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
میدونی برنامهنویسها چقدر حقوق میگیرن؟
امسال کوئرا دوباره یه نظرسنجی بزرگ طراحی کرده تا با کمک خودِ برنامهنویسها به این سؤالها جواب بدیم.
تو هم بهعنوان بخشی از این جامعه، با چند دقیقه وقت گذاشتن میتونی اثر بزرگی بذاری.
نتایج این نظرسنجی هم باهات به اشتراک گذاشته میشه.
🔗 https://quera.org/r/cyteg
Repost from Papers
با عرض سلام مي خواهيم مقاله اي زیر را ادامه بدیم.
Recurrent Neural Network Basic defiences
نيازمند ٤ نفر هستيم كه بتونن در نگارش و كارها و هزينه كار كمكمون كنند. هزينه نفرات براي اين كار كه ١٨ بنچ مارك باید اجرا بشه. از قرار زير:
1: 700$(❌)
2: 500$✅
3: 400$✅
4: 350$ ✅
دوستاني كه مايل هستن مي تونن به ايدي بنده پيام بدن.
همچنين كدهاي كار، توضيحات و ... در اختيار دوستان قرار ميگيره.
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
🔹 Title: Understanding Tool-Integrated Reasoning
🔹 Publication Date: Published on Aug 26
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19201
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19201
• Project Page: https://zhongwenxu.notion.site/Understanding-Tool-Integrated-Reasoning-2551c4e140e3805489fadcc802a1ea83
🔹 Datasets citing this paper:
No datasets found
🔹 Spaces citing this paper:
No spaces found
==================================
@Machine_learn
🔹 Title: Hermes 4 Technical Report
🔹 Publication Date: Published on Aug 25
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18255
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18255
• Project Page: https://hermes4.nousresearch.com/
🔹 Datasets citing this paper:
No datasets found
🔹 Spaces citing this paper:
No spaces found
==================================
@Machine_learn
The LLM Evaluation Framework
🖥 Github: http://github.com/confident-ai/deepeval
📕 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1PPxYEBa6eu__LquGoFFJZkhYgWVYE6kh?usp=sharing
🔗 Project: https://deepeval.com
@Machine_learn
InstructFLIP: Exploring Unified Vision-Language Model for Face Anti-spoofing
🖥 Github: https://github.com/kunkunlin1221/InstructFLIP
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2507.12060v1.pdf
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replay-attack
@Machine_learn
Title: A wavelet-LSTM model for Flood Risk Prediction using Gaussian Mixture Latent Features
Abstract: Flash floods and runoff pose serious risks to humans and their infrastructure, resulting in significant economic and human losses. Traditional conceptual models have
long been used to estimate runoff. These models require human operators and are prone to errors. Recent advances in artificial intelligence have introduced machine learning and deep learning models for more accurate predictions. In this study, the aim is to present a framework based on deep learning for flood prediction. In the proposed framework, latent features are first extracted by a Gaussian Mixture Model (GMM). These features and the data themselves are fed to a Wavelet time series transform for denoising.
نفرات ۲،۳،۴ این مقاله را جهت مشارکت نیاز داریم.
هزینه مشارکت به ترتیب
2: 15
3: 10
4: 8
میلیون می باشد.
دوستانی که نیاز به اپلایی برای استرالیا دارند می تونن مشارکت کنن.
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
🔹 Title: MMTok: Multimodal Coverage Maximization for Efficient Inference of VLMs
🔹 Publication Date: Published on Aug 25
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18264
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18264
• Project Page: https://project.ironieser.cc/mmtok
@Machine_learn
🔹 Title: Limitations of Normalization in Attention Mechanism
🔹 Publication Date: Published on Aug 25
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.17821
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.17821
@Machine_learn
Repost from N/a
✅Increase citation
👌Journal: Springer, Q1, IF=4, fast processing (Top 10%)
🇺🇸👩🔬for Eb1, Eb2 (NIW), PHD, boosting CV
🆗Existing Key words: Deep Learning, Food Classification, Nutritional Estimation, Dietary Management
⛏️Related papers (method, domain) can be cited
❌Deadline: 8 October
❌Max total citations: 2 (priority based on time)
Price: 15usd: @Raminmousa
@papercite
Repost from Papers
با عرض سلام
پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم.
ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد.
Price:
1: 400$
4: 200$
5: 150 $
@Raminmousa
Repost from Papers
با عرض سلام
پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم.
ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد.
Price:
1: 400$
200$
5: 150 $
@Raminmousa
Repost from Papers
با عرض سلام
پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۲ و پنج هستیم.
ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد.
Price:
1: 400$
2: 300$
5: 150 $
@Raminmousa
Python library that adds Generative AI capabilities to Pandas!
PandasAI analyzes complex data frames and plot visualizations just by using natural language.
GitHub: https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai
@Machine_learn
droidrun
DroidRun is a powerful framework for controlling Android and iOS devices through LLM agents. It allows you to automate device interactions using natural language commands.
Creator: droidrun
Stars ⭐️: 4,300
Forked by: 430
Github Repo:
https://github.com/droidrun/droidrun
@Machine_learn
Repost from N/a
✅Increase citation
👌Journal: Springer, Q1, IF=3.5, fast processing
🇺🇸👩🔬for Eb1, Eb2 (NIW), PHD, boosting CV
🆗Existing Key words: Sentiment Analysis, Machine Learning, Large Language Models, Chain-of-Thoughts (CoT) Reasoning, Distilled Models, NLP, Interpretability
⛏️Related papers (method, domain) can be cited
❌Deadline: 8 October
❌Max total citations: 2 (priority based on time)
Price: 20$: @Raminmousa
https://t.me/papercite
Repost from N/a
✅Increase citation
👌Journal: Scientific Reports, Q1, IF=4, fast processing
🇺🇸👩🔬for Eb1, Eb2 (NIW), PHD, boosting CV
🆗Existing Key words: Deep Learning, Food Classification, Nutritional Estimation, Dietary Management
⛏️Related papers (method, domain) can be cited
❌Deadline: 8 October
❌Max total citations: 2 (priority based on time)
Price: 20$: @Raminmousa
https://t.me/papercite
State of AI-assisted Software Development
📕 Report
@Machine_learn
How to Implement Delays Using Python WAIT Function
📚 Read
@Machine_learn
