آیا می‌دانید استرپتوکوک‌ها چطور روی محیط رشدشون هاله سبز، شفاف یا بدون تغییر ایجاد می‌کنند؟ 🌱🩸

بیایید با هم رمز آلفا، بتا و گاما همولیز رو کشف کنیم!

#میکروبیولوژی #استرپتوکوک

How to Enhance Images with Neural Networks
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-enhance-images-with-neural-networks/

https://mktb.me/jw10/

حتما ببین 😍

Types of Machine Learning Models You Should Know | by Shubham Verma | Sep, 2025 | Artificial Intelligence in Plain English
https://ai.plainenglish.io/types-of-machine-learning-models-you-should-know-b4749452f4ae

🚀 نصب TensorFlow و Keras 🔧

برای شروع کار با یادگیری عمیق و استفاده از TensorFlow و Keras، ابتدا باید TensorFlow را نصب کنید. Keras به‌عنوان یک API سطح بالا در TensorFlow گنجانده شده است. مراحل نصب به شرح زیر است: 

1️⃣ نصب TensorFlow با pip 
📥 دستور زیر را در ترمینال یا Command Prompt اجرا کنید: 

pip install tensorflow

2️⃣ نصب نسخه خاص TensorFlow 
📌 اگر به نسخه خاصی (مثلاً 2.13.0) نیاز دارید، از دستور زیر استفاده کنید: 

pip install tensorflow==2.13.0

3️⃣ تأیید نصب TensorFlow 
✅ برای اطمینان از نصب موفق، وارد محیط Python شوید و کد زیر را اجرا کنید: 

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)  # نسخه نصب‌شده TensorFlow را نمایش می‌دهد.

4️⃣ پشتیبانی از GPU (اختیاری) 
💻 اگر سیستم شما GPU دارد و می‌خواهید از آن برای محاسبات سریع‌تر استفاده کنید: 
1. مطمئن شوید که سیستم شما حداقل‌های لازم (مانند CUDA و cuDNN) را دارد. 
2. TensorFlow به‌طور خودکار GPU را شناسایی می‌کند. فقط کافی است دستور استاندارد نصب را اجرا کنید. 

5️⃣ بروزرسانی pip (در صورت نیاز) 
⚠️ اگر هنگام نصب با خطا مواجه شدید، مطمئن شوید نسخه pip شما به‌روز است: 

pip install --upgrade pip

✨ حالا TensorFlow و Keras آماده استفاده در پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق شما هستند! 

#یادگیری_عمیق #TensorFlow #Keras #هوش_مصنوعی #برنامه_نویسی

کتاب Katzung’s Basic & Clinical Pharmacology - ویرایش شانزدهم | آکادمی جی جی پلات: هوش مصنوعی و بیوانفورماتیک
https://ggplot.ir/shop/%D9%81%D8%A7%D8%B1%D9%85%D8%A7%DA%A9%D9%88%D9%84%D9%88%DA%98%DB%8C/P45382-%DA%A9%D8%AA%D8%A7%D8%A8-katzung-s-basic-clinical-pharmacology-%D9%88%DB%8C%D8%B1%D8%A7%DB%8C%D8%B4-%D8%B4%D8%A7%D9%86%D8%B2%D8%AF%D9%87%D9%85.html

Join Fiverr and discover the fastest way to hire freelancers, for any online project. Thank me later!

https://www.fiverr.com/pe/yv5KK9q

#فیوور
پلتفرمی برای گرفتن پروژه های خارجی و کسب درآمد دلاری

#رایگان_شد

دراگ ریپورپوزینگ بالینی | پروژه محور
https://mktb.me/c8nn/

آموزش داکینگ مولکولی با AutoDock Vina | رویکرد بالینی و پروژه محور
https://mktb.me/c8nn/

AI Workflow Automation Platform & Tools - n8n
https://n8n.io/?ps_partner_key=MDRiNGUxY2Y5NDlj&ps_xid=SiHzwPjtuyUgeE&gsxid=SiHzwPjtuyUgeE&gspk=MDRiNGUxY2Y5NDlj&gad_source=1&gad_campaignid=23201698295&gclid=Cj0KCQiA5abIBhCaARIsAM3-zFVH1DDQaa0gl8INV2GFpyBHjN_z_JgECuQetraKnTlAWOlEcKI6pDMaApgGEALw_wcB

گوگل در همکاری با دانشگاه ییل از مدل جدیدی به نام Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale) رونمایی کرده؛ مدلی با ۲۷ میلیارد پارامتر که برای درک «زبان سلول‌ها» طراحی شده. این مدل بر پایه‌ی خانواده مدل‌های باز Gemma ساخته شده و مرز جدیدی در تحلیل سلول‌های منفرد به شمار می‌ره. اهمیت این دستاورد زمانی دوچندان می‌شه که C2S-Scale تونسته یک فرضیه‌ی جدید درباره رفتار سلول‌های سرطانی مطرح کنه که بعدتر با آزمایش روی سلول‌های زنده هم تأیید شده؛ نتیجه‌ای که مسیر تازه‌ای برای درمان‌های احتمالی سرطان باز می‌کنه.

این مدل برای حل یکی از چالش‌های مهم ایمنی‌درمانی سرطان یعنی نامرئی بودن تومورها برای سیستم ایمنی (تومورهای «سرد») به کار گرفته شده. C2S-Scale با شبیه‌سازی اثر بیش از ۴۰۰۰ دارو، دارویی به نام سیلمیتاسرتیب (Silmitasertib) رو شناسایی کرده که در حضور مقدار کم پروتئین سیگنال‌دهنده‌ی اینترفرون، باعث افزایش چشمگیر نمایش آنتی‌ژن روی سطح سلول‌ها می‌شه؛ اتفاقی که تومور رو برای سیستم ایمنی «قابل دیدن‌تر» می‌کنه. آزمایش‌های بعدی در سلول‌های انسانی هم این پیش‌بینی رو تأیید کرده و نشون داده ترکیب سیلمیتاسرتیب با اینترفرون می‌تونه تا حدود ۵۰٪ میزان نمایش آنتی‌ژن رو افزایش بده.

این موفقیت نه‌تنها یک کشف علمی مهم به حساب میاد، بلکه الگویی تازه برای نحوه‌ی استفاده از مدل‌های بزرگ در زیست‌شناسی ارائه می‌ده. گوگل و ییل معتقدن این رویکرد می‌تونه روند کشف داروهای جدید و طراحی درمان‌های ترکیبی رو سرعت بده. مدل و ابزارهای مرتبط با C2S-Scale 27B از امروز برای جامعه پژوهشی در دسترس قرار گرفته و روی پلتفرم‌هایی مثل Hugging Face و GitHub قابل استفاده‌ست.
همچنین نسخه کامل این مقاله رو میتونید از اینجا مشاهده کنید.

@aipulse24