🟦 پلتفرم هوش مصنوعی Connecterra AI ، سیستمی برای مدیریت گاوداری‌های شیری

1⃣ Analytics

• تحلیل تولید شیر و بررسی عملکرد گله
• مقایسه شاخص‌ها در بازه‌های زمانی مختلف
• ساخت داشبوردهای اختصاصی و مشاهده روندها
• شناسایی داده‌های ناقص یا غیرطبیعی با استفاده از هوش مصنوعی

2⃣ AI Copilot

• ارسال خلاصه هفتگی عملکرد مزرعه به‌صورت خودکار
• شناسایی تغییرات مهم و توضیح علت احتمالی آن‌ها
• ارائه هشدارهای مهم قبل از تبدیل شدن به مشکل جدی

3⃣ Decision Support

• ثبت تصمیمات مدیریتی و بررسی تأثیر آن‌ها بر عملکرد گله
• پیش‌بینی نتایج و محاسبه ROI با هوش مصنوعی
• شبیه‌سازی سناریوهای مختلف برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

4⃣ Data Integration

• اتصال به ده‌ها منبع داده از جمله نرم‌افزارهای مدیریت گله، سیستم‌های شیردوشی و سنسورهای دام
• استانداردسازی و ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه داده واحد
• پشتیبانی از بیش از ۵۰ سیستم مختلف

🔹 امکان مشاهده وضعیت مزرعه از طریق موبایل، تبلت و کامپیوتر. لینک دانلود:

☑️ Google play   ☑️ App Store

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 اولین LLM اختصاصی دامپزشکی

🔹 شرکت Xiaowen Technology با معرفی VetMind، اولین LLM اختصاصی دامپزشکی را ارائه کرده است. این سیستم ابزارهای هوش مصنوعی مختلف دامپزشکی (تبدیل خودکار مکالمه بین دامپزشک و اونر و ثبت پرونده بالینی، ارزیابی تصویربرداری، پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی و...) را در یک بستر یکپارچه گرد هم می‌آورد و به دامپزشکان در تمامی مراحل درمان کمک می‌کند.

🔹 این سیستم بر پایه ۱۰۰ میلیون پرونده بالینی واقعی آموزش دیده و به عنوان «دستیار» عمل می‌کند، در حالی که تشخیص نهایی بر عهده دامپزشک باقی می‌ماند. فازهای عملیاتی این پروژه در سال‌های ۲۰۲۶ و ۲۰۲۷ تکمیل خواهد شد.

✅ یک چت بات هوش مصنوعی مانند ChatGPT را درنظر بگیرید که به طور خاص با ۱۰۰ میلیون داده دامپزشکی آموزش دیده باشد!

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Deep Network Design for Medical Image Computing

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 طراحی شبکه‌های عمیق در تصویربرداری پزشکی

🔹 این کتاب یک مرجع جامع و تخصصی در حوزه طراحی شبکه‌های عمیق در حوزه تشخیص و تحلیل تصویربرداری پزشکی است.

🔹 این کتاب با ارائه اصول طراحی و تکنیک‌های روز، برای هر مبحث یک مطالعهٔ موردی عملی به همراه شبکهٔ عصبی متناسب ارائه می‌دهد و در نهایت چالش‌هایی همچون تعمیم‌پذیری، حریم خصوصی و کارایی بالینی در هوش مصنوعی پزشکی را بررسی می‌کند.

#کتاب
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 ارزیابی عملکرد نرم‌افزار هوش مصنوعی AIS RapidRead در تشخیص علائم رادیوگرافیک نارسایی قلبی (HF) در سگ و گربه و مقایسه آن با گزارش رادیولوژیست‌های دامپزشکی.

🔹 در سگ‌ها این هوش مصنوعی توانست نارسایی قلبی را با حساسیت 87٪ و ویژگی 80٪ تشخیص دهد. همچنین در شناسایی کاردیومگالی (100٪)، الگوی بینابینی (98٪) و تغییرات عروقی (95٪) عملکرد بسیار بالایی داشت.

🔹 در گربه‌ها، اگرچه در تشخیص یافته‌های رادیوگرافی مانند کاردیومگالی (96٪)، الگوی بینابینی (96٪) و تغییرات عروقی (94٪) بسیار دقیق بود، اما تنها در 10٪ موارد توانست به‌درستی وجود نارسایی قلبی را در گزارش نهایی اعلام کند.

🔹 مدل در اعلام نهایی نارسایی قلبی در گربه‌ها عملکرد ضعیف‌تری دارد و در مقایسه با رادیولوژیست‌ها احتمال بروز نتایج مثبت کاذب در آن بیشتر است؛ همچنین، عملکرد آن به کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی، به‌ویژه داده‌های مربوط به گربه‌ها، وابستگی زیادی دارد. بنابراین، تفسیر نتایج باید همواره در کنار معاینه بالینی، بررسی تاریخچه بیمار و سایر آزمون‌های تشخیصی انجام شود.

☑️ فایل pdf مقاله در کامنت

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺 سرویس هوش مصنوعی دامپزشکی AIS RapidRead یک محصول از شرکت Antech Diagnostics است که تصاویر رادیوگرافی سگ و گربه (از قفسه‌ی سینه، شکم و اندام‌ها) را در کمتر از ۱۰ دقیقه تحلیل کرده و گزارش اولیه‌ای در اختیار دامپزشک می‌گذارد؛ ضمن اینکه در صورت مشاهده‌ی موارد اورژانسی، به‌طور خودکار تصویر را برای بررسی رایگان به متخصصان معتبر ارجاع می‌دهد تا دقت تشخیص نهایی نیز تضمین شود. ◀️ BIOVET , Antech

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 AI FOR PET 🔹

🔹 استارتاپ کره‌ای AI for pet با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق امکان غربالگری و تشخیص زودهنگام برخی بیماری‌های حیوانات را تنها با استفاده از دوربین گوشی هوشمند فراهم کرده است.

▪️آموزش مدل روی بیش از ۲.۵ میلیون تصویر
▪️استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از ۱۲ کشور
▪️میلیون‌ها اسکن انجام‌شده توسط کاربران
▪️همکاری با دانشگاه‌ها و مراکز دامپزشکی معتبر
▪️دریافت جوایز بین‌المللی مانند CES Innovation Awards و Forbes Asia 100 to Watch

☑️ در سه پست بعدی هر یک از محصولات این شرکت را معرفی می‌کنیم.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 اپلیکیشن TTcare

🔹 این اپلیکیشن با استفاده از هوش مصنوعی تصاویر و ویدئوهای ثبت‌شده از پت را تحلیل کرده و در صورت مشاهده علائم غیرطبیعی کاربر را از احتمال وجود مشکل آگاه می‌کند.

▪️بررسی چشم و تشخیص علائمی مانند قرمزی، کدورت، ترشحات و سایر ناهنجاری‌های ظاهری.
▪️بررسی و ارزیابی سلامت دهان، دندان‌ها و لثه و شناسایی تغییرات غیرطبیعی.
▪️بررسی پوست و تحلیل ضایعات پوستی مانند التهاب، زخم و ریزش مو
▪️تحلیل نحوه راه رفتن (Gait Analysis) با استفاده از ویدئو که الگوی حرکت حیوان بررسی شده و احتمال وجود اختلالات حرکتی ارزیابی می‌شود.
▪️نتایج اسکن‌ها ذخیره می‌شوند تا بتوان روند تغییرات سلامت پت را در طول زمان دنبال کرد.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 اپلیکیشن TTcare vet

🔹 این اپلیکیشن نسخه تخصصی برای دامپزشکان و کلینیک‌هاست. هدف این پلتفرم کاهش زمان معاینه، مستندسازی بهتر و کمک به تصمیم‌گیری بالینی است.

▪️تحلیل و بررسی تصاویر چشم، پوست، دهان و سایر ضایعات قابل مشاهده
▪️ سیستم فهرستی از تشخیص‌های افتراقی را پیشنهاد می‌دهد تا دامپزشک سریع‌تر به تشخیص نهایی برسد.
▪️ثبت خودکار خلاصه پرونده بیمار (SOAP) به‌صورت خودکار
▪️ایجاد گزارشی ساده و قابل فهم برای توضیح وضعیت بیمار
▪️علامت‌گذاری و توضیح روی تصاویر برای مستندسازی بهتر
▪️مدیریت پرونده و ذخیره تصاویر و گزارش‌ها برای پیگیری روند درمان

🔹 دامپزشک تصویر یا ویدئو را بارگذاری می‌کند و هوش مصنوعی آن را تحلیل کرده و تشخیص‌های افتراقی و گزارش را در اختیار دامپزشک قرار می‌دهد.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 اپلیکیشن TTcare Equine

🔹 اسب‌ها به دلیل ارزش اقتصادی و ورزشی بالا نیازمند پایش دقیق وضعیت حرکتی و سلامت هستند و این اپلیکیشن با هدف تشخیص زودهنگام مشکلات اسکلتی-عضلانی و مدیریت سلامت اسب‌ها توسعه یافته است.

▪️ثبت و تشخیص هویت هر اسب با استفاده از هوش مصنوعی
▪️تحلیل گیت (Gait Analysis)‌ و بررسی الگوی حرکت اسب از روی ویدئو برای شناسایی تغییرات غیرطبیعی
▪️کمک به شناسایی اولیه علائم لنگش پیش از آشکار شدن علائم شدید
▪️مقایسه نتایج در مراجعات مختلف و بررسی روند بهبود یا پیشرفت بیماری
▪️نگهداری تاریخچه سلامت و معاینات برای مدیریت بهتر اسب

🔹 پس از ثبت اطلاعات اسب کافی است از حرکت آن ویدئو تهیه شود و هوش مصنوعی الگوی حرکت را تحلیل کرده و گزارشی از وضعیت حرکتی و احتمال وجود اختلالات ارائه می‌دهد.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی و کاهش خسارات ۳۵ میلیارد دلاری در گله!

🔹 ورم پستان یکی از پرهزینه‌ترین چالش‌های صنعت لبنیات در جهان است. روش‌های سنتی تشخیص، اغلب دقت کافی ندارند، اما هوش مصنوعی بازی را تغییر داده است.

🔹 در این پژوهش تیمی از محققان با استفاده از داده‌های ۹۳ رأس گاو و به کارگیری سه الگوریتم SVM ،FNN و LR به دنبال دقیق‌ترین راه برای تشخیص این بیماری رفتند.

✅ دقت ۱۰۰ درصدی: مدل یادگیری ماشین SVM موفق شد با تکیه بر شاخص SCC، تمامی موارد مبتلا را به‌درستی شناسایی کند که این یک موفقیت بزرگ برای غربالگری اولیه است.

✅ برتری شاخص SCC: مشخص شد که شمارش سلول‌های سوماتیک (SCC) نسبت به هدایت الکتریکی (EC)، شاخص بسیار معتبرتری برای تشخیص است و ترکیب این دو لزوماً دقت را بالا نمی‌برد.

✅ قدرت شبکه عصبی: مدل FNN با توانایی تحلیل الگوهای پیچیده، بهترین عملکرد کلی (AUC 0.981) را به ثبت رساند.

☑️ فایل pdf کامل خلاصه و تحلیل این مقاله در کامنت

☑️ فایل pdf مقاله در کامنت

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺 رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) الگوریتمی برای طبقه‌بندی است که با ترکیب خطی ویژگی‌ها و استفاده از تابع سیگموید، احتمال تعلق هر نمونه به یک کلاس را بین صفر و یک محاسبه می‌کند؛ سپس بر اساس یک آستانه، معمولاً ۰٫۵، نمونه را در یکی از کلاس‌ها قرار می‌دهد و برای مسائلی مانند تشخیص ایمیل‌های هرزنامه، پیش‌بینی خرید مشتری یا تشخیص بیماری کاربرد دارد. ◀️ توضیحات بیشتر

🔺 ماشین بردار پشتیبان (SVM) یک الگوریتم برای دسته‌بندی است که با پیدا کردن بهترین خط جداکننده بین دو کلاس داده‌ها عمل می‌کند. هدف آن بیشینه کردن فاصله (حاشیه) تا نزدیک‌ترین نمونه‌های هر کلاس است تا دقت مدل افزایش یابد. کاربردهای آن شامل تشخیص تصویر، متن و بیوانفورماتیک است. ◀️ توضیحات بیشتر

🔺 شبکهٔ عصبی پیش‌خور یا FNN نوعی شبکهٔ عصبی است که اطلاعات در آن فقط از لایهٔ ورودی به لایه‌های پنهان و سپس لایهٔ خروجی حرکت می‌کند و به عقب بازنمی‌گردد. این شبکه با تنظیم وزن‌ها از طریق پس‌انتشار خطا آموزش می‌بیند و برای کارهایی مانند طبقه‌بندی و رگرسیون، به‌ویژه روی داده‌های جدولی، استفاده می‌شود. ◀️ توضیحات بیشتر

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ

🔹 دانشگاه استنفورد (CME 295) راهنمای جامعی را برای ورود به حوزه ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) منتشر کرده است که تلفیقی از مبانی نظری و تمرین‌های عملی را ارائه می‌دهد.

🔹 این دوره روند تکامل روش‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و مؤلفه‌های اصلی معماری ترنسفورمرها را مورد بررسی قرار داده و همچنین تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌ها را جهت پیاده‌سازی در پروژه‌های واقعی به صورت کامل آموزش می‌دهد.

☑️ CME 295 ☑️ Syllabus

#دوره_آموزشی
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 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  🐎