现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Machine learning books and papers
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📈 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 24 499 名订阅者，在 教育 类别中位列第 8 036，并在 伊朗 地区排名第 13 785 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 24 499 名订阅者。
根据 01 七月, 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 -127，过去 24 小时变化为 -5，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 7.47%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.04% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 829 次浏览，首日通常累积 500 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 1。
- 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 02 七月, 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。
24 499
订阅者
-524 小时
-207 天
-12730 天
帖子存档
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide
Learn to train and deploy neural network models in Python
David Julian #Book #PyTorch @Machine_learn
با عرض سلام دوستانی که نیاز به تهیه ی پکیچ ما دارند می تونن به ایدی بنده پیام بدن @Raminmousa . همچنین دوستانی که نیاز به مشاوره در رابطه با کارهای عملی، پروپوزال و پایان نامه دارند می تونن با ایدی بنده یا شماره واتس اپ بنده 09333900804 در ارتباط باشند.
Real‑time monitoring of traffic parameters #Paper #2021 @Machine_learn
An improved YOLO-based road traffic monitoring system #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn
Road Traffic Condition Monitoring using
Deep Learning #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn
Traffic Monitoring using an Object Detection Framework with Limited
Dataset #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn
Deep Learning for Network Traffic Monitoring and Analysis (NTMA): A
Survey #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn
Artificial Intelligence Enabled Traffic Monitoring System #Traffic_Monitoring #Paper #2021 @Machine_learn
Deep Social Force
Github: https://github.com/svenkreiss/socialforce
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.12081v1
@Machine_learn
تخفیف 50% دو روزه ی پکیچ، برای تهیه به ایدی بنده پیام بدین @Raminmousa
A novel ensemble deep learning model with dynamic error correction and multi-objective ensemble pruning for time series forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn
CoBiD-net: a tailored deep learning ensemble model for time
series forecasting of covid-19 #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn
Multi-Time Resolution Ensemble LSTMs for Enhanced Feature
Extraction in High-Rate Time Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn
An Actor-Critic Ensemble Aggregation Model for
Time-Series Forecasting #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn
AI in Healthcare: Time-Series
Forecasting Using Statistical, Neural,
and Ensemble Architectures #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn
DERN: Deep Ensemble Learning Model for Shortand Long-Term Prediction of Baltic Dry Index #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn
Ensemble Deep Learning Models for Forecasting
Cryptocurrency Time-Series #Paper #Ensemble #2021 @Machine_learn
Hierarchical Memory Matching Network for Video Object Segmentation
Github: https://github.com/hongje/hmmn
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11404v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/davis-2016
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Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS)
Github: https://github.com/gist-ailab/uoais
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid
Project: https://sites.google.com/view/uoais
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Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn
#book #python #XGBoost
@Machine_learn
