Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali DLeX: AI Python analitikasi
DLeX: AI Python (@ai_python) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 21 455 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 311-o'rinni va Eron mintaqasida 15 654-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 21 455 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -27 ga, so‘nggi 24 soatda esa -4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.66% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.45% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 073 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 741 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 19 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
conda create --name nvvc python=3.8
conda activate nvvc
pip install -r requirements.txt
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
⚙️Github: https://github.com/yang-li-2000/understanding-embodied-reference-with-touch-line-transformer
📄Paper: https://arxiv.org/abs/2210.05668v2
🗒Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/refcoco
#مقاله
✳️ @AI_Python