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 24 504 名订阅者，在 教育 类别中位列第 8 031，并在 伊朗 地区排名第 13 740 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 24 504 名订阅者。
根据 29 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 -131，过去 24 小时变化为 -1，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 7.01%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.97% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 718 次浏览，首日通常累积 484 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 30 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。
24 504
订阅者
-124 小时
-277 天
-13130 天
帖子存档
🪄 Investigating the Role of Image Retrieval for Visual Localization -- An exhaustive benchmark.
Github: https://github.com/naver/kapture-localization
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.15761v1
Data: https://paperswithcode.com/dataset/inloc
@Machine_learn
🦠 MaSIF- Molecular Surface Interaction Fingerprints: Geometric deep learning to decipher patterns in protein molecular surfaces.
MaSIF is a proof-of-concept method to decipher patterns in protein surfaces important for specific biomolecular interactions.
Github: https://github.com/LPDI-EPFL/masif
Paper: https://www.nature.com/articles/s41592-019-0666-6
Data: https://github.com/LPDI-EPFL/masif#MaSIF-data-preparation
@Machine_learn
با عرض سلام هر دو پكيج يادگيري ماشين و يادگيري عميق تا اخر هفته تخفيف ٥٠٪ براي دوستان گذاشتم جهت تهيه مي تونين به ايدي بنده پيام بدين
@Raminmousa
📍 Perturbation Augmentation for Fairer NLP
Responsible NLP projects from Meta AI.
Github: https://github.com/facebookresearch/responsiblenlp
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.12586v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/glue
@Machine_learn
[CVPR 2022] PoseTriplet: Co-evolving 3D Human Pose Estimation, Imitation, and Hallucination under Self-supervision (Oral)
https://github.com/Garfield-kh/PoseTriplet
@Machine_lean
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2️⃣ @AI_PYTHON
3️⃣ @HomeAI
4️⃣ @eventai
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
2️⃣ @Programming4all_0to100
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @pythonchallenge
2⃣ @raspberry_python
📝 Automated Crossword Solving
Pretrained models, precomputed FAISS embeddings, and a crossword clue-answer dataset.
Github: https://github.com/albertkx/berkeley-crossword-solver
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09665v1
Dataset: https://www.xwordinfo.com/JSON/
@Machine_learn
📝 Automated Crossword Solving
Pretrained models, precomputed FAISS embeddings, and a crossword clue-answer dataset.
Github: https://github.com/albertkx/berkeley-crossword-solver
Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09665v1
Dataset: https://www.xwordinfo.com/JSON/
@Machine_learn
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2️⃣ @ai_python
3️⃣ @HomeAI
4️⃣ @eventai
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
2️⃣ @Programming4all_0to100
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @pythonchallenge
Weighted Deep Neural Network Ensemble Approach for
Multi-Domain Sentiment Analysis Author: @Raminmousa Doi:https://dx.doi.org/10.22105/jarie.2021.288364.1332 cite: Mousa, Ramin, et al. "Weighted Deep Neural Network Ensemble Approach for Multi-Domain Sentiment Analysis." Journal of Applied Research on Industrial Engineering (2021).
