ch
Feedback
Machine learning books and papers

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 24 535 名订阅者,在 教育 类别中位列第 8 076,并在 伊朗 地区排名第 13 766

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 24 535 名订阅者。

根据 21 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 -148,过去 24 小时变化为 -2,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 7.36%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.98% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 1 806 次浏览,首日通常累积 485 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 3
  • 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 22 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。

24 535
订阅者
-224 小时
-447
-14830
帖子存档
می‌دونی برنامه‌نویس‌ها چقدر حقوق می‌گیرن؟ امسال کوئرا دوباره یه نظرسنجی بزرگ طراحی کرده تا با کمک خودِ برنامه‌نویس‌ها به این سؤال‌ها جواب بدیم. تو هم به‌عنوان بخشی از این جامعه، با چند دقیقه وقت گذاشتن می‌تونی اثر بزرگی بذاری. نتایج این نظرسنجی هم باهات به اشتراک گذاشته میشه. 🔗 https://quera.org/r/cyteg

Repost from Papers
با عرض سلام مي خواهيم مقاله اي زیر را ادامه بدیم. Recurrent Neural Network Basic defiences نيازمند ٤ نفر هستيم كه بتونن در نگارش و كارها و هزينه كار كمكمون كنند. هزينه نفرات براي اين كار كه ١٨ بنچ مارك باید اجرا بشه. از قرار زير: 1: 700$(❌) 2: 500$✅ 3: 400$✅ 4: 350$ ✅ دوستاني كه مايل هستن مي تونن به ايدي بنده پيام بدن. همچنين كدهاي كار، توضيحات و ... در اختيار دوستان قرار ميگيره. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

🔹 Title: Understanding Tool-Integrated Reasoning 🔹 Publication Date: Published on Aug 26 🔹 Paper Links: • arXiv Page: http
🔹 Title: Understanding Tool-Integrated Reasoning 🔹 Publication Date: Published on Aug 26 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19201 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19201 • Project Page: https://zhongwenxu.notion.site/Understanding-Tool-Integrated-Reasoning-2551c4e140e3805489fadcc802a1ea83 🔹 Datasets citing this paper: No datasets found 🔹 Spaces citing this paper: No spaces found ================================== @Machine_learn

🔹 Title: Hermes 4 Technical Report 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/
🔹 Title: Hermes 4 Technical Report 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18255 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18255 • Project Page: https://hermes4.nousresearch.com/ 🔹 Datasets citing this paper: No datasets found 🔹 Spaces citing this paper: No spaces found ================================== @Machine_learn

InstructFLIP: Exploring Unified Vision-Language Model for Face Anti-spoofing 🖥 Github: https://github.com/kunkunlin1221/Inst
InstructFLIP: Exploring Unified Vision-Language Model for Face Anti-spoofing 🖥 Github: https://github.com/kunkunlin1221/InstructFLIP 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2507.12060v1.pdf 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replay-attack @Machine_learn

Title: A wavelet-LSTM model for Flood Risk Prediction using Gaussian Mixture Latent Features Abstract: Flash floods and runof
Title: A wavelet-LSTM model for Flood Risk Prediction using Gaussian Mixture Latent Features Abstract: Flash floods and runoff pose serious risks to humans and their infrastructure, resulting in significant economic and human losses. Traditional conceptual models have long been used to estimate runoff. These models require human operators and are prone to errors. Recent advances in artificial intelligence have introduced machine learning and deep learning models for more accurate predictions. In this study, the aim is to present a framework based on deep learning for flood prediction. In the proposed framework, latent features are first extracted by a Gaussian Mixture Model (GMM). These features and the data themselves are fed to a Wavelet time series transform for denoising. نفرات ۲،۳،۴ این مقاله را جهت مشارکت نیاز داریم. هزینه مشارکت به ترتیب 2: 15 3: 10 4: 8 میلیون می باشد. دوستانی که نیاز به اپلایی برای استرالیا دارند می تونن مشارکت کنن. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

🔹 Title: MMTok: Multimodal Coverage Maximization for Efficient Inference of VLMs 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹
🔹 Title: MMTok: Multimodal Coverage Maximization for Efficient Inference of VLMs 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18264 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18264 • Project Page: https://project.ironieser.cc/mmtok @Machine_learn

🔹 Title: Limitations of Normalization in Attention Mechanism 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXi
🔹 Title: Limitations of Normalization in Attention Mechanism 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.17821 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.17821 @Machine_learn

Repost from N/a
✅Increase citation 👌Journal: Springer, Q1, IF=4, fast processing (Top 10%) 🇺🇸👩‍🔬for Eb1, Eb2 (NIW), PHD, boosting CV 🆗Existing Key words: Deep Learning, Food Classification, Nutritional Estimation, Dietary Management ⛏️Related papers (method, domain) can be cited ❌Deadline: 8 October ❌Max total citations: 2 (priority based on time) Price: 15usd: @Raminmousa @papercite

Repost from Papers
با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 4: 200$ 5: 150 $
با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 4: 200$ 5: 150 $ @Raminmousa

Repost from Papers
با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 200$ 5: 150 $ @Ra
با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 200$ 5: 150 $ @Raminmousa

Repost from Papers
با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۲ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 2: 300$ 5: 150 $
با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۲ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 2: 300$ 5: 150 $ @Raminmousa

Python library that adds Generative AI capabilities to Pandas! PandasAI analyzes complex data frames and plot visualizations
Python library that adds Generative AI capabilities to Pandas! PandasAI analyzes complex data frames and plot visualizations just by using natural language. GitHub: https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai @Machine_learn

OSINT Tools and Resources Handbook 📚 Read @Machine_learn
OSINT Tools and Resources Handbook 📚 Read @Machine_learn

droidrun DroidRun is a powerful framework for controlling Android and iOS devices through LLM agents. It allows you to automate device interactions using natural language commands.  Creator:   droidrun Stars ⭐️:  4,300 Forked by:  430 Github Repo: https://github.com/droidrun/droidrun   @Machine_learn

Repost from N/a
✅Increase citation 👌Journal: Springer, Q1, IF=3.5, fast processing 🇺🇸👩‍🔬for Eb1, Eb2 (NIW), PHD, boosting CV 🆗Existing Key words: Sentiment Analysis, Machine Learning, Large Language Models, Chain-of-Thoughts (CoT) Reasoning, Distilled Models, NLP, Interpretability ⛏️Related papers (method, domain) can be cited ❌Deadline: 8 October ❌Max total citations: 2 (priority based on time) Price: 20$: @Raminmousa https://t.me/papercite

Repost from N/a
✅Increase citation 👌Journal: Scientific Reports, Q1, IF=4, fast processing 🇺🇸👩‍🔬for Eb1, Eb2 (NIW), PHD, boosting CV 🆗Existing Key words: Deep Learning, Food Classification, Nutritional Estimation, Dietary Management ⛏️Related papers (method, domain) can be cited ❌Deadline: 8 October ❌Max total citations: 2 (priority based on time) Price: 20$: @Raminmousa https://t.me/papercite

State of AI-assisted Software Development 📕 Report @Machine_learn
State of AI-assisted Software Development 📕 Report @Machine_learn

How to Implement Delays Using Python WAIT Function 📚 Read @Machine_learn
How to Implement Delays Using Python WAIT Function 📚 Read @Machine_learn