Machine learning books and papers

Відкрити в Telegram

Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine learning books and papers

Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 24 509 підписників, посідаючи 8 029 місце в категорії Освіта та 13 742 місце у регіоні Іран.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 509 підписників.

За останніми даними від 28 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -144, а за останні 24 години на -9, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.62%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.91% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 623 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 468 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 29 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 Освіта.

24 509

Підписники

-924 години

-317 днів

-14430 день

1 623

Перегляди допису

~ 46824 години

~ 57648 годин

6.62%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

24 509

Repost from Papers

با عرض سلام در حال تنظیم مقاله ای تحت عنوان Title: MediSeg: Medical Segmentation and classification Recommender system .... Journal: IEEE Transactions on Medical Imaging If: 9.8 این کار ۶ ماه طول خواهد کشید و به مسائل بهینه سازی انرژی، جلوگیری از اموزش مجدد شبکه ها، و مسائل تولید کربن در شبکه ها ی عصبی پرداخته خواهد شد. هزینه مشارکت : 2: 600$ 3:500 $ 4: 400$ 5:300$ 6: 200$ 7:200$ @Raminmoua @Machine_learn @Paper4money

24 509

A combined UNet++ and LSTM approach for breast ultrasound image segmentation Author: @Raminmousa Doi:https://kwnsfk27.r.eu-west-1.awstrack.me/L0/https:%2F%2Fdoi.org%2F10.1016%2Fj.fraope.2025.100385/1/0102019a29ac6163-f3d94222-1d67-4a4b-8bb0-22ed875a5711-000000/VLVCKG-PEYhELOu00YPCeqOuaaA=449 Link:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2773186325001732?ref=pdf_download&fr=RR-8&rr=9958aaca19dd11fc @Machine_learn

24 509

gpt-engineer gpt-engineer is a project in which you specify what you want in plain English and it iterates to produce a working codebase or scaffolded app. It’s an excellent playground for anyone exploring code-generation agents. And the repo contains clear install/usage instructions and a low-friction dev loop. Creator: AntonOsika Stars ⭐️: 55,000 Forked by: 7,300 Github Repo: https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer @Machine_learn

24 509

دوستانی که نیاز به این مقاله دارن جایگاه ۲، ۳، ۴ خالی می باشد...! @Raminmousa

24 509

🔹 Title: OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation 🔹 Publication Date: Published on Aug 26 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19209 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19209 • Project Page: https://omnihuman-lab.github.io/v1_5/ @Machine_learn

24 509

می‌دونی برنامه‌نویس‌ها چقدر حقوق می‌گیرن؟ امسال کوئرا دوباره یه نظرسنجی بزرگ طراحی کرده تا با کمک خودِ برنامه‌نویس‌ها به این سؤال‌ها جواب بدیم. تو هم به‌عنوان بخشی از این جامعه، با چند دقیقه وقت گذاشتن می‌تونی اثر بزرگی بذاری. نتایج این نظرسنجی هم باهات به اشتراک گذاشته میشه. 🔗 https://quera.org/r/cyteg

24 509

Repost from Papers

با عرض سلام مي خواهيم مقاله اي زیر را ادامه بدیم. Recurrent Neural Network Basic defiences نيازمند ٤ نفر هستيم كه بتونن در نگارش و كارها و هزينه كار كمكمون كنند. هزينه نفرات براي اين كار كه ١٨ بنچ مارك باید اجرا بشه. از قرار زير: 1: 700$(❌) 2: 500$✅ 3: 400$✅ 4: 350$ ✅ دوستاني كه مايل هستن مي تونن به ايدي بنده پيام بدن. همچنين كدهاي كار، توضيحات و ... در اختيار دوستان قرار ميگيره. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

24 509

🔹 Title: Understanding Tool-Integrated Reasoning 🔹 Publication Date: Published on Aug 26 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.19201 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.19201 • Project Page: https://zhongwenxu.notion.site/Understanding-Tool-Integrated-Reasoning-2551c4e140e3805489fadcc802a1ea83 🔹 Datasets citing this paper: No datasets found 🔹 Spaces citing this paper: No spaces found ================================== @Machine_learn

24 509

🔹 Title: Hermes 4 Technical Report 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18255 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18255 • Project Page: https://hermes4.nousresearch.com/ 🔹 Datasets citing this paper: No datasets found 🔹 Spaces citing this paper: No spaces found ================================== @Machine_learn

24 509

The LLM Evaluation Framework 🖥 Github: http://github.com/confident-ai/deepeval 📕 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1PPxYEBa6eu__LquGoFFJZkhYgWVYE6kh?usp=sharing 🔗 Project: https://deepeval.com @Machine_learn

24 509

InstructFLIP: Exploring Unified Vision-Language Model for Face Anti-spoofing 🖥 Github: https://github.com/kunkunlin1221/InstructFLIP 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2507.12060v1.pdf 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replay-attack @Machine_learn

24 509

Title: A wavelet-LSTM model for Flood Risk Prediction using Gaussian Mixture Latent Features Abstract: Flash floods and runoff pose serious risks to humans and their infrastructure, resulting in significant economic and human losses. Traditional conceptual models have long been used to estimate runoff. These models require human operators and are prone to errors. Recent advances in artificial intelligence have introduced machine learning and deep learning models for more accurate predictions. In this study, the aim is to present a framework based on deep learning for flood prediction. In the proposed framework, latent features are first extracted by a Gaussian Mixture Model (GMM). These features and the data themselves are fed to a Wavelet time series transform for denoising. نفرات ۲،۳،۴ این مقاله را جهت مشارکت نیاز داریم. هزینه مشارکت به ترتیب 2: 15 3: 10 4: 8 میلیون می باشد. دوستانی که نیاز به اپلایی برای استرالیا دارند می تونن مشارکت کنن. @Raminmousa @Machine_learn @Paper4money

24 509

🔹 Title: MMTok: Multimodal Coverage Maximization for Efficient Inference of VLMs 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.18264 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.18264 • Project Page: https://project.ironieser.cc/mmtok @Machine_learn

24 509

🔹 Title: Limitations of Normalization in Attention Mechanism 🔹 Publication Date: Published on Aug 25 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.17821 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.17821 @Machine_learn

24 509

Repost from N/a

✅Increase citation 👌Journal: Springer, Q1, IF=4, fast processing (Top 10%) 🇺🇸👩‍🔬for Eb1, Eb2 (NIW), PHD, boosting CV 🆗Existing Key words: Deep Learning, Food Classification, Nutritional Estimation, Dietary Management ⛏️Related papers (method, domain) can be cited ❌Deadline: 8 October ❌Max total citations: 2 (priority based on time) Price: 15usd: @Raminmousa @papercite

24 509

Repost from Papers

با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 4: 200$ 5: 150 $ @Raminmousa

24 509

Repost from Papers

با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۴ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 200$ 5: 150 $ @Raminmousa

24 509

Repost from Papers

با عرض سلام پروژه جدیدمون که نیاز به نفرات ۱، ۲ و پنج هستیم. ژورنال هدف AI اسپرینگر می باشد. Price: 1: 400$ 2: 300$ 5: 150 $ @Raminmousa

24 509

Python library that adds Generative AI capabilities to Pandas! PandasAI analyzes complex data frames and plot visualizations just by using natural language. GitHub: https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai @Machine_learn

24 509

OSINT Tools and Resources Handbook 📚 Read @Machine_learn