现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
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 24 522 名订阅者，在 教育 类别中位列第 8 070，并在 伊朗 地区排名第 13 771 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 24 522 名订阅者。
根据 22 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 -150，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 7.45%。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 1 829 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 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 23 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。
24 522
订阅者
-524 小时
-417 天
-15030 天
帖子存档
📚 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
🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations,
📚 Book
@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
