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 24 522 подписчиков, занимая 8 070 место в категории Образование и 13 771 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 522 подписчиков.
Согласно последним данным от 22 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -150, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.45%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.90% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 829 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 465 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
- 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 23 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.
24 522
Подписчики
-524 часа
-417 дней
-15030 день
Архив постов
📚 The Little Book of Semaphores by Allen B. Downey
📚 Book
@Machine_learn
دوستانی که نتونستند مقالات قبلی رو شرکت کنند این بهترین فرصت....!
@Raminmousa
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترتيب
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
Scientific Reprot (Nature)
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
دوستاني كه در مقالات قبلي نتونستن شركت كنند اين بهترين فرصت....!
@Raminmousa
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترین
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
Scientific Reprot (Nature)
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
A collection of inspiring lists, manuals, cheatsheets, blogs, hacks, one-liners, cli/web tools, and more.
📚 Github
@Machine_learn
ZAPBench: A Benchmark for Whole-Brain Activity Prediction in Zebrafish
📚 Read
@Machine_learn
🔥 The Project Gutenberg EBook of First Course in the Theory of Equations,
📚 Book
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام
از اين مقاله نفرات ٤ و ٥ باقي مونده دوستاني كه مايل به همكاري هستن لطفا با بنده در ارتباط باشن.
یکی از ابزارهای خوبی که بنده تونستم توسعه بدم ابزار Stock Ai می باشد. در این ابزار از ۳۶۰ اندیکاتور استفاده کردم. گزارشات back test این ابزار در ویدیو های زیر موجود می باشد.
May 2024 :
https://youtu.be/aSS99lynMFQ?si=QSk8VVKhLqO_2Qi3
July 2014:
https://youtu.be/ThyZ0mZwsGk?si=FKPK7Hkz-mRx-752&t=209
@Raminmousa
"Handbook of Mathematical Proof" by Edward D. Kim
📚 Link
@Machine_learn
A practical guide to building agents by OpenAi
📚 guide
@Machine_learn
Repost from Papers
با عرض سلام
می خواهیم مقاله ی مروری جدیدی را تحت عنوان زیر شروع کنیم:
Comparative survey on Transfer Learning for multi-modal wound image classification
مقالات قبلی که در این رابطه نوشتیم به ترتیب زیر می باشند:
تیم 1: [1]چاپ شده در Expert system with application
تیم 2:[2] سابمیت شده در Scientific report
تیم 3:[3] سابیمت شده در IEEE transaction
نفرات 2 تا 5 این مقاله خالی می باشند. این نفرات علاوه بر مرور مقالات و تحلیل نتایج هزینه سرور را نیز متقبل می شوند.
[1] Mousa, Ramin, et al. "Multi-modal wound classification using wound image and location by Swin Transformer and Transformer." Expert Systems with Applications (2025): 127077.
[2] Mousa, Ramin, et al. "Integrating Vision and Location with Transformers: A Multimodal Deep Learning Framework for Medical Wound Analysis." arXiv preprint arXiv:2504.10452 (2025).
[3] Mousa, Ramin, Ehsan Matbooe, and Hakimeh Khojasteh. "Multi-Modal Wound Classification Using Wound Image and Location by Xception and Gaussian Mixture Recurrent Neural Network (GMRNN)." (2025
هزینه نفرات به ترین
2:400$
3:300$
4:250$
5:200$
می باشد.
ژونال مد نظر
https://link.springer.com/journal/10462
If: 10.7
@Raminmousa
@Machine_learn
@Paper4money
Introduction to Graph Neural Networks: A Starting Point for Machine Learning Engineers
📓 Paper
@Machine_learn
Teaching machines the language of biology: Scaling large language models for next-generation single-cell analysis
📚 Blog
@Machine_learn
