Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Machine learning books and papers
Открыть в Telegram
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine learning books and papers
Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 504 подписчиков, занимая 8 031 место в категории Образование и 13 740 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 504 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -131, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.97% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 718 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 484 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как disorder, psy, مقاله, framework, graph.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Admin: @Raminmousa
ID: @Machine_learn
link: https://t.me/Machine_learn”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.
24 504
Подписчики
-124 часа
-277 дней
-13130 день
Архив постов
🔸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
