Machine learning books and papers

الذهاب إلى القناة على Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning books and papers

تُعد قناة Machine learning books and papers (@machine_learn) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 24 517 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 056 في فئة التعليم والمرتبة 13 757 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 517 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -165، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.78‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.90‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 663 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 465 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 1.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

24 517

المشتركون

-324 ساعات

-477 أيام

-16530 أيام

1 663

عرض المشاهدات

~ 46524 ساعات

~ 57948 ساعات

6.78%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة

75.9K

Data Science & Machine Learning

35.0K

Age Of Geeks

20.2K

Programming Resources

قنوات أخرى

الإشارات الواردة والصادرة

---

جذب المشتركين

يونيو '26

+32

في 1 قنوات

مايو '26

+45

في 2 قنوات

Get PRO

أبريل '26

+45

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '26

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '26

+14

في 1 قنوات

Get PRO

يناير '26

+10

في 1 قنوات

Get PRO

ديسمبر '25

+251

في 2 قنوات

Get PRO

نوفمبر '25

+522

في 11 قنوات

Get PRO

أكتوبر '25

+1 065

في 2 قنوات

Get PRO

سبتمبر '25

+794

في 2 قنوات

Get PRO

أغسطس '25

+941

في 11 قنوات

Get PRO

يوليو '25

+835

في 3 قنوات

Get PRO

يونيو '25

+734

في 3 قنوات

Get PRO

مايو '25

+956

في 2 قنوات

Get PRO

أبريل '25

+1 898

في 4 قنوات

Get PRO

مارس '25

+658

في 7 قنوات

Get PRO

فبراير '25

+44

في 4 قنوات

Get PRO

يناير '25

+92

في 8 قنوات

Get PRO

ديسمبر '24

+134

في 5 قنوات

Get PRO

نوفمبر '24

+394

في 13 قنوات

Get PRO

أكتوبر '24

+463

في 6 قنوات

Get PRO

سبتمبر '24

+249

في 4 قنوات

Get PRO

أغسطس '24

+387

في 3 قنوات

Get PRO

يوليو '24

+220

في 1 قنوات

Get PRO

يونيو '24

+228

في 11 قنوات

Get PRO

مايو '24

+422

في 2 قنوات

Get PRO

أبريل '24

+611

في 11 قنوات

Get PRO

مارس '24

+731

في 4 قنوات

Get PRO

فبراير '24

+1 021

في 1 قنوات

Get PRO

يناير '24

+1 100

في 13 قنوات

Get PRO

ديسمبر '23

+628

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '23

+409

في 11 قنوات

Get PRO

أكتوبر '23

+296

في 9 قنوات

Get PRO

سبتمبر '23

+365

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '23

+467

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '23

+715

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '23

+268

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '23

+107

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '23

+107

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '23

+249

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '23

+110

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '23

+163

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '22

+118

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '22

+165

في 0 قنوات

Get PRO

أكتوبر '22

+101

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '22

+177

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '22

+220

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '22

+229

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '22

+56

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '22

+296

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '22

+411

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '22

+47

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '22

+34

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '22

+44

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '21

+59

في 0 قنوات

Get PRO

نوفمبر '21

+59

في 0 قنوات

Get PRO

أكتوبر '21

+109

في 0 قنوات

Get PRO

سبتمبر '21

+454

في 0 قنوات

Get PRO

أغسطس '21

+251

في 0 قنوات

Get PRO

يوليو '21

+84

في 0 قنوات

Get PRO

يونيو '21

+183

في 0 قنوات

Get PRO

مايو '21

+126

في 0 قنوات

Get PRO

أبريل '21

+116

في 0 قنوات

Get PRO

مارس '21

+101

في 0 قنوات

Get PRO

فبراير '21

+601

في 0 قنوات

Get PRO

يناير '21

+167

في 0 قنوات

Get PRO

ديسمبر '20

+8 834

في 0 قنوات

التاريخ	نمو المشتركين	الإشارات	القنوات
25 يونيو	0
24 يونيو	0
23 يونيو	0
22 يونيو	0
21 يونيو	+1
20 يونيو	+2
19 يونيو	0
18 يونيو	+1
17 يونيو	0
16 يونيو	+2
15 يونيو	+3
14 يونيو	0
13 يونيو	0
12 يونيو	+1
11 يونيو	+2
10 يونيو	+1
09 يونيو	+1
08 يونيو	+6
07 يونيو	0
06 يونيو	+3
05 يونيو	+3
04 يونيو	+5
03 يونيو	0
02 يونيو	+1
01 يونيو	0

منشورات القناة

⚡️Lumine: An Open Recipe for Building Generalist Agents in 3D Open Worlds HF: https://huggingface.co/papers/2511.08892 Peoject: https://www.lumine-ai.org/ Paper: https://arxiv.org/abs/2511.08892 @Machine_learn

2	🔥 World Action Models: A Survey 💡 The paper World Action Models A Survey provides a comprehensive overview of World Action Models, which are predictive action systems that generate future states for decision making. These models balance representational richness against computational constraints, and recent developments have led to a blurring of boundaries among various related models. The survey aims to clarify these boundaries and provide a common account of the field. The authors organize existing works into two complementary views. The first view examines what each method is required to generate, including rendered futures, latent futures, and video generation free action reasoning. The second view decomposes each method into its predictive substrate, backbone, action coupling, and deployment regime. This anatomy allows for a unified discussion of key aspects such as interactability, causality, persistence, physical plausibility, and generalization. The survey reveals a consistent design pattern in World Action Models, where design choices trade representational richness against compute, memory, latency, and action label cost. The authors find that the field is moving towards methods that generate less of the future while preserving what is required for control. The survey provides a clear and unified account of the field, covering data, evaluation, and open challenges, and provides a foundation for future research in World Action Models. The main contributions of the paper are to clarify the boundaries and definitions of World Action Models, to provide a comprehensive overview of existing works, and to identify a consistent design pattern in the field. The survey also highlights the key challenges and open issues in World Action Models, including the need for more efficient and effective methods that balance representational richness against computational constraints. Overall, the paper provides a valuable resource for researchers and practitioners in the field of World Action Models, and helps to advance the state of the art in predictive action systems. 📅 Published on Jun 18 🔗 Links: • GitHub: https://github.com/huggingface • arXiv: https://arxiv.org/abs/2606.20781 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2606.20781 • Project Page: https://world-action-models.github.io/ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ @Machine_learn	388
3	🔥 Efficient Guided Generation for Large Language Models 💡 The paper presents an efficient method for guiding large language model text generation using regular expressions and context-free grammars. The problem addressed is that guided generation can be impractical due to significant overhead. The authors propose an approach that adds minimal overhead to the token sequence generation process. This method makes guided generation feasible in practice. The approach is implemented in the open source Python library Outlines, providing a practical solution for efficient guided generation. The results indicate that the method is effective, allowing for guided generation with little to no overhead, which is a significant contribution to the field of natural language processing. 📅 Published on Jul 19, 2023 🔗 Links: • GitHub: https://github.com/huggingface • arXiv: https://arxiv.org/abs/2307.09702 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.09702 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ @Machine_learn	386
4	با عرض سلام یکی از مقالاتمون در حوزه ی wound image classification در ژورنال nature scientific reports ریوایزد خورده و جایگاه های ۲ و ۵ اش قابل اضافه شدن می باشد. دوستانی که نیاز دارن می تونن جهت ثبت اسم به ایدی بنده پیام بدن Price 2: 300$ 5:150$ @Raminmousa @Paper4money @Machine_learn	1 123
5	📃 Current Bioinformatics Tools in Precision Oncology 📎 Study paper @Machine_learn	1 100
6	با عرض سلام مقاله MedicalRec توسط بنده و دوستان ارائه شد. این مقاله جهت ارائه ی سیستم پیشنهاد دهنده مدل طبقه بندی برای تصاویر پزشکی میباشد. در ادامه ما می خواهیم MedicalRec2 را توسعه دهیم که یک مدل پیشنهاد دهنده طبقه بند و تقسیم بند در حوزه ی پزشکی می باشد. از این رو نفرات ۲ تا ۶ این مقاله را جهت مشارکت در نظر داریم. هزینه ها از قرار زیر می باشند. 2: 500$ 3: 400$ 4: 300$ 5: 250$ 6: 200$ جهت مشارکت با ایدی بنده در ارتباط باشین. @Raminmousa @Paper4money	1 723
7	+5 🎬 ساخت ویدیو • Sora • Kling • Veo • Seedance • Lumalabs 🎨 ساخت تصویر • Google Flow • Qwen Image • NanoBanana • ChatGPT Image • Grok 🎤 تقلید صدا • ElevenLabs • Fish Audio • Minimax • Descript • Respeecher 🧠 تحقیق و کاوش • ChatGPT • Gemini • Perplexity • NotebookLM • Deepseek 🗣 ساخت کاراکتر سخنگو • Heygen • Synthesia • D-ID • Hedra ━━━━━━━━━━━━━━━ 🔗 لینک ابزارها: • ChatGPT → https://chatgpt.com • Gemini → https://gemini.google.com • Perplexity → https://perplexity.ai • Deepseek → https://deepseek.com • NotebookLM → https://notebooklm.google.com • Kling → https://klingai.com • Veo → https://deepmind.google/technologies/veo • Lumalabs → https://lumalabs.ai • Sora → https://openai.com/sora • ElevenLabs → https://elevenlabs.io • Fish Audio → https://fish.audio • Descript → https://descript.com • Heygen → https://heygen.com • Synthesia → https://synthesia.io • D-ID → https://d-id.com @ai_farshad	2 573
8	تنها ۳ روز تا سابمیت این مقاله باقی مونده....!	2 049
9	برای این مقاله فقط ۵ روز وقت داریم دوستانی که نیاز دارند زودتر اقدام کنن...!	634
10	با عرض سلام یکی از مقالاتمون در حوزه ی wound image classification در ژورنال nature scientific reports ریوایزد خورده و جایگاه های ۲، ۴ و ۵ اش قابل اضافه شدن می باشد. دوستانی که نیاز دارن می تونن جهت ثبت اسم به ایدی بنده پیام بدن Price 2: 300$ 4: 200$ 5:150$ @Raminmousa @Paper4money @Machine_learn	2 833
11	با عرض سلام یکی از مقالاتمون در حوزه ی wound image classification در ژورنال nature scientific reports ریوایزد خورده و جایگاه های ۲، ۴ و ۵ اش قابل اضافه شدن می باشد. دوستانی که نیاز دارن می تونن جهت ثبت اسم به ایدی بنده پیام بدن Price 2: 300$ 4: 200$ 3:150$ @Raminmousa @Paper4money @Machine_learn	480
12	Follow the Machine Learning with Python channel on WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A	2 825
13	🔥 Awesome open-source project to learn more about Transformer Models! 🤖✨ We found this interactive website that shows you visually how transformer models work. 🌐📊 Transformer Explainer: https://poloclub.github.io/transformer-explainer/ @Machine_learn	2 989
14	❣️	3 932

عرض جميع المنشورات