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

1 623

نمایش های پست

~ 46824 ساعت

~ 57648 ساعت

6.62%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

24 509

Final Edit-Sha.pdf1.28 MB

24 509

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

24 509

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

24 509

Python.for.Scientists.pdf7.08 MB

24 509

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

24 509

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

24 509

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

24 509