ar
Feedback
Tensorflow(@CVision)

Tensorflow(@CVision)

الذهاب إلى القناة على Telegram

اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق بینایی ماشین و پردازش تصویر TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision سایت: http://class.vision 👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها: @classvision_support لینک گروه: @tf2keras

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Tensorflow(@CVision)

تُعد قناة Tensorflow(@CVision) (@cvision) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 14 941 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 686 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 21 848 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 14 941 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -92، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 8.37‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 250 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مدل, مصنوعی, llm, استدلال, مغز.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق بینایی ماشین و پردازش تصویر TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision سایت: http://class.vision 👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها: @classvision_support لینک گروه: @tf2kera...

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

14 941
المشتركون
-324 ساعات
-337 أيام
-9230 أيام

جاري تحميل البيانات...

جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+7
في 0 قنوات
مايو '26
+22
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+22
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+8
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+29
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+13
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+62
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+281
في 22 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+201
في 14 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+265
في 21 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+284
في 16 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+165
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+64
في 5 قنوات
Get PRO
مايو '25
+236
في 9 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+123
في 3 قنوات
Get PRO
مارس '25
+164
في 10 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+153
في 7 قنوات
Get PRO
يناير '25
+136
في 5 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+100
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+247
في 4 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+353
في 10 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+239
في 6 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+250
في 6 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+230
في 7 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+182
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '24
+1 045
في 16 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+533
في 17 قنوات
Get PRO
مارس '24
+364
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+453
في 5 قنوات
Get PRO
يناير '24
+753
في 12 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+837
في 15 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+416
في 17 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+223
في 9 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+296
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+226
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+144
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+229
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+135
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+166
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+189
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+132
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+149
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+101
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+124
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+132
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+185
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+231
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+180
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+106
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+347
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+291
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+74
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+90
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+165
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+87
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+208
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+140
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+267
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+103
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+167
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+175
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+213
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+147
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+87
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+270
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+86
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+6 203
في 0 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
09 يونيو0
08 يونيو+1
07 يونيو0
06 يونيو0
05 يونيو+4
04 يونيو0
03 يونيو0
02 يونيو+1
01 يونيو+1
منشورات القناة
گوگل نسخه‌های جدید Gemma 4 را با تکنیک Quantization-Aware Training (QAT) منتشر کرده؛ رویکردی که به‌جای کوانتایز کردن مدل بعد از آموزش (PTQ)، از همان فرآیند آموزش، محدودیت‌های دقت پایین را شبیه‌سازی می‌کند. نتیجه این کار، مدل‌هایی است که با حافظه بسیار کمتر اجرا می‌شوند اما بخش بزرگی از کیفیت نسخه اصلی را حفظ می‌کنند. به گفته گوگل، نسخه موبایلی Gemma 4 E2B حتی می‌تواند با کمتر از ۱ گیگابایت حافظه اجرا شود و برای لپ‌تاپ‌ها، موبایل‌ها و Edge Deviceها گزینه بسیار جذاب‌تری باشد. از طرف دیگر، Unsloth نیز پشتیبانی کامل از این مدل‌ها را اضافه کرده و نشان داده که اگر تبدیل QAT به فرمت‌های اجرایی مانند GGUF به‌درستی انجام شود، می‌توان افت دقت را به حداقل رساند و در عین حال از مزایای اجرای 4-bit بهره برد. این یعنی اجرای مدل‌های بزرگ‌تر روی GPUهای مصرفی و حتی سخت‌افزارهای محدود، بدون قربانی کردن محسوس کیفیت پاسخ‌ها. برای توسعه‌دهندگانی که به اجرای محلی (Local LLM)، Agentها یا اپلیکیشن‌های Edge علاقه دارند، Gemma 4 QAT یکی از مهم‌ترین انتشارهای اخیر محسوب می‌شود. 📚 برای مطالعه بیشتر: 🔹 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/quantization-aware-training-gemma-4/ 🔹 https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4/qat 🌀 @cvision 🌀

2
🚀 مدل Gemma 4 QAT؛ وقتی کوانتایز شدن دیگر به معنی افت کیفیت نیست ! 🚀
🚀 مدل Gemma 4 QAT؛ وقتی کوانتایز شدن دیگر به معنی افت کیفیت نیست ! 🚀
1 518
3
🔥 SAM 3D Body — Promptable Full-Body Mesh Recovery یک مقاله از Meta AI که از یک single RGB image می‌تواند یک full 3D human b
🔥 SAM 3D Body — Promptable Full-Body Mesh Recovery یک مقاله از Meta AI که از یک single RGB image می‌تواند یک full 3D human body mesh را reconstruct کند. ویژگی مهم این مدل این است که promptable است؛ یعنی علاوه بر حالت automatic، می‌توانید reconstruction را با mask و 2D keypoints هدایت کنید. ✅ Full-body 3D mesh recovery از یک تصویر ✅ Support برای guidance با mask و keypoints ✅ Robust روی تصاویر واقعی ✅ کاربرد در animation، game development، AR/VR و motion capture این مدل در ادامه مسیر SAM نشان می‌دهد که vision foundation models در حال ورود جدی به 3D reconstruction هستند. 🚀 📄 Paper: https://arxiv.org/pdf/2602.15989 💻 Code: https://github.com/facebookresearch/sam-3d-body
1 954
4
📢🎉کد تخفیف ویژه اعضای محترم کانال به مناسبت عید غدیر کد تخفیف 800 هزارتومانی شبکه های عصبی گرافی gnn_ghadir_1405 کد تخفیف 6
📢🎉کد تخفیف ویژه اعضای محترم کانال به مناسبت عید غدیر کد تخفیف 800 هزارتومانی شبکه های عصبی گرافی gnn_ghadir_1405 کد تخفیف 60 درصدی آموزش هوش مصنوعی مولد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) COUPON-A7EDE کد 70 درصد تخفیف آموزش مدل‌های زبانی-تصویری (VLM): از درک تصویر و ویدیو تا فاین‌تیون پیشرفته COUPON-DDAEC کد تخفیف 70 درصدی آموزش جامع یادگیری عمیق(Deep Learning) با Tensorflow و keras COUPON-5B37A اعتبار تا: 22 خرداد ماه 1405
3 228