es
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Ir al canal en Telegram

📈 Análisis del canal de Telegram Machine learning books and papers

El canal Machine learning books and papers (@machine_learn) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 24 509 suscriptores, ocupando la posición 8 029 en la categoría Educación y el puesto 13 742 en la región Irán.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 24 509 suscriptores.

Según los últimos datos del 28 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -144, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.91% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 623 visualizaciones. En el primer día suele acumular 468 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

24 509
Suscriptores
-924 horas
-317 días
-14430 días
Archivo de publicaciones
Final Edit-Sha.pdf1.28 MB

photo content

جایگاه ۲ و ۳ این مقاله باقی مونده. از دوستان کسی خواست در خدمتم @Raminmousa

photo content

با عرض سلام در مقاله ی دوممون ۲ جایگاه برای دوستانی که نیاز دارند در نظر گرفتیم. Title: Beampattern Design in Non-Uniform MIMO Communication ABSTRACT: In recent years and with introduction of 5G cellular network and communication, researchers have shown great interest in Multiple Input Multiple Output (MIMO) communication, an advanced technology. Many studies have examined the problem of designing the beampattern for MIMO communication using uniform arrays and the covariance-based method to concentrate the transmitted power to the users. However, this paper aims to tackle this issue in the context of non-uniform arrays. Previous authors have primarily focused on designing the transmitted beampattern based on the cross-correlation matrix of transmitted signal elements. In contrast, this paper suggests optimizing the positions of transmitted antennas along with the cross-correlation matrix. This approach is expected to produce better results. KEYWORDS: MIMO Communication; Beampattern matching design; Non-uniform arrays Covariance based method. همچنین ژورنال که قرار بفرستیم IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems: https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=7 می باشد. جهت هماهنگی می تونین با ایدی بنده در ارتباط باشین. @Raminmousa

با عرض سلام در مقاله ی دوممون ۲ جایگاه برای دوستانی که نیاز دارند در نظر گرفتیم. Title: Beampattern Design in Non-Uniform MIMO Communication ABSTRACT: In recent years and with introduction of 5G cellular network and communication, researchers have shown great interest in Multiple Input Multiple Output (MIMO) communication, an advanced technology. Many studies have examined the problem of designing the beampattern for MIMO communication using uniform arrays and the covariance-based method to concentrate the transmitted power to the users. However, this paper aims to tackle this issue in the context of non-uniform arrays. Previous authors have primarily focused on designing the transmitted beampattern based on the cross-correlation matrix of transmitted signal elements. In contrast, this paper suggests optimizing the positions of transmitted antennas along with the cross-correlation matrix. This approach is expected to produce better results. KEYWORDS: MIMO Communication; Beampattern matching design; Non-uniform arrays Covariance based method. همچنین ژورنال که قرار بفرستیم IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems: https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=7 می باشد. جهت هماهنگی می تونین با ایدی بنده در ارتباط باشین. @Raminmous

photo content

photo content

Python.for.Scientists.pdf7.08 MB

photo content

photo content

با عرض سلام فقط جایگاه ۳ از این مقاله باقی مونده ....

با عرض سلام فقط جایگاه ۲ و ۳ از این مقاله باقی مونده ....

با عرض سلام مقاله Title: Improved Interpretability-Based Training for deep Learning Models in Classification جهت ارسال به https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=5962385 با If=10.4 اماده کردیم جایگاه ۲ تا ۵ مقاله خالیه. دوستانی که نیاز دارن میتونن با بنده در ارتباط باشند. @Raminmousa

photo content