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
با عرض سلام ما برای یکی از مقالاتمون در حوزه ی پزشکی نیاز به نفر ۴ ام داریم با قبولی شرایط پرداخت میتونیم اضافه کنیم.
@Raminmousa
🔹 Title: Scalable Multi-Task Reinforcement Learning for Generalizable Spatial Intelligence in Visuomotor Agents
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2507.23698
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2507.23698
• Github: https://github.com/CraftJarvis/ROCKET-3
@Machine_learn
Crystal Generation with Space Group Informed Transformer
🖥 Github: https://github.com/deepmodeling/crystalformer
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2504.02367v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/alex-20
@Machine_learn
با عرض سلام این مورد باقی مونده و این هفته سابمیت مقاله می باشد.
@Raminmousa
📑 Machine learning-based drug-drug interaction prediction: a critical review of models, limitations, and data challenges
📎 Study the paper
@Machine_learn
🔸برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین و علم داده
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
3⃣ @eventai
4⃣ @Ai_NewsTv
❯ علم داده و SQL :
1️⃣ @DataPlusScience
2⃣ @sql_server
❯ یادگیری ماشین و بینایی ماشین :
1️⃣ @Machine_learn
2⃣ @cvision
3⃣ @class_vision
❯ آموزش پایتون و یادگیری ماشین:
1⃣ @Python4all_pro
❯ دوره ها و کتب آموزشی پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین :
1⃣ @programmers_street
با عرض سلام ما برای یکی از مقالاتمون در حوزه ی پزشکی نیاز به نفر ۴ ام داریم با قبولی شرایط پرداخت میتونیم اضافه کنیم.
@Raminmousa
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances
📚Read
@Machine_learn
Awesome Claude Code 🤝 Awesome Claude Code Agents
📌 Github
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام مقاله تحت عنوان
A wavelet-LSTM model for Flood Risk Prediction using
Gaussian Mixture Latent Features
را براي واگذاري گذاشتيم. دوستاني كه نياز به مقاله دارند مي تونن كامل و يا جايگاه بردارند.
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
با عرض سلام اين مقاله اين هفته سابميت ميشه و فقط يك نفر كم داريم....!
@Raminmousa
Introduction to Python for
Econometrics, Statistics and Data Analysis
📚 Github
@Machine_learn
🔹 Title: Scalable Multi-Task Reinforcement Learning for Generalizable Spatial Intelligence in Visuomotor Agents
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2507.23698
• Github: https://github.com/CraftJarvis/ROCKET-3
@Machine_learn
با عرض سلام ما برای یکی از مقالاتمون در حوزه ی پزشکی نیاز به نفر ۴ ام داریم با قبولی شرایط پرداخت میتونیم اضافه کنیم.
@Raminmousa
We offer you daily Udemy courses for free and without any fees.
https://t.me/DataScienceC
📄 Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Applications, Implementation Challenges, and Future Directions
📎 Study the paper
@Machine_learn
Repost from N/a
درود و احترام.
در حال نوشتن مقاله ای مروری در رابطه با کاربردهای تکنولوژی های نوین (با تکیه بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی و ژرف و بینایی کامپیوتری) در صنعت غذا (از مزرعه تا زنجیره تامین تا خانه و پس از مصرف) هستیم.
مقاله بخش های مختلف شامل Classificiation، Detection, Segmentation تصاویر (و مواردی مشابه)، بحث Food Waste، کاربردهای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی و ...، تحلیل احساسات کامنت های رستوران ها، بخشی از منطق فازی و بسیاری از تکنولوژی های نوین در صنعت غذا را در برمیگیرد.
بخش اعظم مقاله نوشته شده و ظرف 7 الی 14 روز دیگر تکمیل میشود. هدف مجلات Q1 و یا Q2 از ELSEVIER هستند.
✅هر سایتیشن صنعت غذا قابل افزودن است.
✅سایتشن های یادگیری ماشینی، عمیق، هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری نیز شانس خوبی برای افزوده شدن دارند. اما باید DOI مقاله را ارسال کنید تا بررسی شوند
✅از منظر سفارش تعداد سایتیشن (منوط به بررسی و تایید از سمت ما) محدودیتی وجود ندارد
ارتباط:
@Raminmousa
