Machine learning books and papers
前往频道在 Telegram
📈 Telegram 频道 Machine learning books and papers 的分析概览
频道 Machine learning books and papers (@machine_learn) 英语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 521 名订阅者,在 教育 类别中位列第 8 070,并在 伊朗 地区排名第 13 778 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 521 名订阅者。
根据 23 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -162,过去 24 小时变化为 -13,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 8.28%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.90% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 031 次浏览,首日通常累积 465 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 4。
- 主题关注点: 内容集中在 disorder, psy, مقاله, framework, graph 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Admin: @Raminmousa
ID: @Machine_learn
link: https://t.me/Machine_learn”
凭借高频更新(最新数据采集于 24 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 教育 类别中的关键影响点。
24 521
订阅者
-1324 小时
-547 天
-16230 天
帖子存档
Repost from Papers
با عرض سلام یکی از مقالاتمون در حوزه ی wound image classification در ژورنال nature scientific reports ریوایزد خورده و جایگاه های ۲ و ۵ اش قابل اضافه شدن می باشد. دوستانی که نیاز دارن می تونن جهت ثبت اسم به ایدی بنده پیام بدن
Price
2: 300$
5:150$
@Raminmousa
@Paper4money
@Machine_learn
📃 Current Bioinformatics Tools in Precision Oncology
📎 Study paper
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام مقاله MedicalRec توسط بنده و دوستان ارائه شد. این مقاله جهت ارائه ی سیستم پیشنهاد دهنده مدل طبقه بندی برای تصاویر پزشکی میباشد. در ادامه ما می خواهیم MedicalRec2 را توسعه دهیم که یک مدل پیشنهاد دهنده طبقه بند و تقسیم بند در حوزه ی پزشکی می باشد. از این رو نفرات ۲ تا ۶ این مقاله را جهت مشارکت در نظر داریم. هزینه ها از قرار زیر می باشند.
2: 500$
3: 400$
4: 300$
5: 250$
6: 200$
جهت مشارکت با ایدی بنده در ارتباط باشین.
@Raminmousa
@Paper4money
+5
🎬 ساخت ویدیو
• Sora
• Kling
• Veo
• Seedance
• Lumalabs
🎨 ساخت تصویر
• Google Flow
• Qwen Image
• NanoBanana
• ChatGPT Image
• Grok
🎤 تقلید صدا
• ElevenLabs
• Fish Audio
• Minimax
• Descript
• Respeecher
🧠 تحقیق و کاوش
• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity
• NotebookLM
• Deepseek
🗣 ساخت کاراکتر سخنگو
• Heygen
• Synthesia
• D-ID
• Hedra
━━━━━━━━━━━━━━━
🔗 لینک ابزارها:
• ChatGPT → https://chatgpt.com
• Gemini → https://gemini.google.com
• Perplexity → https://perplexity.ai
• Deepseek → https://deepseek.com
• NotebookLM → https://notebooklm.google.com
• Kling → https://klingai.com
• Veo → https://deepmind.google/technologies/veo
• Lumalabs → https://lumalabs.ai
• Sora → https://openai.com/sora
• ElevenLabs → https://elevenlabs.io
• Fish Audio → https://fish.audio
• Descript → https://descript.com
• Heygen → https://heygen.com
• Synthesia → https://synthesia.io
• D-ID → https://d-id.com
@ai_farshad
برای این مقاله فقط ۵ روز وقت داریم دوستانی که نیاز دارند زودتر اقدام کنن...!
با عرض سلام یکی از مقالاتمون در حوزه ی wound image classification در ژورنال nature scientific reports ریوایزد خورده و جایگاه های ۲، ۴ و ۵ اش قابل اضافه شدن می باشد. دوستانی که نیاز دارن می تونن جهت ثبت اسم به ایدی بنده پیام بدن
Price
2: 300$
4: 200$
5:150$
@Raminmousa
@Paper4money
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام یکی از مقالاتمون در حوزه ی wound image classification در ژورنال nature scientific reports ریوایزد خورده و جایگاه های ۲، ۴ و ۵ اش قابل اضافه شدن می باشد. دوستانی که نیاز دارن می تونن جهت ثبت اسم به ایدی بنده پیام بدن
Price
2: 300$
4: 200$
3:150$
@Raminmousa
@Paper4money
@Machine_learn
Repost from Machine Learning with Python
Follow the Machine Learning with Python channel on WhatsApp: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
🔥 Awesome open-source project to learn more about Transformer Models! 🤖✨
We found this interactive website that shows you visually how transformer models work. 🌐📊
Transformer Explainer:
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
@Machine_learn
با عرض سلام
دوستان اوضاع اصلا جالب نیست و کلا اینترنت نداریم. امیدوارم حالتون خوب باشه و اوضاع بهتر بشه.
🖤
Fri, 27 Feb 2026 (showing first 50 of 206 entries )
[1] arXiv:2602.23352 [pdf, html, other]
Stark localization of interacting particles
Wojciech De Roeck, Amirali Hannani, Alessio Lerose, Nathan Vandenbosch
Subjects: Mathematical Physics (math-ph); Disordered Systems and Neural Networks (cond-mat.dis-nn)
[2] arXiv:2602.23350 [pdf, html, other]
A strengthening of the dimensional Brunn-Minkowski conjecture implies the (B)-Conjecture
Sotiris Armeniakos, Jacopo Ulivelli
Comments: Comments are welcome!
Subjects: Functional Analysis (math.FA); Metric Geometry (math.MG)
[3] arXiv:2602.23343 [pdf, html, other]
Cyclic sieving for a class of rectangular domino tableaux
Laura Colmenarejo, Bridget Eileen Tenner, Camryn E. Thompson
Comments: 17 pages
Subjects: Combinatorics (math.CO)
[4] arXiv:2602.23340 [pdf, html, other]
Combinatorial Properties of the Raisonnier Filter
Spyridon Dialiatsis, Yurii Khomskii
Subjects: Logic (math.LO)
[5] arXiv:2602.23326 [pdf, html, other]
Spin Glass Concepts in Computer Science, Statistics, and Learning
Andrea Montanari
Comments: 33 pages; 2 pdf figures
Subjects: Probability (math.PR); Disordered Systems and Neural Networks (cond-mat.dis-nn)
[6] arXiv:2602.23325 [pdf, html, other]
Spanning tight components in 4-uniform hypergraphs
Francesco Di Braccio, Brian Hearn, Joanna Lada, Mihir Neve, Lu-Ming Zhang
Comments: 24 pages, 4 figures
Subjects: Combinatorics (math.CO)
[7] arXiv:2602.23323 [pdf, html, other]
Modeling Large-Scale Adversarial Swarm Engagements using Optimal Control
Claire Walton, Isaac Kaminer, Qi Gong, Abram H. Clark, Theodoros Tsatsanifos
Comments: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2108.02311. substantial text overlap with arXiv:2108.02311
Subjects: Optimization and Control (math.OC)
@Machine_learn
✨RoboCurate: Harnessing Diversity with Action-Verified Neural Trajectory for Robot Learning
📝 Summary:
RoboCurate enhances synthetic robot learning data by evaluating action quality through simulator replay consistency. It also augments observation diversity via image editing and video transfer techniques. This leads to substantial improvements in robot task success rates compared to using real da...
🔹 Publication Date: Published on Feb 21
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2602.18742
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2602.18742
• Project Page: https://seungkukim.github.io/robocurate/
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام مي خواهيم مقاله كنفرانسي با عنوان زير بنويسيم
Complex Sig: Complex deep model for signal classification
Abstract: The ability to classify signals is an important task that provides the opportunity for many different applications. In the early research for signal classification, they had to
decompose the signal using FT (Fourier transform), SIFT, MFCC or other manual methods using statistical modulation features, then classify these signals by a traditional machine learning approach. In the last few years, the process of learning deep models that lead to the automatic extraction of features has positively affected classification. Different deep-learning models with di erent depths have been proposed in the literature.
This article proposes different approaches to classify signals in different SNR conditions. ResNet-based approaches perform well for high SNRs but poorly when dealing with low SNRs. Therefore, TRansforme-based approaches were proposed for classification, reaching an average accuracy of 0.7056 in low SNR and an average of 0.9089 in high SNR.
نتايج اوليه خوب بوده و قابل مقايسه با ساير مقالات تو اين حوزه ميباشد. نياز به ٢ يا سه نفر داريم كه مشاركت كنند.
Price:
2: 300$
3:200$
4:100$
@Raminmousa
@paper4money
@Machine_learn
هر ثانیه توقف، یعنی از دست رفتن زمان، هزینه و فرصت…
پایداری دیگر یک انتخاب نیست؛ یک ضرورت است.
🚀 ایرانGPU؛جایی که پروژهها متوقف نمیشوند.
🏛 تنها و اولین شرکت بورسی هوش مصنوعی ایران
🕒 بیش از ۵ سال سابقه فعالیت حرفهای
🌐 شبکهای از ۲۰+ دیتاسنتر غیرمتمرکز در سراسر کشور
🧠 مناسب تیمها، پژوهشگران و سازمانهای حرفهای AI
🛟 پشتیبانی ۲۴ ساعته، ۷ روز هفته
📈 تضمین SLA با دسترسپذیری 99.9٪ و ارائه سرور داخل ایران
📩 ثبت درخواست مشاوره | شروع مسیر هوشمندانه
https://b2n.ir/qk8423
🔹 Title: Predicting the Order of Upcoming Tokens Improves Language Modeling
🔹 Publication Date: Published on Aug 26
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19228
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19228
• Github: https://github.com/zaydzuhri/token-order-prediction
@Machine_learn
🔹 Title: CODA: Coordinating the Cerebrum and Cerebellum for a Dual-Brain Computer Use Agent with Decoupled Reinforcement Learning
🔹 Publication Date: Published on Aug 27
🔹 Paper Links:
• arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.20096
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.20096
• Project Page: https://github.com/OpenIXCLab/CODA
• Github: https://github.com/OpenIXCLab/CODA
@Machine_learn
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
