برای یک #کرکس که منقارش شکسته بود، #پروتز گذاشتند. نه در امریکا و اروپا، در بیمارستان مرکزی دامپزشکی #ایران خودمون😍
➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
🌐 آینده‌ی شغلی، بازار کار، درآمد رشته مهندسی پزشکی :👨🎓👩🎓
"در حال حاضر بازار کار هیچ رشته‌ای در حد ایده‌آل نیست و این شامل حال رشته‌ی مهندسی پزشکی نیز میشود اما بدون شک وضعیت فارغ‌التحصیلان این رشته، نسبت به رشته‌های مهندسی دیگر، مطلوب‌تر است. چون ارزش اقتصادی وسایلی که مهندسین پزشکی طراحی، تعمیر، نگهداری یا خریداری می‌کنند، بسیار بالا است. برای مثال اگر یک کامپیوتر یک یا دو میلیون تومان قیمت دارد، یک دستگاه پزشکی بطور متوسط ده‌ها میلیون تومان می‌ارزد. برای همین مسؤولان بیمارستانها بطور نسبی برای حفظ و نگهداری آنها اهمیت بسیاری قائل‌اند. این امر باعث شده تا بسیاری از فارغ‌التحصیلان ما حتی دانشجویان ترم‌های آخر جذب بازار کار شوند. بویژه اگر فارغ‌التحصیل این رشته اصراری نداشته باشد که در تهران کار کند، می‌تواند در شهرستان‌ها جذب بیمارستانها، سازمان تامین اجتماعی و مراکز متعدد دیگر شود"
فارغ‌التحصیلان همچنین می‌توانند در مراکز تحقیقاتی از قبیل موسسه‌ی استاندارد، بنیاد مستضعفان و جانبازان، مرکز تحقیقات وزارت دفاع و سایر مراکز تحقیقاتی مشغول کار شوند.
وزارت بهداشت، وزارت فرهنگ و آموزش عالی، وزارت صنایع، سازمان تامین اجتماعی، بیمارستان‌های دولتی و خصوصی و … از سایر اماکنی هستند که مهندسین پزشکی می‌تواند در آنجا مشغول به کار شوند.
🔹 وضعیت نیاز کشور به این رشته در حال حاضر:
با توجه به توضیحات آورده شده و نوپا بودن این رشته در کشورمان به نظر می‌رسد تا سالیان متمادی امکان اشتغال برای فارغ‌التحصیلان این رشته میسر باشد. ولی باید به موارد گفته شده شرایط خاص جامعه و هماهنگ نبودن بخش مهندسی و بخش پزشکی را افزود. در نهایت می‌توان گفت برای ارتقای کیفی خدمات پزشکی، دستگاه‌هاـ نیاز به متخصصان این رشته روزافزون است
http://banki.ir/sina/10285-فرصت-های-شغلی-رشته-مهندسی-پزشکی
#مهندسی_پزشکی
#آینده_شغلی
#ایران
#خارج_از_کشور
➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
"در حال حاضر بازار کار هیچ رشته‌ای در حد ایده‌آل نیست و این شامل حال رشته‌ی مهندسی پزشکی نیز میشود اما بدون شک وضعیت فارغ‌التحصیلان این رشته، نسبت به رشته‌های مهندسی دیگر، مطلوب‌تر است. چون ارزش اقتصادی وسایلی که مهندسین پزشکی طراحی، تعمیر، نگهداری یا خریداری می‌کنند، بسیار بالا است. برای مثال اگر یک کامپیوتر یک یا دو میلیون تومان قیمت دارد، یک دستگاه پزشکی بطور متوسط ده‌ها میلیون تومان می‌ارزد. برای همین مسؤولان بیمارستانها بطور نسبی برای حفظ و نگهداری آنها اهمیت بسیاری قائل‌اند. این امر باعث شده تا بسیاری از فارغ‌التحصیلان ما حتی دانشجویان ترم‌های آخر جذب بازار کار شوند. بویژه اگر فارغ‌التحصیل این رشته اصراری نداشته باشد که در تهران کار کند، می‌تواند در شهرستان‌ها جذب بیمارستانها، سازمان تامین اجتماعی و مراکز متعدد دیگر شود"
فارغ‌التحصیلان همچنین می‌توانند در مراکز تحقیقاتی از قبیل موسسه‌ی استاندارد، بنیاد مستضعفان و جانبازان، مرکز تحقیقات وزارت دفاع و سایر مراکز تحقیقاتی مشغول کار شوند.
وزارت بهداشت، وزارت فرهنگ و آموزش عالی، وزارت صنایع، سازمان تامین اجتماعی، بیمارستان‌های دولتی و خصوصی و … از سایر اماکنی هستند که مهندسین پزشکی می‌تواند در آنجا مشغول به کار شوند.
🔹 وضعیت نیاز کشور به این رشته در حال حاضر:
با توجه به توضیحات آورده شده و نوپا بودن این رشته در کشورمان به نظر می‌رسد تا سالیان متمادی امکان اشتغال برای فارغ‌التحصیلان این رشته میسر باشد. ولی باید به موارد گفته شده شرایط خاص جامعه و هماهنگ نبودن بخش مهندسی و بخش پزشکی را افزود. در نهایت می‌توان گفت برای ارتقای کیفی خدمات پزشکی، دستگاه‌هاـ نیاز به متخصصان این رشته روزافزون است
http://banki.ir/sina/10285-فرصت-های-شغلی-رشته-مهندسی-پزشکی
#مهندسی_پزشکی
#آینده_شغلی
#ایران
#خارج_از_کشور
➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
onlinebme
✅ مشکلات پزشکان – نقش مهندسین 💡 بخش اول 👨🏫نویسنده: محمد نوری زاده چرلو به خاطر درخواست مکرر اعضای کانال، قصد داریم روشهای تصویربرداری پزشکی را دوباره به طور مختصر توضیح دهیم. اما لازم است در ابتدا یک سری نکاتی رو ذکر کنیم. ✍️ از آنجا که اکثر ما (مهندسین…
✅ مشکلات پزشکان – نقش مهندسین
💡 بخش دوم
👨🏫نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
برای اینکه بتوانیم در حوزه پزشکی پیشرفتی داشته باشیم، لازم است که تبادل اطلاعات بین پزشکان و مهندسین وجود داشته باشد و بیمارستانها با دانشگاهها همکاریهای هدفمند داشته باشند. در بیمارستانها باید فضایی باشد که پزشکان و مهندسین باهم به صورت هدفمند همکاری کنند.
⚠️ ولی متاسفانه در #ایران بیمارستانها با دانشگاهها هیچگونه همکاری (دانشگاههای مهندسی) ندارند و به ندرت می‌توان پزشکی پیدا کرد که با مهندسین همکاری داشته باشند.
برای اینکه مهندسین هم بتوانند ایده های خود را در تشخیص بیماری از روی تصاویر پیاده کنند و بتوانند از دانش های دیگه ای از قبیل هوش مصنوعی در این زمینه استفاده کنند، لازم است که یک سری تصاویر استاندارد و البته تعداد کافی داشته باشند. متاسفانه عمده ترین مشکل ما مهندسین پیدا کردن همین #داده است و #عمرکوتاه ما در دوره کارشناسی ارشد و دکتری بیشتر برای پیدا کردن داده #صرف میشود تا تحقیق و پژوهش!😞😕 و به خاطر محدودیت زمانی نمیتوانیم ایده های خود را عملی کنیم و معمولا در آخر کار دانشجو به صورت عجله ای صرفا جهت دفاع پردازشهای مقدماتی روی تصاویر انجام میدهد(البته در دکتری فرصت 4 ساله هست و گاها با مشکل مواجه نمیشوند).
⚠️متاسفانه در دانشگاههای ایران آزمایشگاهی جهت تصویربرداری و انجام آزمایشات به خاطر هزینه های بسیار بالای تجهیزات پزشکی وجود ندارد. و از طرف دیگر در بیمارستانها هم جایی برای این آزمایشات توسط مهندسین وجود ندارد.
◀️تنها چاره دانشجو کمک گرفتن از پزشکان هست که متاسفانه این اتفاق به ندرت پیش میاد که پزشک فرصت کافی برای همکاری با دانشجو داشته باشد چون وقتشو برای محاسبه پارامترها به صورت #دستی صرف می کند. 😂😏
🔺به طور میانگین مدت زمانی که یک دانشجو برای پیدا کردن داده در ایران صرف میکند از سه تا 6 ماه هست! عملا عمر دانشجو صرف پیدا کردن داده می شود و البته در آخر داده ای غیراستاندارد و تعداد محدود که عملا نتایج از دید آماری قابل اطمینان نیستند پیدا می کند!
✅در کشورهای پیشرفته، معمولا بانک اطلاعاتی بسیاری زیادی وجود دارد و معمولا بیمارستانها اطلاعات بیماران را با رعایت تمام استانداردها ذخیره می کنند و در اختیار محققین خود قرار میدهند و به خاطر همین هست این همه پیشرفت می کنند.
🌐 مطالب و ویدیوهای آموزشی #رایگان ما را از #سایت متلبخونه هم میتونید دنبال کنید:👇👇
http://matlabkhoone.ir/
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
💡 بخش دوم
👨🏫نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
برای اینکه بتوانیم در حوزه پزشکی پیشرفتی داشته باشیم، لازم است که تبادل اطلاعات بین پزشکان و مهندسین وجود داشته باشد و بیمارستانها با دانشگاهها همکاریهای هدفمند داشته باشند. در بیمارستانها باید فضایی باشد که پزشکان و مهندسین باهم به صورت هدفمند همکاری کنند.
⚠️ ولی متاسفانه در #ایران بیمارستانها با دانشگاهها هیچگونه همکاری (دانشگاههای مهندسی) ندارند و به ندرت می‌توان پزشکی پیدا کرد که با مهندسین همکاری داشته باشند.
برای اینکه مهندسین هم بتوانند ایده های خود را در تشخیص بیماری از روی تصاویر پیاده کنند و بتوانند از دانش های دیگه ای از قبیل هوش مصنوعی در این زمینه استفاده کنند، لازم است که یک سری تصاویر استاندارد و البته تعداد کافی داشته باشند. متاسفانه عمده ترین مشکل ما مهندسین پیدا کردن همین #داده است و #عمرکوتاه ما در دوره کارشناسی ارشد و دکتری بیشتر برای پیدا کردن داده #صرف میشود تا تحقیق و پژوهش!😞😕 و به خاطر محدودیت زمانی نمیتوانیم ایده های خود را عملی کنیم و معمولا در آخر کار دانشجو به صورت عجله ای صرفا جهت دفاع پردازشهای مقدماتی روی تصاویر انجام میدهد(البته در دکتری فرصت 4 ساله هست و گاها با مشکل مواجه نمیشوند).
⚠️متاسفانه در دانشگاههای ایران آزمایشگاهی جهت تصویربرداری و انجام آزمایشات به خاطر هزینه های بسیار بالای تجهیزات پزشکی وجود ندارد. و از طرف دیگر در بیمارستانها هم جایی برای این آزمایشات توسط مهندسین وجود ندارد.
◀️تنها چاره دانشجو کمک گرفتن از پزشکان هست که متاسفانه این اتفاق به ندرت پیش میاد که پزشک فرصت کافی برای همکاری با دانشجو داشته باشد چون وقتشو برای محاسبه پارامترها به صورت #دستی صرف می کند. 😂😏
🔺به طور میانگین مدت زمانی که یک دانشجو برای پیدا کردن داده در ایران صرف میکند از سه تا 6 ماه هست! عملا عمر دانشجو صرف پیدا کردن داده می شود و البته در آخر داده ای غیراستاندارد و تعداد محدود که عملا نتایج از دید آماری قابل اطمینان نیستند پیدا می کند!
✅در کشورهای پیشرفته، معمولا بانک اطلاعاتی بسیاری زیادی وجود دارد و معمولا بیمارستانها اطلاعات بیماران را با رعایت تمام استانداردها ذخیره می کنند و در اختیار محققین خود قرار میدهند و به خاطر همین هست این همه پیشرفت می کنند.
🌐 مطالب و ویدیوهای آموزشی #رایگان ما را از #سایت متلبخونه هم میتونید دنبال کنید:👇👇
http://matlabkhoone.ir/
➖➖➖➖➖
@IUST_Bioelecteric
matlabkhoone.ir
فروش MatlabKhoone، مطلب خونه
دامنه به بهترین قیمت
onlinebme
ezgif.com_gif_maker__1_.0.gif
✅ تشخیص تصاویر فوتوشاپ شده توسط #هوش_مصنوعی و #یادگیری_ماشین
شرکت Adobe
✍ بسیاری از کارشناسان جهان به طور فزاینده ای نگران ابزارهای جدید AI هستند.
ابزاری که ویرایش تصویر و فیلم رو بسیار راحت کرده است و از طرفی استفاده گسترده مردم ازفضای مجازی باعث شده که تصاویر تکان دهنده ی جعلی بدون هیچ بررسی به اشتراک گذاشته شوند!
برخی از این ابزار توسط خود شرکت Adobe توسعه پیدا کرده اند!
اما کنار این ابزار، جدیدا شرکت Adobe درباره نحوه استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص خودکار تصاویر جعلی تحقیقات انجام می دهد.
آخرین کار این شرکت در کنفرانس بینایی ماشین CVPR ارائه شد که نشان میدهد چطور میشه بررسی هایی که یک شخص روی تصاویر انجام میدهد را با یادگیری ماشین با زمان کمتری انجام داد و تصاویر جعلی را تشخیص داد.
مقاله ارائه شده نشان دهنده یک پیشرفت شگرف نیست که بتوان به صورت یک محصول تجاری بهش دسترسی پیدا کرد. ولی جالبه که شرکت Adobe علاقه خود را به این حوزه نشان داده است.
منبع:
https://www.theverge.com/2018/6/22/17487764/adobe-photoshopped-fakes-edit-spotted-using-machine-learning-ai
پ.ن: تصویر معروف ویرایش شده(جعلی) که دولت #ایران بعد از آزمایش موشکهای خود در سال 2008 منتشر کرد.
(این تصویر در تحقیقات adobe جزء تصاویر #آموزش و یا #تست نبوده است )
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
شرکت Adobe
✍ بسیاری از کارشناسان جهان به طور فزاینده ای نگران ابزارهای جدید AI هستند.
ابزاری که ویرایش تصویر و فیلم رو بسیار راحت کرده است و از طرفی استفاده گسترده مردم ازفضای مجازی باعث شده که تصاویر تکان دهنده ی جعلی بدون هیچ بررسی به اشتراک گذاشته شوند!
برخی از این ابزار توسط خود شرکت Adobe توسعه پیدا کرده اند!
اما کنار این ابزار، جدیدا شرکت Adobe درباره نحوه استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص خودکار تصاویر جعلی تحقیقات انجام می دهد.
آخرین کار این شرکت در کنفرانس بینایی ماشین CVPR ارائه شد که نشان میدهد چطور میشه بررسی هایی که یک شخص روی تصاویر انجام میدهد را با یادگیری ماشین با زمان کمتری انجام داد و تصاویر جعلی را تشخیص داد.
مقاله ارائه شده نشان دهنده یک پیشرفت شگرف نیست که بتوان به صورت یک محصول تجاری بهش دسترسی پیدا کرد. ولی جالبه که شرکت Adobe علاقه خود را به این حوزه نشان داده است.
منبع:
https://www.theverge.com/2018/6/22/17487764/adobe-photoshopped-fakes-edit-spotted-using-machine-learning-ai
پ.ن: تصویر معروف ویرایش شده(جعلی) که دولت #ایران بعد از آزمایش موشکهای خود در سال 2008 منتشر کرد.
(این تصویر در تحقیقات adobe جزء تصاویر #آموزش و یا #تست نبوده است )
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
The Verge
Adobe is using machine learning to make it easier to spot Photoshopped images
Using AI to spot Photoshopped images
onlinebme
✅ تشخیص تصاویر فوتوشاپ شده توسط #هوش_مصنوعی و #یادگیری_ماشین شرکت Adobe ✍ بسیاری از کارشناسان جهان به طور فزاینده ای نگران ابزارهای جدید AI هستند. ابزاری که ویرایش تصویر و فیلم رو بسیار راحت کرده است و از طرفی استفاده گسترده مردم ازفضای مجازی باعث شده که…
تصویر معروف ویرایش شده ( جعلی ) توسط دولت #ایران که بعد از آزمایشات موشکی خود در سال 2008 منتشر کرد.
جاهایی که فوتوشاپ شده مشخص شده اند😅
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
جاهایی که فوتوشاپ شده مشخص شده اند😅
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#آمریکا چگونه با #یادگیری_ماشین و #کلان_داده می‌خواهد جلوی دور زدن #تحریم #نفت #ایران را بگیرد؟🤔🧐
✔️ @OnlineBME
✔️ @OnlineBME
onlinebme
#آمریکا چگونه با #یادگیری_ماشین و #کلان_داده می‌خواهد جلوی دور زدن #تحریم #نفت #ایران را بگیرد؟🤔🧐 ✔️ @OnlineBME
#آمریکا چگونه با #یادگیری_ماشین و #کلان_داده می‌خواهد جلوی دور زدن #تحریم #نفت #ایران را بگیرد؟
۱)در سال‌های اخیر تعداد #ماهواره هایی که از سطح زمین تصویر جمع‌آوری می‌کنند به شدت افزایش یافته و تعداد این تصاویر به ۴۰ میلیون تصویر در روز رسیده است.
۲)متخصصان داده کشتی‌ها را به وسیله ترکیب تصویر برداری زنده از زمین و اطلاعات حمل و نقل ردیابی می‌کنند. آنها با ترکیب این داده‌ها مدل ریاضی از آن درست می‌کنند که به آن آنالیز #کلان_داده یا #یادگیری_ماشین می‌گویند.
۳)الگوریتم‌های پیچیده در این مدل‌های ریاضی می‌توانند ردیابی این تمام کشتی‌های جهان را بدون دخالت انسان براحتی انجام دهند. استارتاپ‌های WINDWARD، TankerTracker و KAYRROS
با استفاده از این مدل‌های ریاضی الگویی از سفر‌ها و فعالیت‌های کشتی‌ها و #نفتکش ها در اطراف بنادر درست می‌کنند
۴)در گذشته اگر نفتکشی می‌خواست شناسایی نشود سیستم شناسایی خودکار خود را خاموش می‌کرد یا حتی می‌توانست سیگنال شناسایی خودکار خود را جعل کند. تنها راه شناسایی چنین #نفتکش هایی مشاهده کردن دائمی آنها است که در حال حاضر این کار امکان پذیر است
۵)با استفاده از تصویربرداری مدرن ماهواره‌ای می‌توان نفتکشی را که تغییر مسیر داده یا سیستم شناسایی خودکار خود را خاموش یا جعل کرده دنبال کرد. حتی می‌توان از اندازه سایه #نفتکش میزان وزن بار آن را محاسبه کرد در نتیجه از تخلیه یا بار زدن نفتکش مطمئن شد.
۶)حتی با تکنیک‌های مشابه می‌توان مقدار و ظرفیت #مخازن #ذخایر_نفتی را شناسایی کرد تا بتوان صادرات #نفت را ردیابی کرد.
۷)البته کسانی که می‌خواهند تحریم #صادرات #نفت #ایران را دور بزنند راه‌های خود را پیدا می‌کنند. به طور مثال می‌توانند نقاط تاریک را شناسایی کنند، سپس سیستم شناسایی خود را خاموش کنند و در سایت‌های حمل و نقل ببیند که شناسایی شده‌اند یا نه
منبع: وال استریت جورنال
TechRasaFarsi
✔️ @OnlineBME
۱)در سال‌های اخیر تعداد #ماهواره هایی که از سطح زمین تصویر جمع‌آوری می‌کنند به شدت افزایش یافته و تعداد این تصاویر به ۴۰ میلیون تصویر در روز رسیده است.
۲)متخصصان داده کشتی‌ها را به وسیله ترکیب تصویر برداری زنده از زمین و اطلاعات حمل و نقل ردیابی می‌کنند. آنها با ترکیب این داده‌ها مدل ریاضی از آن درست می‌کنند که به آن آنالیز #کلان_داده یا #یادگیری_ماشین می‌گویند.
۳)الگوریتم‌های پیچیده در این مدل‌های ریاضی می‌توانند ردیابی این تمام کشتی‌های جهان را بدون دخالت انسان براحتی انجام دهند. استارتاپ‌های WINDWARD، TankerTracker و KAYRROS
با استفاده از این مدل‌های ریاضی الگویی از سفر‌ها و فعالیت‌های کشتی‌ها و #نفتکش ها در اطراف بنادر درست می‌کنند
۴)در گذشته اگر نفتکشی می‌خواست شناسایی نشود سیستم شناسایی خودکار خود را خاموش می‌کرد یا حتی می‌توانست سیگنال شناسایی خودکار خود را جعل کند. تنها راه شناسایی چنین #نفتکش هایی مشاهده کردن دائمی آنها است که در حال حاضر این کار امکان پذیر است
۵)با استفاده از تصویربرداری مدرن ماهواره‌ای می‌توان نفتکشی را که تغییر مسیر داده یا سیستم شناسایی خودکار خود را خاموش یا جعل کرده دنبال کرد. حتی می‌توان از اندازه سایه #نفتکش میزان وزن بار آن را محاسبه کرد در نتیجه از تخلیه یا بار زدن نفتکش مطمئن شد.
۶)حتی با تکنیک‌های مشابه می‌توان مقدار و ظرفیت #مخازن #ذخایر_نفتی را شناسایی کرد تا بتوان صادرات #نفت را ردیابی کرد.
۷)البته کسانی که می‌خواهند تحریم #صادرات #نفت #ایران را دور بزنند راه‌های خود را پیدا می‌کنند. به طور مثال می‌توانند نقاط تاریک را شناسایی کنند، سپس سیستم شناسایی خود را خاموش کنند و در سایت‌های حمل و نقل ببیند که شناسایی شده‌اند یا نه
منبع: وال استریت جورنال
TechRasaFarsi
✔️ @OnlineBME
Twitter
TechRasa Farsi
#رشتو #آمریکا چگونه با #یادگیری_ماشین و #کلان_داده می‌خواهد جلوی دور زدن #تحریم #نفت #ایران را بگیرد؟ ۱)در سال‌های اخیر تعداد #ماهواره هایی که از سطح زمین تصویر جمع‌آوری می‌کنند به شدت افزایش یافته و تعداد این تصاویر به ۴۰ میلیون تصویر در روز رسیده است.