نام فایل اشتباه درج شده است

📖جزوه تایپی به همراه نمونه سوالات حل شده معادلات دیفرانسیل از کتاب دکتر نیکوکار
💢منبع خوب برای امتحانات


✉️MECHATEK📷Instagrm📹YouTube

📚جزوه کامل محاسبات عددی

@MECHATEK 👈لینک گروه مهندسی

✉️MECHATEK📷Instagrm📹YouTube

ارائه خدمات کامل پرینت سه‌بعدی با دو تکنولوژی FDM (فیلامنتی) و SLA/LCD (رزینی)
🔹 طراحی مدل سه‌بعدی از صفر یا تبدیل طرح شما به فایل قابل چاپ
🔹چاپ با متریال متنوع: PLA، ABS، PETG، Resin با دقت بالا
🔹 کیفیت نهایی بی‌نظیر با جزئیات بالا مخصوص مدل‌سازی صنعتی، دکور، قطعات کاربردی و هنری
🔹 امکان تولید نمونه اولیه، قطعات خاص، ماکت معماری، اکسسوری و پروژه های دانشجویی
🚐 ارسال سریع به سراسر ایران
🔹 مشاوره رایگان قبل از ثبت سفارش

📩 برای ثبت سفارش پیام دهید
📱@Mohamadreza_anv

💠 سؤال 1:

از (IoT) چی میدونید؟

تو کامنتا بنویسید🤷‍♂️

🔧 سؤال 2:
فرض کنید یک پمپ در حال کار هست، ناگهان فشار خروجی به شدت افت می‌کنه.سه علت باعث این افت فشاره!

📔 جزوه کامل مقاومت مصالح🚨

☑️منبع مناسب برای امتحانات

#مقاومت_مصالح_مهندسی_مکانیک

📚جزون میانترم ریاضیات مهندسی
👨‍🏫دکتر فخار

📔این فایل 16 کتاب دارد که همگی در یک پکیج فشرده شده
☑️bearings, belts, brakes,
☑️clutches, couplings, cranks,
☑️feeders, gears, genevas,
☑️joints,latches, linkages, pumps,
☑️screws, springs, and switches

☑️معادلات مبحث سری و لاپلاس

☑️فونت های فارسی برای انجام کارهای تایپ و تحقیقاتی
(پایان نامه و مقاله)

۹۸فونت فارسی برای نصب در ویندوز


🔗 @MECHATEK1

⭐آموزش تایپ پایان نامه در word

☑️تهیه شده در مکاتِک

🔗  @MECHATEK1
🔖لیست کتب مکاتک

✉️MECHATEK📷Instagrm📹YouTube

🖼لیستی از Ai های ضروری برای دانشجویان رشته های مهندسی 👇

1. TensorFlow
کاربرد: برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، به ویژه در مدل‌های شبیه‌سازی پیچیده و پردازش تصویر.
مورد استفاده در مهندسی: تحلیل داده‌های سیستمی، شبیه‌سازی‌های پیشرفته، و پردازش داده‌های حساس.
2. MATLAB (with AI Toolbox)
کاربرد: ابزار قدرتمند برای مدل‌سازی و شبیه‌سازی با پشتیبانی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی.
مورد استفاده در مهندسی: تحلیل و بهینه‌سازی طراحی‌ها، پردازش سیگنال‌ها و داده‌های علمی.
3. ANSYS (with AI integration)
کاربرد: شبیه‌سازی‌های مهندسی با استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی طراحی‌ها.
مورد استفاده در مهندسی: بهینه‌سازی طراحی در مکانیک، تحلیل تنش‌ها و رفتار مواد تحت شرایط مختلف.
4. IBM Watson
کاربرد: مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی.
مورد استفاده در مهندسی: پردازش داده‌های بزرگ، تجزیه و تحلیل پیچیده برای پیش‌بینی عملکرد سیستم‌ها.
5. AutoML (Google Cloud AI)
کاربرد: خودکارسازی فرایند ساخت مدل‌های یادگیری ماشین بدون نیاز به تجربه در کدنویسی.
مورد استفاده در مهندسی: برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی در تحلیل داده‌ها، به ویژه در موارد پیچیده.
6. PyTorch
کاربرد: چارچوب یادگیری عمیق که برای کارهای تحقیقاتی و تولیدی استفاده می‌شود.
مورد استفاده در مهندسی: برای ساخت شبکه‌های عصبی پیچیده در تحلیل داده‌های مهندسی.
7. Siemens NX (with AI capabilities)
کاربرد: طراحی و شبیه‌سازی با استفاده از ابزارهای AI برای بهینه‌سازی فرآیندها.
مورد استفاده در مهندسی: برای طراحی و شبیه‌سازی سیستم‌های مکانیکی، رباتیک و الکترونیکی.
8. Keras
کاربرد: یک کتابخانه منبع‌باز برای یادگیری عمیق که به طور خاص برای آزمایش و توسعه سریع شبکه‌های عصبی طراحی شده است.
مورد استفاده در مهندسی: تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی و شبیه‌سازی رفتار سیستم‌ها و پیش‌بینی نتایج.
9. H2O.ai
کاربرد: پلتفرمی برای یادگیری ماشین که به کاربران امکان می‌دهد مدل‌های پیشرفته‌ای را بسازند.
مورد استفاده در مهندسی: مدل‌های پیش‌بینی در کاربردهای مختلف مانند پردازش داده‌های مهندسی و شبیه‌سازی.
10. Google DeepMind
کاربرد: تحقیق در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده.
مورد استفاده در مهندسی: شبیه‌سازی‌های پیچیده مانند شبیه‌سازی فیزیک یا تحلیل سیستم‌های پیچیده.
11. C3.ai
کاربرد: پلتفرم هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های صنعتی.
مورد استفاده در مهندسی: پیش‌بینی خرابی‌های سیستم و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید.
12. D-Wave
کاربرد: استفاده از کامپیوترهای کوانتومی برای حل مسائل پیچیده بهینه‌سازی.
مورد استفاده در مهندسی: بهینه‌سازی طراحی‌ها و مدل‌های سیستم‌های پیچیده مانند سیستم‌های حمل‌ونقل و انرژی.
13. Altair HyperWorks
کاربرد: ابزار شبیه‌سازی مهندسی و بهینه‌سازی طراحی.
مورد استفاده در مهندسی: شبیه‌سازی مکانیکی، تحلیل تنش‌ها، و بهینه‌سازی سازه‌ها.
14. OpenAI (for research and development)
کاربرد: پلتفرم‌های مبتنی بر AI برای مدل‌های تحقیقاتی و ساخت مدل‌های پیچیده.
مورد استفاده در مهندسی: شبیه‌سازی‌های پیشرفته و مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌ها.
این ابزارها همگی از هوش مصنوعی برای حل مشکلات پیچیده مهندسی استفاده می‌کنند و در صنایع مختلف مانند خودروسازی، انرژی، الکترونیک، ساخت‌وساز و حتی پزشکی به کار می‌روند.


🔗  @MECHATEK1
🔖لیست کتب مکاتک

✉️MECHATEK📷Instagrm📹YouTube

🎓 راهنمای اولیه برای مهندس مکانیک امروز
☑️تهیه شده در گروه مکاتِک

🔗  @MECHATEK1
🔖لیست کتب مکاتک

✉️MECHATEK📷Instagrm📹YouTube

🤖لیستی از AI های ضروری

✍️در این لیست تمامی هوش مصنوعی ها+کاربرد آنها آورده شده است

🔹  @MECHATEK1
🔖لیست کتب مکاتک

✉️MECHATEK📷Instagrm📹YouTube

🤖نقش هوش مصنوعی در دنیای انرژی های تجدید پذیر

☑️تهیه شده در گروه مکاتِک

😄قابل استفاده برای ارائه دانشگاهی

✅انجام ارائه های دانشگاهی

ادمین: MECHATEK1@

🔖لیست کتب مکاتک

✉️MECHATEK📷Instagrm📹YouTube

👇👇
https://t.iss.one/iprochatsbot?start=sec-bdfbadgidd
پیشنهاد،انتقاد هر چیزی که دلت خاست بدون اینکه کسی بشناسه