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 24 509 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 029 في فئة التعليم والمرتبة 13 742 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 509 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -144، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.62%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.91% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 623 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 468 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 29 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 509
المشتركون
-924 ساعات
-317 أيام
-14430 أيام
أرشيف المشاركات
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
3⃣ @HomeAI
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ منابع برنامهنویسی :
1⃣@pythony
❯ علم داده :
1️⃣ @DataSciSchool
2⃣ @DataPlusScience
❯ تنسورفلو :
1⃣ @cvision
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @Programming4all_0to100
2⃣ @raspberry_python
سلام تا امشب این جایگاه ها روداریم از دوستان کسی خواست بهم اطلاع بده...!
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds is a significant problem in several applications, such as autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios, which has become a research hot spot. In this paper, we presented a deep learning strategy for 3D object classification in augmented reality. The proposed approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM networks learn longer dependencies well, but due to the number of gates, it takes longer to train; on the other hand, GRU networks have a weaker performance than LSTM, but their training speed is much higher than GRU, which is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach used the combination of speed and accuracy of these two networks. The proposed approach achieved an accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural terrain, high vegetation, low vegetation, buildings, hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional machine learning approaches could achieve a maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds
is a significant problem in several applications, such as
autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios,
which has become a research hot spot. In this
paper, we presented a deep learning strategy for 3D object
classification in augmented reality. The proposed
approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM
networks learn longer dependencies well, but due to the
number of gates, it takes longer to train; on the other hand,
GRU networks have a weaker performance than LSTM,
but their training speed is much higher than GRU, which
is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach
used the combination of speed and accuracy of
these two networks. The proposed approach achieved an
accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which
includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural
terrain, high vegetation, low vegetation, buildings,
hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional
machine learning approaches could achieve a
maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal:https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
با عرض سلام
مقاله ي جديد بنده اماده ارسال هستش نويسنده اول خودم هستم.
Title:
Classifying Object into Virtual Reality Environment Using Recurrent Neural Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
journal: Information and Computation: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
دوستاني كه نياز دارن جايگاه ٢ تا ٤
خاليه، به بنده اطلاع بدن
@Raminmousa
با عرض سلام تخفيف ٧٠٪ دو پكيج يادگيري ماشين و عميق, براي كساني كه نتونستن تهيه كنند رو تا شب در نظر گرفتيم كسايي كه نياز دارن ميتونن به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ تنسورفلو :
1⃣ @cvision
❯ علم داده :
1️⃣ @DataSciSchool
2⃣ @DataPlusScience
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @Programming4all_0to100
2⃣ @raspberry_python
