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 24 518 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 048 في فئة التعليم والمرتبة 13 749 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 518 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -164، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.13%. 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 1 748 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 26 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 518
المشتركون
-124 ساعات
-407 أيام
-16430 أيام
أرشيف المشاركات
Repost from Papers
يكي از بهترين موضوعات در طبقه بندي متن؛ تحليل احساس چند دامنه اي مي باشد. براي اين منظور مدلي تحت عنوان
Title: TRCAPS: The Transformer-based Capsule Approach for Persian Multi-
Domain Sentiment Analysis
طراحي كرديم كه نتايج خيلي بهتري نسبت به IndCaps داشته است.
دوستاني كه نياز به مقاله تو حوزه NLP دارن مي تونن تا اخر اين هفته داخل اين مقاله شركت كنند.
ژورنال هدف Array elsevier مي باشد.
شركت كنندگان داخل اين مقاله نياز به انجام تسك هايي نيز مي باشند.
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
📄 Advances of Artificial Intelligence in Anti-Cancer Drug Design: A Review of the Past Decade
📎 Study the paper
@Machine_learn
🌟 Zamba2-Instruct
🟢Zamba2-1.2B-instruct;
🟠Zamba2-2.7B-instruct.
# Clone repo
git clone https://github.com/Zyphra/transformers_zamba2.git
cd transformers_zamba2
# Install the repository & accelerate:
pip install -e .
pip install accelerate
# Inference:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-2.7B-instruct", device_map="cuda", torch_dtype=torch.bfloat16)
user_turn_1 = "user_prompt1."
assistant_turn_1 = "assistant_prompt."
user_turn_2 = "user_prompt2."
sample = [{'role': 'user', 'content': user_turn_1}, {'role': 'assistant', 'content': assistant_turn_1}, {'role': 'user', 'content': user_turn_2}]
chat_sample = tokenizer.apply_chat_template(sample, tokenize=False)
input_ids = tokenizer(chat_sample, return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to("cuda")
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=150, return_dict_in_generate=False, output_scores=False, use_cache=True, num_beams=1, do_sample=False)
print((tokenizer.decode(outputs[0])))
🖥GitHub
@Machine_learn
Prompt Engineering Techniques: Comprehensive Repository for Development and Implementation 🖋️
📓 Github
@Machine_learn
Repost from Github LLMs
🔥 NVIDIA silently release a Llama 3.1 70B fine-tune that outperforms
GPT-4o and Claude Sonnet 3.5
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct a further RLHFed model on
huggingface
https://huggingface.co/collections/nvidia/llama-31-nemotron-70b-670e93cd366feea16abc13d8
✅https://t.me/deep_learning_proj
✔️ LVD-2M: A Long-take Video Dataset with Temporally Dense Captions
New pipeline for selecting high-quality long-take videos and generating temporally dense captions.
Dataset with four key features essential for training long video generation models: (1) long videos covering at least 10 seconds, (2) long-take videos without cuts, (3) large motion and diverse contents, and (4) temporally dense captions.
🖥 Github: https://github.com/silentview/lvd-2m
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.10816v1
🖥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/howto100m
🔸@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام در يكي از مقالاتمون با موضوع
multimodal capsule fusion with self-attention approach for alzheimer disease classification
نياز به نفر دوم هستيم. تسك ها به صورت مشخص شده براي نفر دوم در نظر گرفته شده است. دوستاني كه ميخوان مشاركت كنن به بنده
پيام بدن با تشكر.
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
📃Network Modeling and Control of Dynamic Disease Pathways, Review and Perspectives
📎 Study the paper
@Machine_learn
پروژه های بیشتر شبیه این ریپورت داخل این پک قرار داره. دوستانی که نیاز دارن می تونن به ایدی بنده مراجعه کنن.
@Raminmousa
Efficiently Democratizing Medical LLMs for 50 Languages via a Mixture of Language Family Experts
💻 Github: https://github.com/freedomintelligence/apollomoe
🔖 Paper: https://arxiv.org/abs/2410.10626v1
🤗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu
✅@Machine_learn
با عرض سلام خيلي از دوستان در رابطي با طراحي صفر تا صد پروژه هاي ديپ از بنده سوال پرسيدن داخل پك زير ٣٦ پروژه رو با جزئيات شرح دادم:
1-Deep Learning Basic
-01_Introduction
--01_How_TensorFlow_Works
2-Classification apparel
-Classification apparel double capsule
-Classification apparel double cnn
3-ALZHEIMERS USING CNN(ResNet)
4-Fake News (Covid-19 dataset)
-Multi-channel
-3DCNN model
-Base line+ Char CNN
-Fake News Covid CapsuleNet
5-3DCNN Fake News
6-recommender systems
-GRU+LSTM MovieLens
7-Multi-Domain Sentiment Analysis
-Dranziera CapsuleNet
-Dranziera CNN Multi-channel
-Dranziera LSTM
8-Persian Multi-Domain SA
-Bi-GRU Capsule Net
-Multi-CNN
9-Recommendation system
-Factorization Recommender, Ranking Factorization Recommender, Item Similarity Recommender (turicreate)
-SVD, SVD++, NMF, Slope One, k-NN, Centered k-NN, k-NN Baseline, Co-Clustering(surprise)
10-NihX-Ray
-optimized CNN on FullDataset Nih-Xray
-MobileNet
-Transfer learning
-Capsule Network on FullDataset Nih-Xray
دوستاني كه نياز به اين پروژه ها دارن ميتونن با بنده در ارتباط باشن.
@Raminmousa
@Machine_learn
