هوش مصنوعی مکانی یا geoai استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های جغرافیایی و مکانی اشاره دارد. این حوزه به طور خاص به بررسی و پردازش داده‌های جغرافیایی، نقشه‌ها و اطلاعات مکانی می‌پردازد و می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند برنامه‌ریزی شهری، مدیریت منابع طبیعی، پیش‌بینی بلایای طبیعی و تحلیل بازار مورد استفاده قرار گیرد.

کاربردهای Geo AI:

1. تحلیل داده‌های مکانی: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، Geo AI می‌تواند الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌های مکانی شناسایی کند که به تحلیل بهتر و تصمیم‌گیری‌های هوشمند کمک می‌کند.

2. مدیریت بلایای طبیعی: Geo AI می‌تواند در پیش‌بینی و مدیریت بلایای طبیعی مانند زلزله، سیل و طوفان‌ها به کار رود. با تحلیل داده‌های تاریخی و جغرافیایی، می‌توان نقاط آسیب‌پذیر را شناسایی کرد و اقدامات پیشگیرانه انجام داد.

3. برنامه‌ریزی شهری: در طراحی و توسعه شهرها، Geo AI می‌تواند به تحلیل نیازهای جمعیتی، ترافیک و زیرساخت‌ها کمک کند و به بهینه‌سازی فضاهای شهری بپردازد.

4. تحلیل بازار: کسب‌وکارها می‌توانند از Geo AI برای شناسایی بازارهای هدف و تحلیل رفتار مشتریان بر اساس موقعیت جغرافیایی استفاده کنند.


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

اثر دانینگ–کروگر ( Dunning–Kruger effect) نوعی سوگیری شناختی است که در افرادی با دانش، تجربه و یا تخصص محدود نسبت به موضوعی خاص یا چند موضوع شکل گرفته، به طوری که این دسته از افراد از توهم برتری فکری رنج می‌برند و به اشتباه، توانایی‌ یا دانششان را در موضوعات مختلف بسیار بیش از اندازهٔ واقعی ارزیابی می‌کنند. این تعصب رفتاری به ناتوانی فراشناختی افراد غیرمتخصص در شناسایی ناتوانی‌هاشان نسبت داده می‌شود.

اثر دانینگ–کروگر به زبان ساده می‌گوید: «افرادی که در یک مهارت ضعیف هستند، معمولاً ارزیابی خوبی از وضعیت خود ندارند و به عبارت دیگر، متوجه نیستند که در آن مهارت ضعیفند.» بعضی اوقات محققان این اثر را برای افرادی در جهت خلاف آن نیز استفاده می‌کنند، افرادی حرفه‌ای که گرایش بیشتری به دست‌کم گرفتن شایستگی خود دارند و به اشتباه تصور می‌کنند، کاری که برای ایشان آسان است، برای دیگران نیز آسان خواهد بود. دیوید دانینگ و جاستین کروگر از دانشگاه کرنل این‌گونه نتیجه می‌گیرند: «تخمین نادرست فرد بی‌لیاقت، از اشتباه در ارزیابی خود ناشی می‌شود؛ درحالی‌که تخمین نادرست افراد بسیار بالیاقت، از اشتباه در ارزیابی دیگران نشئت می‌گیرد

اثر دانینگ—کروگر نخستین بار در سال ۱۹۹۹ در پژوهشی اثر دیوید دانینگ و جاستین کروگر از دانشگاه کرنل بررسی شد.

عنوان این پژوهش «ناماهر و نادان به آن: چگونه دشوار بودن شناخت بی‌کفایتیِ خود منجر به ارزیابی متکبرانه از خویشتن می‌شود؟» بود.

کروگر و دانینگ در چهار آزمون مجزا مهارت شرکت‌کنندگان را در زمینه‌های استدلال منطقی، دستور زبان انگلیسی، و حس شوخ‌طبعی محک زدند و همزمان از ایشان خواستند که نمرهٔ خود را پیش‌بینی کنند. نتیجهٔ آزمون‌ها نشان داد که شرکت‌کنندگانی که کمترین نمره را آورده بودند در ارزیابی خود تا بالای میانگین غلو کرده بودند و مهارت خود را دست بالا گرفته بودند. درعوض شرکت‌کنندگانی که بیشترین نمره را آورده بودند مهارت خود را دست کم گرفته بودند.

این پژوهش همچنین نشان داد که افراد «بی‌کفایت» توانایی شناخت مهارت یا کفایت در افراد ماهر را ندارند.

به باور کروگر و دانینگ، دلیل ناتوانی افراد بی‌کفایت از شناخت بی‌کفایتی خود ضعف در فراشناخت، فراحافظه، فرادرک، و همچنین ضعف در مهارت نظارت بر خود است.



🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

Kernel Analysis و Hotspot Analysis هر دو تکنیک‌های مهم در تحلیل فضایی هستند که در سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) استفاده می‌شوند، اما اهداف و روش‌های متفاوتی دارند. در زیر به تفاوت‌های اصلی بین این دو تکنیک اشاره می‌شود:

Kernel Analysis
1. تعریف: Kernel Analysis (تحلیل هسته‌ای) یک روش آماری است که برای تخمین چگالی نقاط در یک منطقه خاص استفاده می‌شود. این روش به ما کمک می‌کند تا الگوهای فضایی را شناسایی کنیم و بفهمیم که نقاط چگونه در فضا توزیع شده‌اند.

2. هدف: هدف اصلی Kernel Analysis، تولید یک نقشه چگالی است که نشان می‌دهد در کجاها نقاط بیشتری وجود دارد. این نقشه می‌تواند به شناسایی مناطق با تراکم بالای نقاط کمک کند.

3. روش: در این روش، به هر نقطه یک "هسته" یا "تابع چگالی" اختصاص داده می‌شود که به تدریج با فاصله از نقطه کاهش می‌یابد. سپس این هسته‌ها با هم ترکیب می‌شوند تا یک نقشه چگالی کلی ایجاد شود.

Hotspot Analysis
1. تعریف: Hotspot Analysis (تحلیل نقاط داغ) یک تکنیک برای شناسایی مناطق با فعالیت یا وقوع بالای یک پدیده خاص است. این تحلیل معمولاً برای شناسایی نقاطی که در آن‌ها وقوع یک رویداد بیشتر از حد معمول است، استفاده می‌شود.

2. هدف: هدف Hotspot Analysis شناسایی و تعیین نقاط داغ (hotspots) است که در آن‌ها وقوع یک پدیده خاص (مانند جرم، بیماری، یا هر نوع رویداد دیگر) بیشتر از حد انتظار است.

3. روش: این روش معمولاً شامل استفاده از آزمون‌های آماری (مانند آزمون Getis-Ord Gi*) برای شناسایی نواحی با تجمع بالای نقاط است. این تحلیل به ما کمک می‌کند تا بفهمیم کجاها باید بیشتر تمرکز کنیم یا منابع را تخصیص دهیم.

نتیجه
- Kernel Analysis بیشتر بر روی تخمین چگالی و توزیع نقاط تمرکز دارد، در حالی که Hotspot Analysis بر شناسایی نواحی با وقوع بالای یک پدیده خاص متمرکز است.
- Kernel Analysis معمولاً نقشه‌های چگالی تولید می‌کند، در حالی که Hotspot Analysis نقاط داغ را شناسایی می‌کند.

این دو تکنیک می‌توانند به طور مکمل در تحلیل‌های فضایی استفاده شوند تا درک بهتری از الگوهای فضایی و فعالیت‌ها در یک منطقه خاص به دست آید.


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

🔴 لیست پرامپت های کاربردی برای مقاله نویسی و پژوهش

1. Summarize the following content: [PARAPGRAPHS]

2. Summarize the text in simpler and easier-to-understand terms. [PARAGRAPHS]

3. Come up with a summary that is exactly [NUMBER OF WORDS] words: [PARAPGRAPHS]

4. Reduce the following to [NUMBER OF WORDS] words: [PARAPGRAPHS]

5. Shorten to [NUMBER OF CHARACTERS] characters: [PARAPGRAPHS]

6. Give me a bullet point summary for [PARAPGRAPHS]

7. Extract the important key points of this: [PARAPGRAPHS]

8. Summarize the text by extracting the most important information in the form of bullet points [PARAGRAPHS]

9. Explain this again but simpler: [PARAGRAPHS]

10. Explain this research to a 12 year old: [PARAGRAPHS]

11. Identify the key findings and implications of this: [PARAGRAPHS]

12. Remove the throat-clearing sentence from this paragraph: [PARAGRAPH]

13. Frontload the argument in the following paragraph: [PARAGRAPH]

14. Explain [TOPIC] as an analogy


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

ایلان‌ماسک: تمام سیستم‌های حمل‌ونقل تا ۵۰ سال آینده کاملاً خودران می‌شوند

🔹ایلان ماسک در آستانه رونمایی از نمونه اولیه روبوتاکسی با نام Cybercab، با انتشار پستی در ایکس مدعی شد که تا ۵۰ سال آینده، تمام سیستم‌های حمل‌ونقل به‌طور کامل خودران می‌شوند.


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

دمیس هاسابیس برنده جایزه نوبل شد

🔹دمیس هاسابیس دانشمند کامپیوتر و محقق هوش مصنوعی و مدیرعامل اجرایی Google DeepMind که یکی از شطرنج‌بازان خوب جهان بود، به خاطر پژوهش و یافته هایش درباره ساختار پروتئین، برنده جایزه نوبل شیمی شد.
🔹او در ۱۳ سالگی به مقام استادبزرگی شطرنج جهان رسید و کاپیتانی تیم نوجوانان انگلستان را در رویداد‌های مختلف برعهده داشت.

🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

📌جذب نخبگان و دانش آموختگان بومی ممتاز دانشگاه‌های برتر در شرکت توزیع نیروی برق استان تهران

رشته‌های مورد نیاز:
کارشناس مالی/ اداری/ فناوری اطلاعات/ حقوقی/برق/ GIS/بازار برق و کارشناس ایمنی مدیریت بحران و بهداشت حرفه ای توزیع برق

🖋مدارک مورد نیاز:
• داشتن شرایط عمومی استخدام
• تصاویر کارت ملی، تمام صفحات شناسنامه، مدرک تحصیلی و کارت پایان خدمت(برای برادران)
• مدرک موید بومی بودن
• گواهی رتبه متناسب با سطح بندی دانشگاه

🌐واجدین شرایط می‌توانند جهت کسب اطلاعات بیشتر به سامانه نخبگان شرکت توزیع برق استان تهران مراجعه و نسبت به ثبت‌نام تا تاریخ ۱۴۰۳/۷/۳۰ اقدام نمایند.

https://nokhbegan.tvedc.ir



#جذب_نخبگان
#شرکت_توزیع_تهران
#نخبگان

🔴 استارتاپ هایی که از گاراژها ی چند صد دلاری کلید خوردند و به شرکت ها و برندهای میلیارد دلاری رسیدند.


1⃣ اپل: از گاراژ استیو جابز تا اپل پارک

استیو جابز در گاراژ خانه دوران کودکی خود در کالیفرنیا شروع به کار روی اپل کرد. امروزه، اپل یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان است و دفتر مرکزی آن اپل پارک، نماد پیشرفت تکنولوژی و طراحی پیشرفته است.

2⃣ هارلی-دیویدسون: از یک انبارک چوبی تا موزه مدرن

این شرکت در سال ۱۹۰۳ در یک انبار ۱۰ در ۱۵ اینچی در ویسکانسین شکل گرفت. امروز، نسخه‌ای از همان انبار کوچک در موزه هارلی-دیویدسون نمایش داده می‌شود تا یادآور تاریخچه این برند بزرگ موتورسیکلت باشد.

3⃣ آمازون: از خانه اجاره‌ای جف بزوس تا غول تجارت الکترونیک

جف بزوس در سال ۱۹۹۵، آمازون را از خانه اجاره‌ای خود در بلوو، واشنگتن با اجاره ماهیانه ۸۹۰ دلار شروع کرد. امروز، آمازون یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های خرده‌فروشی و فناوری جهان است.

4⃣ فیس‌بوک: از اتاق خوابگاه مارک زاکربرگ تا شبکه اجتماعی جهانی

مارک زاکربرگ کار خود را با ساخت فیس‌بوک در اتاق خوابگاه خود در دانشگاه هاروارد آغاز کرد. امروز، فیس‌بوک به یک پلتفرم جهانی تبدیل شده که میلیاردها کاربر را به هم متصل می‌کند.

5⃣ این-اند-اوت: نوآوری از گاراژ هری اسنایدر

در سال ۱۹۴۸، هری اسنایدر، بنیان‌گذار  این-اند-اوت (In-N-Out)، سیستم دوطرفه برای سرویس‌دهی رستوران‌های فست‌فود را از گاراژ خود اختراع کرد. امروز، این برند یکی از محبوب‌ترین رستوران‌های فست‌فود در آمریکا است.

6⃣ گوگل: آغاز در گاراژ کوچک در منلو پارک

لری پیج و سرگئی برین، بنیان‌گذاران گوگل، در سال ۱۹۹۸ گاراژی در منلو پارک را اجاره کردند و موتور جستجوی خود را ساختند. امروز، گوگل بخشی از غول تکنولوژی آلفابت (Alphabet) است.

7⃣ اچ پی: از گاراژ به امپراتوری فناوری

در دهه ۱۹۳۰، بیل هیولت و دیوید پاکارد شرکت HP را در گاراژ پاکارد در پالو آلتو تأسیس کردند. این گاراژ در سال ۱۹۸۷ به‌عنوان یک مکان تاریخی ثبت شد و HP در سال ۲۰۰۰ آن را با قیمت ۱.۷ میلیون دلار خرید.

8⃣ دیزنی: از یک گاراژ کوچک در لس آنجلس تا امپراتوری سرگرمی

والت دیزنی در دهه ۱۹۲۰ امپراتوری خود را از یک گاراژ کوچک در لس آنجلس آغاز کرد. دیزنی امروزه یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های سرگرمی در جهان است و تأثیر عمیقی بر فرهنگ جهانی دارد.

9⃣ متل: از گاراژ تا غول اسباب‌بازی‌سازی

متل (Mattel) به‌عنوان یک کارگاه کوچک در گاراژ در سال ۱۹۴۵ تأسیس شد. این شرکت با تولید اسباب‌بازی‌هایی مانند باربی، به یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های اسباب‌بازی جهان تبدیل شده است.

🔟 آدیداس: از کارگاه کوچک تا برند جهانی

در ۱۸ اوت ۱۹۴۹، آدی داسلر، شرکت آدیداس (Adidas) را در شهر کوچک هرتسوگن‌آوراخ آلمان تأسیس کرد. همان سال، او اولین کفش‌های برند آدیداس را ثبت کرد که به‌زودی به یکی از مشهورترین کفش‌های ورزشی در جهان تبدیل شد.


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی

🔴 شرکت OpenAI احتمالا ماه آینده از هوش مصنوعی جدید خود با نام Orion رونمایی می‌کند

🔹شرکت OpenAI ظاهرا قصد دارد تا Orion، مدل هوش مصنوعی بزرگ بعدی خود را تا آخرین ماه میلادی سال ۲۰۲۴ یعنی دسامبر منتشر کند.

🔹برخلاف دو مدل آخر OpenAI، یعنی GPT-4o و o1، هوش مصنوعی Orion در ابتدا از طریق ChatGPT منتشر نخواهد شد. در عوض، OpenAI قصد دارد تا محصول خود را ابتدا در دسترس شرکت‌هایی قرار بدهد که از نزدیک با آن‌ها همکاری دارد تا بتوانند محصولات و ویژگی‌های خود را بسازند.

🔹مهندسان مایکروسافت (شریک اصلی OpenAI برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی) در حال آماده‌شدن برای میزبانی از Orion در Azure در اوایل نوامبر (اواسط آذرماه) هستند.

#OpenAi


🆔 @GITAnet|باشگاه فناوران اطلاعات مکانی