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 24 517 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 031 في فئة التعليم والمرتبة 13 728 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 24 517 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -162، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.76%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.79% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 412 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 440 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 27 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
24 517
المشتركون
-224 ساعات
-337 أيام
-16230 أيام
أرشيف المشاركات
🔸برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @HomeAI
3⃣ @eventai
4⃣ @Ai_NewsTv
❯ علم داده :
1️⃣ @DataPlusScience
❯ یادگیری ماشین :
1️⃣@Machine_learn
❯ یادگیری عمیق :
1️⃣ @cvision
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @raspberry_python
2⃣ @Python4all_pro
❯ منابع و کتابهای پایتون ، علم داده و یادگیری ماشین :
1⃣ @programmingPDF
Repost from Papers
Title:
CNN-based Labelled Crack Detection for Image Annotation
Short title:
Machine Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs),Image Annotation, Crack Detection
Abstract
Numerous image processing techniques (IPTs) have been employed to detect crack defects, offering an alternative to human-conducted onsite inspections. These IPTs manipulate images to extract defect features, particularly cracks in surfaces produced through Additive Manufacturing (AM). This article presents a vision-based approach that utilizes deep convolutional neural networks (CNNs) for crack detection in AM surfaces. Traditional image processing techniques face challenges with diverse real-world scenarios and varying crack types. To overcome these challenges, our proposed method leverages CNNs, eliminating the need for extensive feature extraction. Annotation for CNN training is facilitated by LabelImg without the requirement for additional IPTs. The trained CNN, enhanced by OpenCV preprocessing techniques, achieves an outstanding 99.54% accuracy on a dataset of 14,982 annotated images with resolutions of 1536 × 1103 pixels. Evaluation metrics exceeding 96% precision, 98% recall, and a 97% F1-score highlight the precision and effectiveness of the entire process.
Field
Mechanical Engineering, Material Engineering, Industrial Engineering, Computer Engineering, Civil Engineering, Aerospace Engineering
Journal
1. Optics and Laser Technology (8.3 CiteScore, 5.0 Impact Factor)
2. Optics and Lasers in Engineering (9.3 CiteScore, 4.6 Impact Factor)
3. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology (3.4 CiteScore, 3.226 Impact Factor)
با عرض سلام نفرات ١ تا ٤ اين مقاله جهت ارسال به ژورنال خالي مي باشد. دوستاني كه نياز دارند به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
@paper4money
Title:
CNN-based Labelled Crack Detection for Image Annotation
Short title:
Machine Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs),Image Annotation, Crack Detection
Abstract
Numerous image processing techniques (IPTs) have been employed to detect crack defects, offering an alternative to human-conducted onsite inspections. These IPTs manipulate images to extract defect features, particularly cracks in surfaces produced through Additive Manufacturing (AM). This article presents a vision-based approach that utilizes deep convolutional neural networks (CNNs) for crack detection in AM surfaces. Traditional image processing techniques face challenges with diverse real-world scenarios and varying crack types. To overcome these challenges, our proposed method leverages CNNs, eliminating the need for extensive feature extraction. Annotation for CNN training is facilitated by LabelImg without the requirement for additional IPTs. The trained CNN, enhanced by OpenCV preprocessing techniques, achieves an outstanding 99.54% accuracy on a dataset of 14,982 annotated images with resolutions of 1536 × 1103 pixels. Evaluation metrics exceeding 96% precision, 98% recall, and a 97% F1-score highlight the precision and effectiveness of the entire process.
Field
Mechanical Engineering, Material Engineering, Industrial Engineering, Computer Engineering, Civil Engineering, Aerospace Engineering
Journal
1. Optics and Laser Technology (8.3 CiteScore, 5.0 Impact Factor)
2. Optics and Lasers in Engineering (9.3 CiteScore, 4.6 Impact Factor)
3. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology (3.4 CiteScore, 3.226 Impact Factor)
با عرض سلام نفرات ١ تا ٤ اين مقاله جهت ارسال به ژورنال خالي مي باشد. دوستاني كه نياز دارند به
ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
با عرض سلام دو پكيچ يادگيري ماشين و يادگيري عميق با تخفيف ٧٥٪ براي دوستان در نظر گرفتيم.
دوستاني كه نياز دارند به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
🧬 Evolving New Foundation Models: Unleashing the Power of Automating Model Development
▪Blog: https://sakana.ai/evolutionary-model-merge/
▪Paper: https://arxiv.org/abs/2403.13187
@Machine_learn
با عرض سلام به خاطر ماه مبارك رمضا دو پكيچ يادگيري ماشين و يادگيري عميق با تخفيف ٧٥٪ براي دوستان در نظر گرفتيم.
دوستاني كه نياز دارند به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
🗂 بزرگترین کامیونیتی فعالان هوشمصنوعی و یادگیری ماشین ایران
در ابن کانالها مطالب آموزشی در خصوص ماشین و دیپ لرنینگ، دیتا ساینس، هوشمصنوعی، مدل های زیانی ، چت بات ها ، پرامپت نویسی و .... هر آنچه نیاز دارید ارائه می شود
📥 با زدن دکمه Add این کامیونیتی تخصصی را به تلگرامتان اضافه کنید
👇👇👇👇
https://t.me/addlist/uiFaC-MW4yllMTRk
Repost from Machine Learning with Python
This channels is for Programmers, Coders, Software Engineers.
0️⃣ Python
1️⃣ Data Science
2️⃣ Machine Learning
3️⃣ Data Visualization
4️⃣ Artificial Intelligence
5️⃣ Data Analysis
6️⃣ Statistics
7️⃣ Deep Learning
8️⃣ programming Languages
✅ https://t.me/addlist/8_rRW2scgfRhOTc0
✅ https://t.me/DataScienceM
