اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Machine learning books and papers
رفتن به کانال در Telegram
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machine learning books and papers
کانال Machine learning books and papers (@machine_learn) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 24 509 مشترک است و جایگاه 8 029 را در دسته آموزش و رتبه 13 742 را در منطقه إيران دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 24 509 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 28 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -144 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.62% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.91% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 623 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 468 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 1 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند disorder, psy, مقاله, framework, graph تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Admin: @Raminmousa
ID: @Machine_learn
link: https://t.me/Machine_learn”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 29 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته آموزش تبدیل کردهاند.
24 509
مشترکین
-924 ساعت
-317 روز
-14430 روز
آرشیو پست ها
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
3⃣ @HomeAI
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ منابع برنامهنویسی :
1⃣@pythony
❯ علم داده :
1️⃣ @DataSciSchool
2⃣ @DataPlusScience
❯ تنسورفلو :
1⃣ @cvision
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @Programming4all_0to100
2⃣ @raspberry_python
سلام تا امشب این جایگاه ها روداریم از دوستان کسی خواست بهم اطلاع بده...!
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds is a significant problem in several applications, such as autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios, which has become a research hot spot. In this paper, we presented a deep learning strategy for 3D object classification in augmented reality. The proposed approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM networks learn longer dependencies well, but due to the number of gates, it takes longer to train; on the other hand, GRU networks have a weaker performance than LSTM, but their training speed is much higher than GRU, which is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach used the combination of speed and accuracy of these two networks. The proposed approach achieved an accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural terrain, high vegetation, low vegetation, buildings, hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional machine learning approaches could achieve a maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
تنها دو جايگاه از مقالمون باقي مونده دوستاني كه خواستن شركت كنن
Title:
Classifying Objects in 3D Point Clouds Using Recurrent Neural
Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
Abstract:
Accurate classification of objects in 3D point clouds
is a significant problem in several applications, such as
autonomous navigation and augmented/virtual reality scenarios,
which has become a research hot spot. In this
paper, we presented a deep learning strategy for 3D object
classification in augmented reality. The proposed
approach is a combination of the GRU and LSTM. LSTM
networks learn longer dependencies well, but due to the
number of gates, it takes longer to train; on the other hand,
GRU networks have a weaker performance than LSTM,
but their training speed is much higher than GRU, which
is The speed is due to its fewer gates. The proposed approach
used the combination of speed and accuracy of
these two networks. The proposed approach achieved an
accuracy of 0.99 in the 4,499,0641 points dataset, which
includes eight classes (unlabeled, man-made terrain, natural
terrain, high vegetation, low vegetation, buildings,
hardscape, scanning artifacts, cars). Meanwhile, the traditional
machine learning approaches could achieve a
maximum accuracy of 0.9489 in the best case.
journal:https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
@Raminmousa
با عرض سلام
مقاله ي جديد بنده اماده ارسال هستش نويسنده اول خودم هستم.
Title:
Classifying Object into Virtual Reality Environment Using Recurrent Neural Network: A GRU LSTM Hybrid Approach
journal: Information and Computation: https://www.sciencedirect.com/journal/information-and-computation
دوستاني كه نياز دارن جايگاه ٢ تا ٤
خاليه، به بنده اطلاع بدن
@Raminmousa
با عرض سلام تخفيف ٧٠٪ دو پكيج يادگيري ماشين و عميق, براي كساني كه نتونستن تهيه كنند رو تا شب در نظر گرفتيم كسايي كه نياز دارن ميتونن به ايدي بنده پيام بدن.
@Raminmousa
🔸لیستی از برترین کانالهای آموزشی در زمینه های هوشمصنوعی, پایتون و یادگیری ماشین
❯ هوش مصنوعی:
1️⃣ @Ai_Tv
2⃣ @ai_python
❯ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق :
1️⃣ @Machine_learn
❯ تنسورفلو :
1⃣ @cvision
❯ علم داده :
1️⃣ @DataSciSchool
2⃣ @DataPlusScience
❯ آموزش پایتون:
1⃣ @Programming4all_0to100
2⃣ @raspberry_python
