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 24 522 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 070 في فئة التعليم والمرتبة 13 771 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 522 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 22 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -150، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.45%. 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 1 829 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 465 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 23 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 522
المشتركون
-524 ساعات
-417 أيام
-15030 أيام
أرشيف المشاركات
📚 The Little Book of Semaphores by Allen B. Downey
📚 Book
@Machine_learn
دوستانی که نتونستند مقالات قبلی رو شرکت کنند این بهترین فرصت....!
@Raminmousa
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترتيب
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
Scientific Reprot (Nature)
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
دوستاني كه در مقالات قبلي نتونستن شركت كنند اين بهترين فرصت....!
@Raminmousa
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترین
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
Scientific Reprot (Nature)
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
A collection of inspiring lists, manuals, cheatsheets, blogs, hacks, one-liners, cli/web tools, and more.
📚 Github
@Machine_learn
ZAPBench: A Benchmark for Whole-Brain Activity Prediction in Zebrafish
📚 Read
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام
از اين مقاله نفرات ٤ و ٥ باقي مونده دوستاني كه مايل به همكاري هستن لطفا با بنده در ارتباط باشن.
یکی از ابزارهای خوبی که بنده تونستم توسعه بدم ابزار Stock Ai می باشد. در این ابزار از ۳۶۰ اندیکاتور استفاده کردم. گزارشات back test این ابزار در ویدیو های زیر موجود می باشد.
May 2024 :
https://youtu.be/aSS99lynMFQ?si=QSk8VVKhLqO_2Qi3
July 2014:
https://youtu.be/ThyZ0mZwsGk?si=FKPK7Hkz-mRx-752&t=209
@Raminmousa
"Handbook of Mathematical Proof" by Edward D. Kim
📚 Link
@Machine_learn
A practical guide to building agents by OpenAi
📚 guide
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی مروری جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترین
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
https://link.springer.com/journal/10462
If: 10.7
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers
📓 Paper
@Machine_learn
Teaching machines the language of biology: Scaling large language models for next-generation single-cell analysis
📚 Blog
@Machine_learn
