معرفی یک مدل توالی DNA جدید و یکپارچه که پیش‌بینی اثر انواع تنظیمی را پیش می‌برد و نویدبخش روشن شدن عملکرد ژنوم است – اکنون از طریق API در دسترس است. ژنوم، دفترچه راهنمای سلولی ماست. این مجموعه کامل DNA است که تقریباً هر بخش از یک موجود زنده را از ظاهر و عملکرد گرفته […]

وقتی نتایج تشخیص ناهنجاری را به ذی‌نفعان خود نشان می‌دهید، همیشه اولین سؤال آن‌ها این است: «چرا؟» در عمل، صرفاً پرچم‌گذاری یک ناهنجاری کافی نیست. درک اینکه چه چیزی اشتباه بوده، برای تصمیم‌گیری درست در مورد اقدام بعدی بسیار حیاتی است. با این حال، بیشتر روش‌های یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری فقط یک امتیاز ناهنجاری

هوش مصنوعی در حال بازنویسی روال روزمره دانشمندان داده است .برای حفظ رقابتدانشمندان داده باید یاد بگیرند که چگونه بهره‌وری را بهبود بخشند و امکانات جدیدی را با هوش مصنوعی ایجاد کنند. در همین حال، این تحول همچنین چالشی را برای مدیران استخدام ایجاد می‌کند: چگونه بهترین استعدادی را که در دوران هوش مصنوعی شکوفا می‌شود، پیدا

تبدیل داده‌هاابزارهایی مانند dbt ساخت خطوط لوله داده SQL را آسان و سیستماتیک می‌کنند. اما حتی با ساختار اضافه شده و مدل‌های داده‌ای که به وضوح تعریف شده‌اند، خطوط لوله هنوز هم می‌توانند پیچیده شوند، که این امر مشکلات اشکال‌زدایی و اعتبارسنجی تغییرات در مدل‌های داده را دشوار می‌کند. پیچیدگی فزاینده منطق تبدیل داده‌ها، مسائل

  استفاده از اجرای موازی در پردازش سطرهای DataFrame با Python 3.13 آزاد از GIL اعمال یک تابع بر روی هر سطر یک DataFrame، یکی از عملیات‌های رایج در پردازش داده‌ها است. این عملیات‌ها ذاتاً «قابل موازی‌سازی» هستند؛ چرا که هر سطر به طور مستقل قابل پردازش است. اگر از پردازنده‌ای با چند هسته استفاده

الگوریتم شورتوسط پیتر شور در یک مقاله‌ی مهم [1] در سال 1995 به عنوان الگوریتمی برای فاکتورگیری اعداد بزرگ با استفاده از محاسبات کوانتومی پیشنهاد شد. در سال 2025، یعنی 30 سال بعد، پردازنده‌های کوانتومی اولیه تولید و در دسترس عموم قرار می‌گیرند و آزمایش واقعی الگوریتم را ممکن می‌سازند. آیا می‌توانیم الگوریتم شور را