متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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 24 535 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 076 في فئة التعليم والمرتبة 13 766 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 535 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 21 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -148، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.36%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.98% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 806 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 485 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
- 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 22 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 535
المشتركون
-224 ساعات
-447 أيام
-14830 أيام
أرشيف المشاركات
برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم داده
معرفی دوره های رایگان AI, ML, LLM و DataScience
@Ai_Tv
مجله هوشمصنوعی
@Homeai
یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
@cvision
آموزشهای تخصصی هوش مصنوعی
@class_vision
دورههای تخصصی LLM ،VLM و Agentic AI
@llm_huggingface
رویدادهای هوشمصنوعی
@eventai
آموزش Machine Learning
@Machine_learn
آموزش علوم داده
@DataPlusScience
آموزش ، اخبار و تحولات هوشمصنوعی
@Ai_NewsTv
دوره های رایگان Python , ML و Ai از موسسات معتبر
@Python4all_pro
منابع آموزشی پایتون برای علم داده ،ML & Ai :
@programmers_street
Repost from Papers
با عرض سلام برای مقاله ی زیر نفرات ۲ تا ۴ قابل اضافه شدن می باشد.
Title: Independently Recurrent Neural Network XGBoost (IXGBOOST) proposed method for Short term load forecasting
Abstract: Short-term load forecasting (STLF) is one of the most important and critical issue for power system operators. Therefore, it plays a fundamental role in improving the reliability of the power system, facilitating the integration of renewable energy sources and making demand response processes more efficient. Today, electricity forecasting based on sensor data with the increasing popularity of smart meter applications. On the other hand, STLF is one of the most critical inputs for the power plant planning undertaking. STLF reduces the overall scheduling uncertainty added by the intermittent generation of renewable resources. Therefore, it helps to minimize the cost of hydrothermal power generation in a power grid. Machine learning (ML) models have obtained acceptable results in this field. These approaches require manual feature extraction, which is challenging. Because of feature selection, deep learning approaches have automatically achieved results in prediction problems. This research proposes a network approach based on IndRNN+XGBoost to forecast electricity consumption in three modes: hourly, daily and weekly. ....
Journal: Optik
2: 20 milion
3:15 milion
4:10 milion
@Raminmousa
@Machine_learn
@paper4money
📹 AI in Bioinformatics Overcoming Pitfalls in Statistical, ML and Generative AI Approaches
🎞 Watch
@Machine_learn
برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم داده
معرفی دوره های رایگان AI, ML, LLM و DataScience
@Ai_Tv
مجله هوشمصنوعی
@Homeai
یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
@cvision
آموزشهای تخصصی هوش مصنوعی
@class_vision
دورههای تخصصی LLM ،VLM و Agentic AI
@llm_huggingface
رویدادهای هوشمصنوعی
@eventai
آموزش Machine Learning
@Machine_learn
آموزش علوم داده
@DataPlusScience
آموزش ، اخبار و تحولات هوشمصنوعی
@Ai_NewsTv
دوره های رایگان Python , ML و Ai از موسسات معتبر
@Python4all_pro
منابع آموزشی پایتون برای علم داده ،ML & Ai :
@programmers_street
🔹 Title: UltraMemV2: Memory Networks Scaling to 120B Parameters with Superior Long-Context Learning
🔹 Publication Date: Published on Aug 26
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18756
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18756
• Github: https://github.com/ZihaoHuang-notabot/Ultra-Sparse-Memory-Network
@Machine_learn
🔹 Title: OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation
🔹 Publication Date: Published on Aug 26
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19209
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19209
• Project Page: https://omnihuman-lab.github.io/v1_5/
@Machine_learn
با عرض سلام در حال تنظیم مقاله ای تحت عنوان
Title: MediSeg: Medical Segmentation and classification Recommender system ....
Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging
If: 9.8
این کار ۶ ماه طول خواهد کشید و به مسائل بهینه سازی انرژی، جلوگیری از اموزش مجدد شبکه ها، و مسائل تولید کربن در شبکه ها ی عصبی پرداخته خواهد شد.
هزینه مشارکت :
2: 600$
3:500 $
4: 400$
5:300$
6: 200$
7:200$
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
State of AI-assisted Software Development
📕 Report
@Machine_learn
با عرض سلام دوستاني كه مايل به اين پروژه هستن مي تونن بهمون ملحق بشن
@Raminmousa
The Smol Training Playbook:
The Secrets to Building World-Class LLMs
📚 Read
@Machine_learn
5-phase path every ML systems engineer follows but almost no one talks about.
📚 Read
@Machine_learn
ایرانجیپییو — بستر قدرتمند ⚡️GPU برای توسعه، یادگیری و استقرار مدلهای هوش مصنوعی در هر مقیاس 🚀
🧠 GPUهای نسل جدید: H100 / L40S / A10
آماده برای LLM، Vision و Agentهای سازمانی 🤖
🟢 پایداری واقعی با SLA 99.9%
💬 پشتیبانی لحظهای ۲۴/۷، همیشه در کنار شما
✨ ما زیرساخت را فراهم میکنیم،
تا شما فقط بر خلق و نوآوری تمرکز کنید.
❓ پرسش یا پروژهای دارید که نیاز به توان پردازشی بالا دارد؟
تیم ما کنار شماست تا
بهترین راهحل پردازشی را برای پروژهتان پیشنهاد دهد
و مسیر اجرای مدلهای هوش مصنوعی را سریعتر و اقتصادیتر کند. 🚀
فرم زیر را تکمیل کنید تا در کوتاهترین زمان با شما تماس بگیریم! 🚀
https://b2n.ir/zj9753
Repost from Papers
با عرض سلام در حال تنظیم مقاله ای تحت عنوان
Title: MediSeg: Medical Segmentation and classification Recommender system ....
Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging
If: 9.8
این کار ۶ ماه طول خواهد کشید و به مسائل بهینه سازی انرژی، جلوگیری از اموزش مجدد شبکه ها، و مسائل تولید کربن در شبکه ها ی عصبی پرداخته خواهد شد.
هزینه مشارکت :
2: 600$
3:500 $
4: 400$
5:300$
6: 200$
7:200$
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
Repost from Papers
با عرض سلام در حال تنظیم مقاله ای تحت عنوان
Title: MediSeg: Medical Segmentation and classification Recommender system ....
Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging
If: 9.8
این کار ۶ ماه طول خواهد کشید و به مسائل بهینه سازی انرژی، جلوگیری از اموزش مجدد شبکه ها، و مسائل تولید کربن در شبکه ها ی عصبی پرداخته خواهد شد.
هزینه مشارکت :
2: 600$
3:500 $
4: 400$
5:300$
6: 200$
7:200$
@Raminmoua
@Machine_learn
@Paper4money
A combined UNet++ and LSTM approach for breast ultrasound image segmentation
Author: @Raminmousa
Doi:https://kwnsfk27.r.eu-west-1.awstrack.me/L0/https:%2F%2Fdoi.org%2F10.1016%2Fj.fraope.2025.100385/1/0102019a29ac6163-f3d94222-1d67-4a4b-8bb0-22ed875a5711-000000/VLVCKG-PEYhELOu00YPCeqOuaaA=449
Link:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2773186325001732?ref=pdf_download&fr=RR-8&rr=9958aaca19dd11fc
@Machine_learn
gpt-engineer
gpt-engineer is a project in which you specify what you want in plain English and it iterates to produce a working codebase or scaffolded app. It’s an excellent playground for anyone exploring code-generation agents. And the repo contains clear install/usage instructions and a low-friction dev loop.
Creator: AntonOsika
Stars ⭐️: 55,000
Forked by: 7,300
Github Repo:
https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer
@Machine_learn
دوستانی که نیاز به این مقاله دارن جایگاه ۲، ۳، ۴ خالی می باشد...!
@Raminmousa
🔹 Title: OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation
🔹 Publication Date: Published on Aug 26
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19209
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19209
• Project Page: https://omnihuman-lab.github.io/v1_5/
@Machine_learn
