Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Machine learning books and papers
Відкрити в Telegram
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn
Показати більше📈 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 24 504 підписників, посідаючи 8 031 місце в категорії Освіта та 13 740 місце у регіоні Іран.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 24 504 підписників.
За останніми даними від 29 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -131, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.01%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.97% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 718 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 484 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 30 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.
24 504
Підписники
-124 години
-277 днів
-13130 день
Архів дописів
Can CNNs Be More Robust Than Transformers?
CNN architectures without any attention-like operations that is as robust as, or even more robust than, Transformers.
Github: https://github.com/ucsc-vlaa/robustcnn
Paper: https://arxiv.org/abs/2206.03452v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet-r
@Machine_learn
با عرض سلام یکی از مقاله های ما minor revisions خورده و کساییکه نیاز دارند می تونن به عنوان نفر ۴ و ۵ در مقاله شرکت کنن
جزئیات بیشتر :
@Raminmousa
🔦 Featurized Query R-CNN
Featurized object queries predicted by a query generation network in the well-established Faster R-CNN framework and develop a Featurized Query R-CN
Github: https://github.com/hustvl/featurized-queryrcnn
Paper: https://arxiv.org/abs/2206.06258v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/crowdhuman
@Machine_learn
Repost from علم و فناوری
آکادمی همراه اول برگزار میکند:
🛎 دوره بین المللی آنلاین "اینترنت اشیاء در شهر هوشمند"
🔹 معرفی نفرات برتر به شرکت های وابسته همراه اول جهت همکاری
🔸ارائه بیش از 50 مثال عملی
🔹آموزش کار با MIT APP
🔸همراه با پروژه های تخصصی
🎤 ارائه دهندگان:
دکتر مهدی قیصری (هیئت علمی دانشگاه هاربین اینستیتو و تکنولوژی چین)
دکتر آتا جهانگیر مشیدی (دانشیار دانشگاه جیانگشی چین)
دکتر محمد فرجود (مدیرعامل سازمان فاوا هلدینگ بانک تجارت)
📆 تاریخ شروع برگزاری دوره: 5 مرداد ماه ۱۴۰۱
⏳ مدت دوره: 34 ساعت آموزش شامل: 24 ساعت فیلم آموزشی ضبطشده + 6 ساعت پرسش و پاسخ آنلاین + 4 ساعت منتورینگ
🎁 30% هدیه ویژه ثبت نام زودهنگام با کد تخفیف: SMARTCITY (مهلت استفاده تا 31 تیر)➕ امکان قسط بندی هزینه دوره برای دانشجویان
🔗 مشاهده اطلاعات بیشتر و ثبتنام:
🌐 zaya.io/q1j91
❓پاسخ به سوالات: (پاسخگویی به تماس تا ساعت 17)
🆔 @AcademyHamrah1
📞 09902032003
Repost from N/a
آکادمی همراه اول برگزار میکند:
🛎 بوت کمپ آنلاین تابستانی پایتون و هوش مصنوعی
➕بدون نیاز به تجربه قبلی برنامه نویسی #پایتون و دانش #هوش_مصنوعی
➕ حل تمرین و پرسش و پاسخ زنده هفتگی با مهندسین مجرب شرکت های حاضر در بوتکمپ
➕تجربه یادگیری مستقیم از طریق کدنویسی برای پروژه های واقعی از قلب شرکت های مطرح فناوری و هوش مصنوعی کشور
➕معرفی نفرات برتر به شرکت های حاضر در بوتکمپ برای #کارآموزی و #استخدام
🎤 مدرسین دوره:
🔸 دکتر هشام فیلی
🔹دکتر یدالله یعقوب زاده
🔸دکتر حسین زینلی
🔹دکتر رشاد حسینی
🔸دکتر عماد الدین فاطمی زاده
🔹 مهندس جمال کزازی
🏢 همکاران دوره:
مرکز تحقیق و توسعه همراه اول
شرکت هوش پارت
شرکت سنسیفای
⏱ مدت دوره: بیش از 80 ساعت آموزش تئوری و کدنویسی
🔗 مشاهده اطلاعات بیشتر و ثبتنام:
🌐 zaya.io/4adog
🎖 امکان قسط بندی برای دانشجویان فراهم است
🎁 تخفیف 45 درصدی تا جمعه این هفته
❓پاسخ به سوالات: (پاسخگویی به تماس تا ساعت 17)
🆔 @AcademyHamrah1
📞 09902032003
با عرض سلام خیلی از دوستان سوالاتی می پرسند که داخل دو پکیچ یادگیری بهشون جواب دادم در صورت نیاز این دو پکیج رو تهیه کنین.
@Raminmousa
Not to Profit Community by Industry professionals for Ai job seekers
we are posting openings in the field of Artificial Intelligence, Python, Automation, Data Science.💡📊 🤖
We are connecting job seekers to hiring Companies!
To post job, email at ai.india.ml@gmail.com
To get Internships and jobs, Join
https://t.me/AiIndiaJobs
Rewriting Image Captions for Visual Question Answering Data Creation
http://ai.googleblog.com/2022/07/rewriting-image-captions-for-visual.html
@Machine_learn
Natural Language Processing with Python & nltk Cheat Sheet #Book @Machine_learn
PySpark & Spark SQL
Spark SQL is Apache Spark's #Book @Machine_learn
Contextual Rephrasing in Google Assistant
http://ai.googleblog.com/2022/05/contextual-rephrasing-in-google.html
@Machine_learn
👁🗨 CVNets: A library for training computer vision networks
Improved model, MobileViTv2, is state-of-the-art on several mobile vision tasks, including ImageNet object classification and MS-COCO object detection.
Github: https://github.com/apple/ml-cvnets
Examples: https://github.com/apple/ml-cvnets/blob/main/docs/source/en/models
Paper: https://arxiv.org/abs/2206.02680v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco
@Machine_learn
