uk
Feedback
DLeX: AI Python

DLeX: AI Python

Відкрити в Telegram

هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу DLeX: AI Python

Канал DLeX: AI Python (@ai_python) у мовному сегменті Фарсі є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 21 446 підписників, посідаючи 6 323 місце в категорії Технології та додатки та 15 651 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 21 446 підписників.

За останніми даними від 14 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -49, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.73% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 147 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 799 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 6.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 15 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

21 446
Підписники
+124 години
-47 днів
-4930 день
Архів дописів
Brain tumor detection and segmentation from MRI images using CNN and Unet models. The CNN model is used to detect whether a t
Brain tumor detection and segmentation from MRI images using CNN and Unet models. The CNN model is used to detect whether a tumor is there or not. After 15 epochs of training, the calculated accuracy is about 99.6%. The U-net model is used to segment tumors in MRI images of the brain. After 10 epochs of training, the calculated accuracy is about 98%. These deep neural networks are implemented with Keras functional API. Use the trained models to detect and segment tumors on brain MRI images. The result is satisfactory. You can download my U-net trained model from: "" and CNN trained model from "". To access the codes, refer to my GitHub. GitHub: LinkedIn Website #آموزش

Brain tumor detection and segmentation from MRI images using CNN and Unet models. The CNN model is used to detect whether a tumor is there or not. After 15 epochs of training, the calculated accuracy is about 99.6%. The U-net model is used to segment tumors in MRI images of the brain. After 10 epochs of training, the calculated accuracy is about 98%. These deep neural networks are implemented with Keras functional API. Use the trained models to detect and segment tumors on brain MRI images. The result is satisfactory. You can download my U-net trained model from: "https://drive.google.com/drive/folders/1qt7l3HOGIwOguWsMKc5fuwG2NGiGOucf?usp=sharing" and CNN trained model from "https://drive.google.com/drive/folders/1fXFzMwNG6HrbNp6-GASAgeybeSB3JWCd?usp=sharing". To access the codes, refer to my GitHub. GitHub: https://github.com/AryaKoureshi/Brain-tumor-detection LinkedIn: https://www.linkedin.com/posts/arya-koureshi_brainabrtumor-mri-cnn-activity-6879829514214506497-N99F Website: https://aryakoureshi.github.io/project/BT_detection Contact me if you need any help in making it work.

These are not numbers remember their faces! TwitterID: @DS4Iran https://twitter.com/DS4Iran/status/1606182014951911425

✅ Text Autoencoder (RNN) to generate news headlines ✅ The idea is similar to the kind of image autoencoder we built in lectur
Text Autoencoder (RNN) to generate news headlines The idea is similar to the kind of image autoencoder we built in lecture: we will have an encoder that maps a news headline to a vector embedding, and then a decoder that reconstructs the news headline. Both our encoder and decoder networks will be Recurrent Neural Networks, so that you have a chance to practice building a neural network that takes a sequence as an input a neural network that generates a sequence as an output. ✳️ Github Link ✳️ @ai_python

✔️ خرید و راه‌اندازی سرور v2ray با بالاترین سرعت و ترافیک تا ۱۵ کاربر به همراه پشتیبانی دائم! ارتباط با ما 👇 👤 @V2rayMankind @ai_python

🌐 3D Highlighter: Localizing Regions on 3D Shapes via Text Descriptions 🖥 Github: https://github.com/threedle/3DHighlighter
🌐 3D Highlighter: Localizing Regions on 3D Shapes via Text Descriptions 🖥 Github: https://github.com/threedle/3DHighlighter ⭐️ Project: https://threedle.github.io/3DHighlighter/ ⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.11263 #مقاله ✅ @AI_Python

🔥 Training neural networks 𝘄𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗯𝗮𝗰𝗸𝗽𝗿𝗼𝗽? Geoffrey Hinton proposed a forward-forward (FF) algorithm at this year's NeurIPS. The idea is inspired by the realization that there is very little to no evidence that mammal brains are performing back-prop-like operations when learning. Are mammal brains strictly feed-forward? Maybe. Paper Link: https://www.cs.toronto.edu/~hinton/FFA13.pdf Want to try FF yourself? Now you can do it in PyTorch! Checkout it's now available on #github : https://github.com/mohammadpz/pytorch_forward_forward #مقاله ✅ @AI_Python

Generalized Decoding for Pixel, Image, and Language 🖥 Github: https://github.com/microsoft/X-Decoder Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/xdecoder/Demo ⭐️ Project: https://x-decoder-vl.github.io/ ⏩ Paprer: https://arxiv.org/pdf/2212.11270.pdf ✔️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/visual-genome #مقاله ✅ @AI_Python

#یلدا_مبارک
#یلدا_مبارک

#موزیک شب یلدا کوروش یغمایی ✅ @AI_Python

Repost from Meysam
اسم من میثمه، در این کانال فقط چیزهایی که به نظر خودم جالب هستند رو پست میکنم. هوش مصنوعی یکی از موضوعاتی هست که در موردش می‌نویسم. دوست داشتید دنبال کنید دوست نداشتید میوت نکنید لفت بدید. مرسی. @ai_person

Repost from Meysam
یک مدل دیگه باز از طرف openai معرفی شد که می‌تونه متن رو به آبجکت سه بعدی تبدیل کنه. به این صورت که به صورت متن بهش میگید چی میخواهید اونم براتون جنریت می‌کنه. https://github.com/openai/point-e

Repost from N/a
✳️ آموزش رایگان خواندن و نوشتن فایل‌ها در پایتون چکیده — پایتون (Python)، یک زبان قدرتمند، سطح بالا و بسیار محبوب برنامه نویسی است. این زبان در سال ۲۰۱۹ همواره در بین سه زبان محبوب برنامه نویسی قرار دارد. این زبان قدرتمند برنامه نویسی در زمینه های مختلفی چون: توسعه وب، توسعه نرم افزار، ریاضیات، System Scripting و... مورد استفاده قرار می گیرد. ما در این آموزش قصد داریم تا خواندن و نوشتن فایل ها در پایتون را مورد بحث و بررسی قرار دهیم. 💯 مشاهده ویدئوی آموزش 👇👇 🔗 آموزش خواندن و نوشتن فایل ها در پایتون — [کلیک کنید] @FaraDars — فرادرس

💎 ۲۰ میلیون ریال اعتبار هدیه لبزنت 💎 🎁 ویژه اعضای هیئت علمی و دانشجویان تحصیلات تکمیلی سراسر کشور 🚀 تنها تا پایان آذر ماه
💎 ۲۰ میلیون ریال اعتبار هدیه لبزنت 💎 🎁 ویژه اعضای هیئت علمی و دانشجویان تحصیلات تکمیلی سراسر کشور 🚀 تنها تا پایان آذر ماه فرصت دارید تا با پرداخت ۲ میلیون تومان، تا سقف ۸ میلیون تومان از خدمات ابررایانه سیمرغ استفاده کنید. جهت استفاده از اعتبار هدیه می‌توانید مراحل زیر را طی نمایید: 1️⃣ در سایت لبزنت به نشانی labsnet.ir ثبت نام کرده و جهت دریافت این تخفیف، درخواست خود را ثبت نمایید. 2️⃣ به سایت سیمرغ به نشانی simorgh.cloud مراجعه نموده و وارد حساب کاربری خود شوید. 3️⃣ با ارسال تیکت به بخش پشتیبانی، درخواست انتقال اعتبار از لبزنت را ثبت نمایید. 🤯 اعتبار انتقال داده شده قابلیت تجمیع شدن با تخفیفات دانشگاهی، دانش‌بنیان، بلند مدت و مناسبتی را دارد. ☎️ تلفن: ۹۰۰۰۹۶۲۱ 🍁🍁🍁🍁

Repost from زانکو
اگر سریال Game of Thrones به سبک ژاپنی ساخته میشد، به روایت هوش مصنوعی 😀 تولید شده توسط مدل Stable Diffusion linkedin.com/po
+3
اگر سریال Game of Thrones به سبک ژاپنی ساخته میشد، به روایت هوش مصنوعی 😀 تولید شده توسط مدل Stable Diffusion linkedin.com/posts/david-ha-168a012_scenes-from-game-of-thrones-as-a-japanese-activity-7009910366247796736-hBVz @zankoo_ai

#فرصت_شغلی 🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️🕊️ دوستان عزیز درود امیدوارم حالتون خوب باشه ( 😥 هر چند که حال دل هیچکس این روزها خوب نیست. ) ما به چند تا همکار خوب توی تیممون نیازمندیم #backenddeveloper پایتون کور دولوپر مسلط به دیتابیس REST API Linux #linux C /C++ is a plus . ( فول تایم و فول ریموت ) طراح محصول: با تجربه (سینیور) چندین ساله در طراحی اپ موبایل (آیفون) . ( فول تایم و فول ریموت ) #productdesigner #uiux #طراحی_محصول فیزیکدان🙂: لیسانس فیزیک یا مهندسی بیومکانیک مسلط به پایتون و یا زبان سی . مسلط به فیزیک دینامیک هندسه فضایی فیزیک اپتیک آنتروپومتری و علاقه مند به ورزش پارت تایم و ریموت با توجه به اینکه حوزه کارمون ورزشی هست تجربه کار در این زمینه و یا کسانی که ورزشکار هستند اولویت دارند. به امید پیروزی و آزادی ارادتمند امید