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 24 499 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 053 في فئة التعليم والمرتبة 13 774 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 499 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -131، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.24%. 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 1 773 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 484 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 01 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 499
المشتركون
-424 ساعات
-187 أيام
-13130 أيام
أرشيف المشاركات
The fashion industry is on the verge of an unprecedented change. The implementation of machine learning, computer vision, and artificial intelligence (AI) in fashion applications is opening lots of new opportunities for this industry. This paper provides a comprehensive survey on this matter, categorizing more than 580 related articles into 22 well-defined fashion-related tasks. Such structured task-based multi-label classification of fashion research articles provides researchers with explicit research directions and facilitates their access to the related studies, improving the visibility of studies simultaneously. For each task, a time chart is provided to analyze the progress through the years. Furthermore, we provide a list of 86 public fashion datasets accompanied by a list of suggested applications and additional information for each.
link: https://arxiv.org/abs/2111.00905
@Machine_learn
🔊 Torchaudio: an audio library for PyTorch
Github: https://github.com/pytorch/audio
Paper: https://arxiv.org/abs/2110.15018v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ljspeech
@Machine_learn
تفخیف 50% برای دوستان عزیز با زمان محدود. جهت خرید به ایدی بنده مراجعه کنین @Raminmousa
GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification
http://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html
@Machine_learn
Recurrent Neural Networks for Edge Intelligence: A Survey #Survey #RNN @Machine_learn
Survey on Recurrent Neural Network in Natural Language Processing #Survey #RNN @Machine_learn
Time Series Data Imputation: A Survey on Deep Learning Approaches #RNN #Survey @Machine_learn
A Critical Review of Recurrent Neural Networks
for Sequence Learning #Survey #RNN @Machine_learn
Recurrent Neural Network
TINGWU WANG,
MACHINE LEARNING GROUP,
UNIVERSITY OF TORONTO #Slide #RNN @Machine_learn
Computational Tutorial:
An introduction to LSTMs in Tensorflow #Slide #RNN @Machine_learn
Introduction to RNNs!
Arun Mallya! #RNN #Slide @Machine_learn
AlphaRotate: A Rotation Detection Benchmark using TensorFlow
Github: https://github.com/yangxue0827/RotationDetection
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11906v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/dota
Documentation: https://rotationdetection.readthedocs.io/en/latest/
@Machine_learn
Unified Data Collection for Visual-Inertial Calibration via Deep Reinforcement Learning
Github: https://github.com/ethz-asl/Learn-to-Calibrate
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.14974v1
@Machine_learn
TensorFlow Model Optimization Toolkit — Collaborative Optimization API
https://blog.tensorflow.org/2021/10/Collaborative-Optimizations.html
@Machine_learn
Transfer Learning for
Natural Language
Processing #Book @Machine_learn
Discover the world of Machine Learning using Python
algorithm analysis, ide and libraries. Projects focused on
beginners. #Book @Machine_learn
Distributed Artificial Intelligence
A Modern Approach
Edited by
Satya Prakash Yadav, Dharmendra Prasad Mahato, and Nguyen Thi Dieu Linh #Book @Machine_learn
