد؛ یعنی نشر صنعتی، داده‌محور و راهکارهای پژوهش و توسعه (R&D) نیز توسط Springer Nature پشتیبانی می‌شوند. اگر پژوهشگر، استاد، کتابدار یا دانشجوی فعال در فضای علمی هستید، Springer Nature می‌تواند به ‌عنوان «درگاه» ورود به دنیای نشر علمی، دسترسی به منابع معتبر و مشارکت در انقلاب دانش جدید عمل کند.

                      📚 @topmathlearn 📚

🔹 مثلث خیام-پاسکال

یکی از آرایه‌های جالب در ریاضی، مثلث خیام-پاسکال است. این مثلث به ظاهر ساده خواص بسیار جالبی دارد. هر عدد در این مثلث مجموع دو عددی است که در بالا و سمت چپ و راست آن قرار دارند.

                                  1
                              1      1
                           1     2     1
                        1    3      3     1
                     1    4     6      4    1
                  1    5    10    10   5   1

مهمترین کاربرد این مثلث در محاسبه ضرایب بسط دوجمله‌ای نیوتن است. برای مثال، سطر پنجم، ضرایب بسط توان چهارم بسط دوجمله‌ای را نتیجه می‌دهد.

(a+b)^4=a^4+4a^3b+6a^2b^2+4ab^3+b^4

به این مثلث، «مثلث خیام»، «مثلث-پاسکال»، «مثلث خیام-پاسکال-نیوتن»، «مثلث تارتالیا» (در زبان ایتالیایی) و «مثلث یانگ هویی» (در زبان چینی) نیز گفته می‌شود. دلیل وجود نام‌های متعدد برای این مثلث آن است که دانشمندان گوناگون از نقاط مختلف جهان، شامل ایران، فرانسه، ایتالیا، چین، هند و آلمان، در برهه‌های مختلفی از تاریخ، مطالعاتی پیرامون این مثلث داشته‌اند.

                    📚 @topmathlearn 📚

📝 هوش مصنوعی در پژوهش (AI)

باوجودآنکه از پیدایش هوش مصنوعی و فناوری‌های مربوط به آن بیش از نیم قرن می‌گذرد، طی چند سال اخیر و با به میدان آمدن فناوری چت جی‌پی‌تی این اصطلاح بیشتر بر سر زبان‌ها افتاده است. هوش مصنوعی، در ساده‌ترین تعریف، به توانایی رایانه یا سایر ابزارهای پردازشی گفته می‌شود که همچون یک موجود هوشمند (مانند انسان) می‌تواند یاد بگیرد و مسئله حل کند. هدف هوش مصنوعی توسعه ماشینی است که بتواند مانند انسان فکر کند و رفتارهای انسان ازجمله درک، استدلال، یادگیری، برنامه‌ریزی، پیش‌بینی و غیره را تقلید کند. آغاز پژوهش‌های نوین هوش مصنوعی به جان مک کارتی بازمی‌گردد که در همایشی در دانشگاه دارتموث در سال 1956 اصطاح «هوش مصنوعی» را ابداع کرد. این نماد تولد حوزه علمی هوش مصنوعی بود. در سال‌های بعد میزان پیشرفت شگفت‌انگیز بود. با این حال، دانشمندان این حوزه به زودی متوجه شدند که هنوز تا تحقق اهداف نهایی هوشی معادل هوش انسان در ماشین‌ها راهی طولانی در پیش است.

                     📚 @topmathlearn 📚

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق دو عنصر مهم و زیربنایی هوش مصنوعی هستند. گرچه ممکن است این دو مفهوم به جای یکدیگر به‌کار روند، اما ماهیت و کارکرد آنها با هم متفاوت است. یادگیری ماشینی فرایندی است که در آن، داده‌های یک الگوریتم با رایانه و روش‌های آماری تغذیه می‌شوند. هدف از این اقدام، کمک به یادگیری و بهبود تدریجی عملکرد الگوریتم است. این الگوریتم لزوما برای انجام یک کار خاص برنامه‌ریزی نشده است؛ اما به واسطه این سازوکار می‌تواند به تدریج روند انجام آن را فراگیرد. اما منظور از یادگیری عمیق، نوعی الگوریتم یادگیری ماشینی است که داده‌های ورودی خود را با الهام از الگوهای شبکه عصبی موجودات زنده اجرا می‌کند. این الگوها از علم زیست‌شناسی نسخه‌برداری می‌شوند. در یک شبکه عصبی، لایه‌های متعدد (حداقل سه لایه) وجود دارند. هریک از این لایه‌ها می‌توانند ورودی یا خروجی باشند. وظیفه نهایی آنها نیز این است که داده‌ها را در سطوح متفاوتی پردازش کنند. این سازوکار به الگوریتم، امکان یادگیری عمیق‌تر الگوی موردنظر را می‌دهد. 

                    📚 @topmathlearn 📚

باوجودآنکه استفاده از هوش مصنوعی در پژوهش‌های دانشگاهی سابقه نسبتا قابل‌توجهی دارد، بااین حال در سالیان اخیر، هم به دلیل پیشرفت‌های سخت افزاری و ارزان‌تر شدن دستگاه‌های موردنیاز و هم به دلیل پیشرفت‌های نرم افزاری، استفاده از فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی ابعاد تازه‌تری یافته است. بااین حال، توجه به این نکته مهم است که الگوهای هوش مصنوعی بی‌نقص نیستند و ممکن است خطاهایی را مرتکب شده یا متنی را تولید کنند که کیفیت متن‌های نوشته شده انسانی را نداشته باشد. همچنین، متن تولیدی با هوش مصنوعی ممکن است فاقد خلاقیت و تفکر انتقادی یک پژوهشگر واقعی باشد. جیلان و کول دو چالش مهم استفاده از هوش مصنوعی در پژوهش‌های علمی را یکی خطر خطا یا سوگیری در متن و دیگری امکان استفاده از این ابزارها برای دستکاری یا تحریف سوابق علمی تلقی می‌کنند. درواقع، ازآنجاکه هوش مصنوعی بر داده‌های گسترده و فراوان متکی است و براساس آنها آموزش می‌بیند، چنانچه این داده‌ها سوگرفته باشند یا بر دیدگاه‌ها و نگاه‌های خاصی تاکید نامتعادل داشته باشند، نتایج حاصل نیز می‌تواند به همان اندازه نادقیق و ناکارآمد به حساب آید. بنابراین لازم است از احتمال استفاده نامناسب از ابزارهای هوش مصنوعی آگاه بود و صحت علمی، اعتبار و اصالت هر مقاله را به دقت ارزیابی کرد.

                     📚 @topmathlearn 📚

در نتیجه ابتدا باید اصول و پایه پژوهش را یاد گرفت و سپس از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار کمکی همراه با نظارت و ویرایش انسانی استفاده شود نه جایگزین تفکر و مهارت پژوهشی انسانی.

در پژوهش باید یاد بگیرید که

✅ چگونه یک موضوع درست و بروز انتخاب کنید!
✅ چگونه باید یک سوال پژوهشی اصولی در آن موضوع مطرح کنید و به آن پاسخ دهید! 
✅ چگونه منابع و مطالب معتبر را جستجو و ارزیابی کنید!
✅ چگونه یک نگارش علمی درست و اصولی داشته باشید!

                    
                    📚 @topmathlearn 📚

دوستان گرامی توجه کنید در پژوهش و نگارش مقاله در رشته ریاضی به دلیل استدلال‌های پیشرفته و نیاز به ترسیم‌های انتزاعی، برنامه‌ریزی‌های سلسله‌مراتبی پیچیده و آزمایش مسیرهای جدید با استفاده از مفاهیم پیچیده انتزاعی، هوش مصنوعی در عمل هیچ کمکی نمی‌تواند انجام دهد.

برای نگارش مقاله در رشته ریاضی باید مقاله بخوانید، مقاله بخوانید و مقاله بخوانید.

من آدم زندگی آکادمیک‌ام👩‍💻📚

درس خواندن، درس دادن، غرق شدن در کتاب و مقاله و نوشته‌هایم، پژوهش، تفکر و نوآوری همان چیزی هست که به من حس واقعی زندگی می‌دهد. 
هدف تحصیلات آکادمیک، عمیق فکر کردن، تحلیل کردن، فهمیدن، ساختن و پیشرفت کردن است.

زندگی من در دنیای آکادمیک جریان دارد❤️

فرا رسیدن روز پژوهشگر، روز تبیین ارزش و جایگاه جستجوگری خستگی‌ناپذیر در راه اعتلای علمی و فکری ایران بر صعودگران قله‌های دانش گرامی‌باد. شیرینی دانستن و کشف‌کردن گوارایتان.

                   📚 @topmathlearn 📚

🔶️ صحبت‌های آقای دکتر سیاوش شهشهانی در مورد سیستم دانشگاهی ایران در مورد تعداد مقاله برای استخدام هیئت علمی

یلدا، شبی به بلندای فرهنگ ایران زمین، ابتدایش در انتهای پاییز و انتهایش در ابتدای زمستان است.
این جشن باستانی بر مردم ایران فرخنده باد🌹

اخراج اساتید به‌دلیل مقاله!

جذابیت‌های ریاضی

💯 That's Your Opinion (Oπnion)😎


                         📚 @topmathlearn 📚

#طنز
#جذابیت_ریاضی

🔹️ عبور سکه از شکافی کوچک

در مقالات ریاضی برای حل قضیه‌ها یا مسائل پیچیده از این شیوه بسیار استفاده می‌شود. به این صورت که برای قضیه‌ها و مسائل پیچیده و سخت ریاضی معادل‌هایی ساده‌تر پیدا می‌کنند. سپس با استفاده از حل این معادل‌ها به پاسخ اصلی می‌رسند.

                    📚 @topmathlearn 📚

بین فلسفه می‌گردی،
لابه‌لای ادبیات می‌گردی،
درون سینما می‌گردی،
میان موسیقی می‌گردی،
بلکه
فلسفه‌ای تو را یافته باشد!
ادبیاتی تو را نوشته باشد!
فیلم‌سازی تو را ساخته باشد!
موسیقی‌‌دانی تو را نواخته باشد!

فرمول‌های ریاضی

💯 a^2+b^2=c^2


                         📚 @topmathlearn 📚

#فیثاغورث
#جذابیت_ریاضی

با سلام و احترام🌹

دوستانی که تمایل دارند در مقالات علمی با خانم دکتر همکاری کنند، به‌زودی شرایط این همکاری اطلاع داده خواهد شد.

📚 @topmathlearn 📚

استناد (Citation)

استفاده از مطالب علمی یک نویسنده توسط نویسنده‌ای دیگر که داخل مقاله یا کتاب خود بدان اشاره کرده باشد، سایتیشن یا شاخص استنادی نام دارد. سایتیشن در لغت به معنای ارجاع، استناد یا رفرنس است و یکی از معیارهای کلیدی در دنیای پژوهش و علم است. سایتیشن یک مقدار کمّی و قابل اندازه‌گیری است و هرچقدر تعداد ارجاع دهی یا استناد (Cite) به یک مقاله بیشتر باشد، نشان‌دهنده بالا بودن اعتبار آن مقاله است، زیرا در بررسی ارزش هر مدرک براساس تاثیر آن بر مقاله‌ها و نوشته‌های بعدی (استنادهای دریافتی از آثار بعدی) مورد بررسی قرار می‌گیرد. به بیان دیگر، هر چه مقاله‌ای بیشتر مورد ارجاع قرار بگیرد، به این معناست که محققین بیشتری از نتایج آن استفاده کرده‌اند یا آن را به‌عنوان مرجعی مهم در زمینه خاص خود می‌شناسند.

                   📚 @topmathlearn 📚

سایتیشن به خوانندگان و داوران این امکان را می‌دهد تا اطلاعات بیشتری درباره موضوع موردنظر پیدا کنند، به کارهای مرتبط دسترسی داشته باشند و صحت و اعتبار مطالب ارائه‌شده را بررسی کنند. این ارجاعات علمی نقشی کلیدی در تکامل و پیشرفت علم دارند، زیرا هر شاخص استنادی به‌نوعی نشان‌دهنده گامی جدید در مسیر تحقیقات علمی است که بر پایه کارهای پیشین بنا شده است. از منظر اهمیت، سایتیشن‌ها برای ارزیابی تاثیر علمی پژوهشگران و مقاله‌ها نقش بسزایی دارند. در شاخص اثرگذاری استنادی (Citation Impact) تعداد استنادهای دریافتی مورد بررسی قرار می‌گیرد. هرگاه تعداد زیادی از آثار به یک مدرک استناد کنند، آن مدرک مهم و دارای اعتبار تلقی می‌شود.  از طریق ردگیری استنادهای یک حوزه پژوهشی به گروهی از پژوهشگران می‌رسیم که پیوسته مورد استناد قرار می‌گیرند و در آن حوزه دارای بیشترین استنادها بوده‌اند. به این افراد پیشگامان پژوهش (Research Fronts) می‌گویند.

                  📚 @topmathlearn 📚

تعداد و کیفیت سایتیشن‌هایی که یک مقاله دریافت می‌کند، یکی از شاخص‌های اصلی برای سنجش اعتبار و ارزش آن محسوب می‌شود. این ارجاعات همچنین تاثیر مستقیمی بر رتبه‌بندی و جایگاه علمی دانشگاه‌ها، موسسات پژوهشی و پژوهشگران دارد. برای مثال، بسیاری از رتبه‌بندی‌های دانشگاهی مانند رتبه‌بندی شانگهای و QS از معیارهای مربوط به سایتیشن برای ارزیابی دانشگاه‌ها و موسسات استفاده می‌کنند. از سوی دیگر، سایتیشن‌ها به خوانندگان کمک می‌کنند تا به مقالات علمی دیگر دسترسی پیدا کنند و فهم عمیق‌تری از موضوعات پیچیده به دست آورند. برای محققین، ارجاع دادن به منابع دیگر به معنای احترام به کارهای پیشین و نشان‌دادن دانش عمیق در مورد حوزه تحقیقاتی است. با این توضیحات، می‌توان شاخص استنادی را به‌عنوان بخشی جدایی‌ناپذیر از فرآیند پژوهش علمی در نظر گرفت که تأثیر آن بر جایگاه علمی افراد و موسسات، به‌مراتب فراتر از صرفاً یک عدد است.

                    📚 @topmathlearn 📚

شاخص‌های علم سنجی

پژوهشگران علم سنجی پیوسته تلاش می‌کنند تا کیفیت‌ها را به صورت کمیت‌هایی نشان دهند که بیانگر آن کیفیت باشد. این معیارهای کمّی در علم سنجی با عنوان "شاخص" شناخته می‌شوند. اهمیت شاخص‌ها عبارت از بررسی عملکرد، تاثیرگذاری، رتبه‌بندی، مقایسه و ارتقاء افراد در محیط‌های آکادمیک هستند. در دنیای پژوهش‌های علمی، ارزیابی عملکرد محققان و نویسندگان بر اساس شاخص‌های علمی مختلفی انجام می‌شود. اهمیت سایتیشن نه تنها به‌عنوان شاخصی برای ارزیابی کیفیت و تاثیر علمی یک مقاله، بلکه به‌عنوان ابزاری برای اندازه‌گیری ارزش علمی یک پژوهشگر و همچنین جایگاه علمی یک دانشگاه یا موسسه تحقیقاتی مطرح می‌شود.

                    📚 @topmathlearn 📚

🔹اِچ-ایندکس (h-index)

اِچ ایندکس یک شاخص عددی است که برای سنجش تاثیرگذاری علمی یک پژوهشگر یا نویسنده استفاده می‌شود. این شاخص نشان می‌دهد که یک محقق حداقل چند مقاله دارد که هر کدام حداقل به همان تعداد بار مورد استناد قرار گرفته‌اند. به عبارت ساده‌تر، اگر پژوهشگری اِچ-ایندکس 25 داشته باشد، به این معناست که او حداقل 25 مقاله دارد که هر کدام حداقل 25 بار استناد شده‌اند. این شاخص در سال 2005 توسط جورج هیرش (Jorge E. Hirsch) که یک فیزیکدان دانشگاه کالیفرنیای جنوبی است به عنوان ابزاری جهت ارزیابی کیفی تحقیقات علمی پژوهشگران ارائه شد. هدف از اختراع این مقیاس عددی این بود که مشخص شود هر محقق در زمینه علمی خود چه اندازه مشارکت موفق داشته است و محققان تاثیرگذار را از آنهایی که صرفا تعداد زیادی مقاله منتشر می‌کنند، متمایز کند.

🔹️آی-ایندکس (i10-index)

آی-ایندکس یک شاخص عددی ساده است که نشان می‌دهد که چند مقاله از یک پژوهشگر حداقل ۱۰ بار مورد استناد قرار گرفته‌اند. برای مثال، اگرi10-index یک پژوهشگر 6 باشد، یعنی او 6 مقاله منتشر کرده است که هر کدام حداقل 10 بار مورد ارجاع قرار گرفته‌اند. این شاخص یک معیار ساده و کاربری برای سنجش میزان تاثیرگذاری پژوهش‌ها است و میزان استفاده و ارجاع به آثار یک پژوهشگر را نشان می‌دهد که در سال 2011 توسط گوگل اسکالر (Google Scholar) معرفی شد. هدف از ایجاد این شاخص این بود که پژوهشگران بتوانند بدون نیاز به محاسبات پیچیده، تصویری مناسب از میزان دیده شدن و ارزشمند بودن مقالات خود داشته باشند. گوگل اسکالر این شاخص را به‌طور خودکار از طریق داده‌های استنادی محاسبه می‌کند و پژوهشگران می‌توانند مقدار i10-index خود را در پروفایل گوگل اسکالر مشاهده کنند.

🔹جی-ایندکس (g-index)

جی-ایندکس یک شاخص عددی است که در سال 2006 توسط لئو اگه (Leo Egghe) جهت اصلاح و بهبود اِچ-ایندکس پیشنهاد شد. یکی از مهمترین ایرادهای اِچ-ایندکس این است که هر چند در امتیازدهی به مجموعه فعالیت‌های علمی یک فرد، مجله، دانشگاه و کشور، کم استناد بودن یک مقاله بر رتبه آن تاثیری ندارد، اما به همان نسبت هم این شاخص به مقاله‌های پراستناد بی‌اعتناست و این قبیل مقالات بر اِچ-ایندکس پژوهشگر تاثیر قابل‌توجهی ندارد. جی-ایندکس با استفاده از مجذور تعداد مقالات و مقایسه آن با مجموع استنادها در محاسبات، در واقع مقاله‌های پراستناد یک پژوهشگر را برجسته‌تر می‌کند. برای مثال، اگر g-index یک پژوهشگر 20 باشد، یعنی 20 مقاله پر استناد آن نویسنده حداقل 400 بار (2^20) مورد ارجاع قرار گرفته‌اند. جی-ایندکس هیچ‌وقت کمتر از اِچ-ایندکس نخواهد بود.

                   📚 @topmathlearn 📚

با سلام🌹

دوستان گرامی تمام مطالب علمی این کانال برای تمام رشته‌ها کاربردی و مفید می‌باشند و هر پژوهشگر موفقی باید با این مفاهیم آشنا باشد. این مطالب در دانشگاه به دانشجوها آموزش داده نمی‌شود و متاسفانه حتی مشاهده می‌کنیم که خیلی از این مفاهیم رو اگر از اساتید سوال کنید قادر نیستند که پاسخ درستی به دانشجو بدهند. هدف از تشکیل این کانال هم کمک به ارتقای سطح علمی افراد می‌باشد. خانم دکتر این مطالب رو با صرف وقت و دقت زیادی تهیه می‌کنند و این مطالب را به رایگان برای استفاده همه دوستان قرار می‌دهند. پس لطفا تمام دوستانی که از مطالب کانال استفاده می‌کنند، کانال رو به دوستان خود معرفی کنند. 

                      📚 @topmathlearn 📚