🟦 کتاب هوش مصنوعی مولد با پایتون و PyTorch

🔹 این کتاب یک راهنمای عملی و پروژه محور برای یادگیری هوش مصنوعی مولد از پایه تا پیشرفته است که مباحثی مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، مهندسی پرامپت، تولید تصویر با GAN و Diffusion، و بهینه‌سازی مدل‌ها را با کدهای PyTorch پوشش می‌دهد و برای تکمیل دوره‌های LLM بسیار مناسب است.

☑️ فایل pdf کتاب در کامنت
☑️ GitHub
#کتاب
🤖  @Veterinary_AI  🐎

1⃣ از ایده خام تا پروپوزال با کمک هوش مصنوعی برای دانشجویان دامپزشکی:

🔹 چالش‌ها: انتخاب موضوع، جستجوی مقالات، یافتن شکاف پژوهشی، تدوین فرضیه، طراحی روش‌شناسی و نگارش پروپوزال.

🔹 مسیر یادگیری:
ایده پژوهشی ← سوال پژوهشی ← جستجوی منابع ← شکاف پژوهشی ← فرضیه و اهداف ← روش‌شناسی ← پروپوزال و منابع.

🔹 ابزارها:
▪️ChatGPT: ایده‌پردازی، سوال‌سازی، تحلیل
▪️PubMed: جستجوی منابع پزشکی
▪️Elicit: یافتن، خلاصه‌سازی و مقایسه
▪️Consensus: جستجوی شواهد و جمع‌بندی
▪️ResearchRabbit: کشف مقالات مرتبط
▪️Scite: بررسی نحوه ارجاع و ادعاها
▪️NotebookLM: کار عمیق با منابع انتخابی
▪️Zotero/Mendeley: مدیریت منابع و ارجاعات

✅ در قالب یک پروژه عملی در ۶ پست آینده، به‌صورت گام‌به‌گام یاد می‌گیریم چگونه ایده «بررسی ارتباط شدت بیماری پریودنتال با شاخص‌های التهابی سیستمیک در سگ‌ها» را با استفاده از ابزارها و پرامپت‌های مناسب به یک پروپوزال پژوهشی تبدیل کنیم.

☑️ نکته: تمام داده‌ها و منابع باید توسط پژوهشگر با اصل مقاله چک شوند.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

2⃣ از «موضوع» تا Research Question

▪️موضوع «Periodontal disease in dogs» برای پایان‌نامه کلی است. برای دقیق‌ترشدن باید مشخص شود: چه سگ‌هایی؟ چه متغیری؟ چه پیامدی؟

🔹 مرحله اول: ایده‌پردازی با ChatGPT 

پرامپت: «من دانشجوی دامپزشکی هستم و به بیماری پریودنتال در سگ‌ها علاقه دارم. ۱۰ ایده پژوهشی قابل اجرا پیشنهاد بده. برای هر ایده جمعیت، متغیر، پیامد و طرح مطالعه را مشخص و ایده‌ها را رتبه‌بندی کن.»

مسیرهای احتمالی: 
▪️شدت بیماری پریودنتال و التهاب سیستمیک 
▪️بیماری پریودنتال و عملکرد کلیه 
▪️بیماری پریودنتال و کیفیت زندگی 
▪️بیماری پریودنتال و سن 

🔹 مرحله دوم: محدود کردن موضوع 

با فرض انتخاب مسیر اول؛ پرامپت: «برای بررسی ارتباط بیماری پریودنتال و التهاب سیستمیک در سگ‌ها، ۵ Research Question قابل اندازه‌گیری پیشنهاد بده. عامل، جمعیت و پیامد هر سؤال را مشخص کن.»

▪️ مثال Research Question: 
«آیا شدت بیماری پریودنتال با شاخص‌های التهابی سیستمیک در سگ‌ها ارتباط دارد؟»

▪️چالش نهایی: آیا این سؤال جدید است؟ 
برای یافتن Research Gap باید Literature را بررسی کنیم.

#ابزار
🤖 @Veterinary_AI 🐎

3⃣ پیشینه پژوهش

▪️حالا باید بررسی کنیم آیا Research Question ما قبلاً مطالعه شده است یا خیر؛ زیرا هنوز نمی‌توانیم آن را Research Gap بدانیم.

🔹 مرحله اول: ساخت Search Terms با ChatGPT

کلیدواژه‌ها را در سه گروه مشخص می‌کنیم:
▪️Population: Dog / Canine
▪️Disease: Periodontal disease / Periodontitis
▪️Outcome: Systemic inflammation / CRP / IL-6

🔹 مرحله دوم: جستجو در PubMed

ترکیب‌های مختلف کلیدواژه‌ها را جستجو می‌کنیم.
▪️ PubMed → پیدا کردن مقالات واقعی

🔹 مرحله سوم: جستجو در Elicit و Consensus

برای پیدا کردن مطالعات مرتبط، جهت کلی شواهد و مقایسه نتایج.

▪️ Elicit → کشف و مقایسه مطالعات
▪️ Consensus → جمع‌بندی شواهد مبتنی بر مقالات

🔹 مرحله چهارم: مقایسه مطالعات

مطالعات مهم را در یک جدول جمع می‌کنیم:

Study | Population | Biomarkers | Main findings | Limitations

این مقایسه در مرحله بعد به پیدا کردن Research Gap کمک می‌کند.

⚠️ نکته: AI فقط ابزار کمکی است؛ هر مقاله، Reference یا DOI باید در PubMed یا سایت ژورنال بررسی شود و Abstract و در صورت امکان Full Text خوانده شود.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

4⃣ شکاف پژوهشی (Research Gap)

▪️سؤال اصلی: «چه چیزی را هنوز نمی‌دانیم؟»
این همان Research Gap است.

▪️شکاف پژوهشی لزوماً به معنی نبود مطالعه قبلی نیست؛ ممکن است نتایج متناقض، Population یا Biomarker کمتر بررسی‌شده، یا محدودیت مهمی وجود داشته باشد.

🔹 مرحله اول: Literature Matrix در Elicit

مقایسه مطالعات بر اساس:

Population | Sample size | Disease assessment | Biomarkers | Main findings | Limitations
برای داشتن تصویر منظم‌تر

🔹 مرحله دوم: ResearchRabbit

یافتن مطالعات مرتبط با وارد کردن یک یا دو مقالهٔ پایه (Seed Paper) و بررسی Citation Network‌ آن‌ها

🔹 مرحله سوم: Scite

بررسی حمایت یا مخالفت سایر مطالعات با یافته‌ها و بررسی Citation Context

🔹 مرحله چهارم: ChatGPT

تحلیل مطالعات و پیشنهادهای احتمالی Research Gap

⚠️ نکته مهم: Research Gap پیشنهادی AI باید دوباره با منابع معتبر و مقاله اصلی بررسی شود.

▪️ در مثال ما، ارتباط Periodontal disease و Systemic inflammation قبلاً بررسی شده؛ بنابراین باید مشخص کنیم کدام بخش این رابطه هنوز به اندازه کافی مطالعه نشده است.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

5⃣ از Research Gap تا Hypothesis و Objectives

▪️پس از Research Gap، باید مشخص کنیم دقیقاً چه چیزی را بررسی می‌کنیم.

🔹 مرحله اول: NotebookLM

مقالات منتخب را وارد کرده و می‌خواهیم فقط بر اساس همین منابع یافته‌ها و محدودیت‌ها را بررسی کند.

🔹 مرحله دوم: دقیق‌تر کردن Research Question

اگر سؤال کلی باشد، آن را مشخص‌تر می‌کنیم:
▪️سگ‌های با درجات مختلف بیماری پریودنتال
▪️شدت بیماری پریودنتال
▪️بیومارکرهای التهابی سیستمیک منتخب

🔹 مرحله سوم: ساخت Hypothesis با ChatGPT

یک فرضیه قابل‌آزمون بر اساس منابع می‌سازیم، مثلاً: «سگ‌های مبتلا به بیماری پریودنتال شدیدتر، سطوح بالاتری از Biomarkerهای التهابی منتخب دارند.»

⚠️ توجه: Hypothesis یک پیش‌بینی است، نه نتیجه تحقیق

🔹 مرحله چهارم: تعیین Objectives

1️⃣ تعیین شدت بیماری پریودنتال
2️⃣ اندازه‌گیری و مقایسه Biomarkerها بین درجات مختلف بیماری
4️⃣ بررسی ارتباط شدت بیماری با Biomarkerها

🔹 مرحله پنجم: بررسی سازگاری

در نهایت با ChatGPT بررسی می‌کنیم که:

Research Question → Hypothesis → Objectives → Methodology

با یکدیگر هماهنگ باشند.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

6⃣ روش‌شناسی (Methodology)

▪️ سؤال اصلی: «این تحقیق را دقیقاً چطور انجام دهیم؟»

🔹 مرحله اول: Study Design

با توجه به Research Question، طراحی مناسب را انتخاب می‌کنیم و تصمیم نهایی را بر اساس منابع، امکانات، بودجه و نظر استاد و متخصص آمار می‌گیریم.

🔹 مرحله دوم: انتخاب حیوانات

معیارهای ورود و خروج و Confounderهای احتمالی مثل سن، جنس، بیماری‌های سیستمیک و داروها را مشخص می‌کنیم.

🔹 مرحله سوم: Variables

متغیرهای اصلی، Outcomeها و Confounderها را مشخص و دسته‌بندی می‌کنیم.

🔹 مرحله چهارم: Measurement

مشخص می‌کنیم شدت بیماری و بیومارکرها چگونه اندازه‌گیری می‌شوند و روش‌های مطالعات قبلی را با کمک Elicit مقایسه می‌کنیم.

🔹 مرحله پنجم: Sampling & Sample Size

گروه‌بندی، روش نمونه‌گیری و حجم نمونه را تعیین می‌کنیم. حجم نمونه باید با روش آماری مناسب تأیید شود.

🔹 مرحله ششم: Statistical Analysis

بر اساس طراحی مطالعه، اهداف و نوع داده‌ها، آزمون‌های آماری مناسب را انتخاب می‌کنیم.

▪️در پایان باید بدانیم:
چه حیواناتی؟ چه متغیرهایی؟ چگونه اندازه‌گیری؟ چند نمونه؟ چه گروه‌هایی؟ چگونه تحلیل؟

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

7⃣ ساخت و بررسی نهایی پروپوزال

▪️حالا همه بخش‌ها را کنار هم می‌گذاریم و پروپوزال را می‌سازیم:

🔹 مرحله اول: ساختار پروپوزال

Title | Introduction | Problem Statement | Research Gap | Hypothesis | Objectives | Methodology | Statistical Analysis | Expected Results | References

🔹 مرحله دوم: ChatGPT

تبدیل اطلاعات به ساختار پروپوزال و بررسی هماهنگی بخش‌ها.

🔹 مرحله سوم: NotebookLM

بررسی پشتیبانی ادعاها با منابع منتخب.

🔹 مرحله چهارم: Zotero / Mendeley

برای جمع‌آوری، سازمان‌دهی و مدیریت References و Citationها استفاده می‌کنیم.

🔹 مرحله پنجم: Scite

ادعاهای مهم و منابع آن‌ها را بررسی می‌کنیم تا ببینیم مطالعات بعدی از آن‌ها حمایت کرده‌اند یا نتایج متفاوتی گزارش شده است.

🔹 مرحله ششم: بررسی نهایی با AI

بررسی نهایی مثل یک داور سخت‌گیر: سؤال، Gap، فرضیه، اهداف، روش‌شناسی، آمار و ادعاهای بدون پشتوانه.

☑️ پرامپت و چک‌لیست نهایی در کامنت

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 وبینار آنلاین «کاربرد هوش مصنوعی در دامپزشکی»

🔹 زمان برگزاری: ۵ و ۶ شهریور ۱۴۰۵

👩‍🏫 مدرس: دکتر نرمین قاسم‌زاده
(مخترع و پژوهشگر بین المللی)

✅ دارای ۱۰ امتیاز بازآموزی

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

☑️ Royan Giti ☑️  09180809181

☑️ Instagram ☑️ Telegram

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 مرد استرالیایی نام Gamgee ایده تولید واکسن سرطان سگش با هوش مصنوعی را به استارتاپ تبدیل کرد!

🔹 چند ماه قبل ماجرای جنجالی کارآفرین استرالیایی که با ChatGPT و گراک واکسن سرطان اختصاصی برای سرطان سگ خود طراحی کرده بود، خبرساز شد. اکنون او با تأسیس استارتاپ جدیدی می‌خواهد واکسن‌های ‌سرطان مبتنی‌بر mRNA برای سگ‌ها تولید کند.

🔹 با وجود تردیدهای علمی، این ایده جذابیت فراوانی برای سرمایه‌گذاران داشته است. شرکت Y Combinator از این استارتاپ حمایت کرده و گمجی مدعی شده است که فرایند جذب بیمار برای اولین آزمایش‌های بالینی خود را در استرالیا آغاز می‌کند.

🔹 در بخش مربوط به دامپزشکان در سایت Gamgee، به کاهش ۷۵ درصدی حجم تومور در اولین نمونه مستندشده اشاره شده است. این شرکت وعده داده که فرایند درمانی کمتر از ۲۰ دقیقه از وقت دامپزشک را می‌گیرد، نیازی به تغییر روال‌های بالینی ندارد و واکسن نهایی ظرف مدت چهار هفته آماده تحویل خواهد بود.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 وبسایت MyreaderAI یک دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه مطالعات است که امکان بارگذاری کتاب‌ها، مقالات، ویدئوها و اسناد را برای کاربران فراهم می‌آورد تا پرسش‌های خود را مطرح کنند.

🔹 این پلتفرم با شناسایی آنی نقل‌قول‌های مرتبط، پاسخ‌های دقیق ارائه می‌دهد. همچنین، کاربران قادرند کتابخانه ابری خود را ایجاد کرده و از تحلیل‌های هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.

🔹 این سرویس شامل خلاصه‌های کتاب‌های پرفروش در حوزه‌های گوناگون است و از بیش از ۳۰ زبان برای تبدیل متن به کتاب صوتی پشتیبانی می‌نماید. کاربران می‌توانند تا ۲۰۰ صفحه متن را به‌صورت رایگان بارگذاری کرده و روزانه ۵ پرسش مطرح کنند.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 وقتی هوش مصنوعی ویروس تولید می‌کند!

🔹 پژوهشگران دانشگاه استنفورد با کمک هوش مصنوعی موفق شدند ژنوم‌های کامل باکتریوفاژهای جدید را طراحی و در آزمایشگاه تولید کنند؛ ویروس‌هایی که فعال بودند و توانایی آلوده‌کردن و از بین بردن باکتری E. coli را داشتند.

🔹 باکتریوفاژها ویروس‌هایی هستند که باکتری‌ها را هدف قرار می‌دهند. پژوهشگران با استفاده از مدل هوش مصنوعی Evo، که الگوهای موجود در DNA را یاد می‌گیرد، فاژهایی طراحی کردند که برخی از آن‌ها حتی توانستند بر مقاومت باکتری‌ها در برابر فاژهای طبیعی غلبه کنند.

🔹 این فناوری می‌تواند در آینده به طراحی فاژهای اختصاصی برای مقابله با باکتری‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک کمک کند. با این حال، توانایی طراحی ویروس با هوش مصنوعی، اهمیت نظارت و ایمنی زیستی را نیز پررنگ‌تر می‌کند.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Biomni 🔹

🔹 این هوش مصنوعی توسط دانشگاه استنفورد توسعه یافته و برای انجام فعالیت‌های پیچیده در پژوهش‌های زیست‌پزشکی طراحی شده است که می‌تواند یک مسئله پژوهشی را به چند مرحله تقسیم کند، ابزار و پایگاه داده مناسب را پیدا کند، داده‌ها را تحلیل کند و در نهایت نتایج مراحل مختلف را در کنار یکدیگر قرار دهد.

▪️تفسیر تغییرات ژنتیکی و بررسی ارتباط آن‌ها با بیماری‌ها
▪️تحلیل داده‌های زیستی و ژنتیکی
▪️شناسایی اهداف احتمالی برای تولید دارو
▪️بررسی امکان استفاده از داروهای موجود در دیگر بیماری‌ها
▪️پیش‌بینی ویژگی‌های دارویی و احتمال سمیت ترکیبات
▪️بررسی برهم‌کنش دارو و پروتئین
▪️طراحی آزمایش‌های ویرایش ژن و آزمایش‌های غربالگری
▪️طراحی و بررسی روش‌های آزمایشگاهی
▪️جست‌وجو و ترکیب اطلاعات از منابع علمی و پایگاه‌های تخصصی

🔹 یکی از ویژگی‌های مهم Biomni این است که می‌تواند در یک پروژه چندین ابزار مختلف را در کنار هم قرار دهد و نیز دارای مجموعه‌ای از ابزارها و منابع تخصصی در زمینه‌های مختلف زیست‌پزشکی است که امکان اتصال آن به ابزارها و منابع جدید نیز وجود دارد.

☑️ Biomni ☑️ Youtube

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🚨 ماجرای فرار ایجنت هوش مصنوعی چه بود؟

🔹 در ۱۸ تیر ۱۴۰۵، ایجنت آزمایشی Astra از محیط خود خارج و دو روز بعد به Hugging Face که میزبان هزاران مدل هوش مصنوعی است، نفوذ کرد. ← منبع

🔹 تیم امنیتی تا ۲۵ تیر حمله را مهار کرد، اما OpenAI چند روز بعد متوجه شد که مهاجم، عامل خودشان بوده است! ← منبع

🔹 پس از این حادثه، OpenAI اقدامات امنیتی مانند ایزوله‌سازی کدها و محدود کردن دسترسی‌ها را انجام داد و توسعه برخی مدل‌ها را متوقف کرد. ← منبع

🔹 سم آلتمن درباره تمرکز قدرت هوش مصنوعی در دست چند شرکت هشدار داد و بر توزیع گسترده و تقویت امنیت تأکید کرد. ← منبع

🔹 بررسی‌ها نشان داد حدود ۱۲۰۰ ایجنت، کانال ارتباطی ساخته و بیش از ۷۰ هزار پیام ردوبدل کردند؛ ۷۰۰ تایشان در این حمله مشارکت داشتند و فعالیت خود را از سیستم‌های ارزیابی پنهان کردند. ← منبع

🔹 چندی پیش نیز ایجنت OpenClaw برای ثبت‌نام کاربر در کلاس پرمخاطب باشگاه، به سیستم نفوذ کرد، نفر اول لیست انتظار را حذف و کاربر را از رتبه چهارم به سوم رساند! ← منبع

🔹 ایجنت‌ها ذاتا شرور نیستند؛ رفتار آنها ناشی از اشتیاق بیش‌ازحد برای خشنودی کاربران است. ← منبع

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی CatsMe درد گربه را از روی چهره تشخیص می‌دهد!

🔹 یکی از چالش‌های بزرگ در گربه‌ها این است که آنها درد خود را پنهان می‌کنند. به همین دلیل گاهی بیماری تا مراحل پیشرفته تشخیص داده نمی‌شود. این اپلیکیشن تنها با یک عکس از صورت گربه احتمال وجود درد یا تغییرات سلامتی را با دقت ۹۵ درصد ارزیابی می‌کند.

🔹 این سیستم بر پایه Feline Grimace Scale (FGS) (یک روش علمی و معتبر برای ارزیابی درد حاد گربه‌ها) و با همکاری شرکت Carelogy و دانشکده دامپزشکی دانشگاه نیهون ژاپن توسعه یافته است.

🔹 این ابزار، پنج شاخص اصلی صورت گربه را ارزیابی می‌کند:
▪️وضعیت گوش‌ها
▪️میزان باز بودن چشم‌ها
▪️فرم پوزه
▪️جهت سبیل‌ها
▪️موقعیت سر
سپس با مقایسه این ویژگی‌ها با هزاران تصویر آموزشی احتمال وجود درد را تخمین می‌زند.

🔹 امکانات CatsMe:
▪️تشخیص درد از روی یک عکس
▪️ثبت روزانه وضعیت سلامت گربه
▪️ثبت اشتها، رفتار، مصرف دارو و عادات دفع
▪️نمایش روند تغییرات سلامت در تقویم
▪️امکان مدیریت چند گربه در یک حساب کاربری
▪️تولید گزارش برای دامپزشک

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
☑️ Feline Grimace Scale (FGS)

☑️ CatsMe
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 تشخیص کم‌خونی فقط با فیلم گرفتن از چشم!

🔹 تیمی از پژوهشگران سیستمی جدید طراحی کرده‌اند که می‌تواند فقط با استفاده از ویدیوهای کوتاه از سفیدی چشم، میزان گلبول‌های قرمز و سطح هموگلوبین خون را تخمین بزند.

🔹 در آزمایش انجام‌شده روی ۲۲۴ نفر، این سیستم توانست در حدود ۸۳ درصد مواقع کم‌خونی را به‌درستی شناسایی کند. پژوهشگران برای این کار ویدیوهای ۱۰ ثانیه‌ای از چشم افراد ثبت کردند و سپس مدل هوش مصنوعی به نام VesselNet با بررسی الگوهای جریان خون، سطح هموگلوبین و تعداد گلبول‌های قرمز را پیش‌بینی کرد.

🔹 مزیت اصلی این فناوری، غیرتهاجمی بودن و امکان استفاده آسان‌تر در مناطق کم‌امکانات یا شرایطی است که خون‌گیری مداوم دشوار است. با این حال، این سیستم فعلاً بیشتر به‌عنوان یک ابزار کمکی و غربالگری اولیه کاربرد دارد.

🔹 حسگرهای غیرتهاجمی خون مانند Pronto-7 با تاباندن نور از روی ناخن میزان هموگلوبین را اندازه‌گیری می‌کنند، اما دقت آن‌ها تحت‌تأثیر رنگ پوست، به‌ویژه در افراد با پوست تیره، کاهش می‌یابد. فناوری جدید با تمرکز بر سفیدی چشم یا صلبیه، این مشکل را برطرف می‌کند.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 اجرای رایگان و آفلاین ابزارهای هوش مصنوعی!

🔹 پس از ورود به وب‌سایت Pinokio و دانلود نسخه مناسب مک یا ویندوز، وارد بخش Apps شده و مدل مدنظر خود را انتخاب کنید:

▪️چت‌بات‌ها
▪️مترجم‌ها
▪️مدل‌های زبانی و AI ایجنت‌ها
▪️ابزارهای تولید تصویر و موسیقی
▪️و سایر ابزارهای هوش مصنوعی

سپس روی گزینه Install یا Run کلیک کرده و پس از نصب و آماده‌سازی، میتوانید بدون نیاز به اینترنت از ابزار انتخاب‌شده استفاده کنید. (اجرای لوکال ابزارهای Open Source هوش مصنوعی)

☑️ از اسکریپت‌ها و مدل‌های معتبر استفاده کنید. برخی ابزارهای ارائه‌شده توسط کاربران ممکن است به‌طور کامل بررسی نشده باشند. پیش از اجرا، اعتبار و امنیت آن‌ها را بررسی کنید و ترجیحاً مدل‌ها و اسکریپت‌ها را از مخازن رسمی گیت‌هاب دریافت نمایید.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

1⃣ تحلیل و جمع‌بندی مقالات موجود در کانال

🔹 پیش‌بینی و مدیریت کولیک و لنگش در اسب‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین

☑️ فایل pdf تحلیل و جمع‌بندی در کامنت

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
https://t.me/Veterinary_AI/30
https://t.me/Veterinary_AI/10
https://t.me/Veterinary_AI/119
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

2⃣ تحلیل و جمع‌بندی مقالات موجود در کانال

🔹 انقلاب هوش مصنوعی در صنعت طیور: از تشخیص بیماری تا مدیریت هوشمند مزرعه

☑️ فایل pdf تحلیل و جمع‌بندی در کامنت

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
https://t.me/Veterinary_AI/39
https://t.me/Veterinary_AI/148
https://t.me/Veterinary_AI/21
https://t.me/Veterinary_AI/23
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

3⃣ تحلیل و جمع‌بندی مقالات موجود در کانال

🔹 پاتولوژی دیجیتال و تشخیص بیماری‌های انگلی: انقلابی در تشخیص میکروسکوپی با هوش مصنوعی

☑️ فایل pdf تحلیل و جمع‌بندی در کامنت

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
https://t.me/Veterinary_AI/91
https://t.me/Veterinary_AI/11
https://t.me/Veterinary_AI/254
https://t.me/Veterinary_AI/362
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

4⃣ تحلیل و جمع‌بندی مقالات موجود در کانال

🔹 هوش مصنوعی در آبزی‌پروری، جراحی و فارماکولوژی: کاربردهای نوین در فناوری‌های زیستی و پزشکی

☑️ فایل pdf تحلیل و جمع‌بندی در کامنت

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
https://t.me/Veterinary_AI/132
https://t.me/Veterinary_AI/64
https://t.me/Veterinary_AI/15
https://t.me/Veterinary_AI/287
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎