This channel’s posts match, word for word or near enough, posts on 1 other registered channel, found by comparing text fingerprints across every channel on the register. That matching has been checked by hand against the live Telegram pages and found reliable — 0 wrong of 45 pairs re-read.
Which channel, if either, published first is deliberately not shown. The same hand-check found that reading wrong 18 of 45 times — 60%, no better than a coin flip — because it depends on how deep our own crawl happened to reach into each channel’s history, not on when the content was actually first posted. This list is ordered by subscriber count, the same as every other listing on this site, never by which channel we think came first. Word-for-word matching has several ordinary explanations besides copying — a channel mirroring itself, an unattributed repost, or two channels independently repeating the same wire story — and this measurement cannot tell those apart. How this is measured.
4 measurements spanning 3 days, net +11. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 2,753–2,768 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
9 Aug 2026, 05:56
2,766
+9
6 Aug 2026, 13:51
2,757
+2
6 Aug 2026, 05:17
2,755
no change
5 Aug 2026, 22:11
2,755
first reading
Engagement
15 posts held, back to 7 May 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
2816.3%
avg views ÷ 2,766 subscribers
Avg views / post
77,900
1 post measured
Reaction rate
0.015%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 15 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 3 August 2026
Posts held
15 (7 May 2025 – 3 August 2026)
Views total
77,900
Reactions total
12
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 16:11 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Video runtime
19s
Average length
19s
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
13 reactions across 2 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 69.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
9
69.2%
👎
1
7.69%
🔥
1
7.69%
🤡
1
7.69%
🤮
1
7.69%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 2 of the 15 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 13reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 7 May 2025 to 3 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
همکاران سیستم از «راهکاران آیند»، نسل جدید ERP مبتنی بر هوش مصنوعی رونمایی کرد.
نشست خبری معرفی راهکاران آیند، روز شنبه ۱۰ مرداد ۱۴۰۵ با حضور جمعی از اصحاب رسانه، فعالان حوزه فناوری و مدیران ارشد همکاران سیستم برگزار شد.
▫️در این نشست، راهکاران آیند بهعنوان نسل جدید ERP مبتنی بر هوش مصنوعی همکاران سیستم معرفی شد؛ راهکاری که با هدف کمک به هوشمندسازی سازمانها، امکان استفاده عملیاتی از هوش مصنوعی را در فرآیندها و تص…
معرفی راهکاران آیند، نسل جدید ERP مبتنی بر هوش مصنوعی
📈 مجمع عمومی عادی سالیانه شرکت همکاران سیستم، برای سال مالی منتهی به ۲۹ اسفند ۱۴۰۴، روز دوشنبه ۱۹ خرداد ۱۴۰۵ با حضور بیش از ۷۲٪ از سهامداران برگزار شد.
🔹 در پایان مجمع و پس از تصویب تمامی دستورجلسات، سود نقدی ۳۴۰ تومانی به ازای هر سهم میان سهامداران تقسیم شد.
🔹 محمد عزیزاللهی، ضمن ارائه گزارش عملکرد سال ۱۴۰۴ و چشماندازهای سال ۱۴۰۵، راهکاران آیند را بهعنوان نس…
وقتی راهکاران محور اصلی عملیات سازمانهاست، پایداری و تداوم دسترسی به آن یک ضرورت حیاتی است.
🔹سرویس بازیابی از بحران راهکاران با اجرای یکپارچه روی زیرساخت امن ابرآمد، این اطمینان را فراهم میکند که حتی در شرایطی مانند آتشسوزی، خرابی سختافزار یا قطعی شبکه، سیستم با حداقل RTO و RPO و بدون نیاز به زیرساخت اضافه، بدون وقفه فعال بماند.
آشنایی با راهکار بازیابی از بحران
@systemgroupofficial
📍دفتر تهران، دیتاسنتر، شعبه اصفهان؟ همه وصلن!
با سرور ابری ابرآمد، میتوانید شبکه سازمان خود را از طریق Site-to-Site VPN به فضای ابری متصل کنید.
این قابلیت بر پایه پروتکل استاندارد IPsec پیادهسازی شده و ارتباطی رمزنگاریشده و پایدار میان دفاتر، مراکز داده و زیرساخت ابری شما ایجاد میکند؛ بدون نیاز به تجهیزات اضافی یا تغییر در شبکه فعلی.
🎁 با کد هدیه زیر، اتصالی امن، ساده و مطمئن را بر بستر ابر تجربه کنید:
AutmCloud…
بازار امروز پر از عدم قطعیت است و مدیران هر روز با تصمیمهایی روبهرو میشوند که میتواند سرنوشت سازمان
را تغییر دهد.
کتابچه جدید شرکت «توسعه راهکارهای مدیریت سرونو» با عنوان «مدیریت سازمان در شرایط بحرانی»، یک راهنمای عملی برای مدیران و رهبران سازمانهاست تا در روزهای پرچالش، تصمیمهای دقیق، سنجیده و اثربخش بگیرند.
در این فایل میخوانید:
• قوانین بقا برای روزهای سخت
• چطور میان صرفهجویی و رضایت مشتری تعادل برقر…
🎤 اپیزود قبلی ابریتاک نگاهی داشت به نقش هوش مصنوعی در جهان و تأثیرش بر مشاغل و خلاقیت انسانی. اما در ایران ماجرا کمی فرق دارد؛ تغییرات بازار کار آغاز شده، اما نه در همهجا.
❓زیرساختهای ما چقدر برای پذیرش هوش مصنوعی آمادهاند؟ و آیا بازار کار ایران از این تحول سود میبرد؟
در این اپیزود بشنوید از هادی محمدآبادی، مدیرعامل جابویژن، و احمد حسنی، مدیر منابع انسانی همکاران سیستم.
🔹 https://abmd.ir/youtub-s3e8
🔹 https://…
همکاران سیستم با مجموعهای از راهکارهای نرمافزاری ویژه صنعت غذا در بیستوچهارمین نمایشگاه بینالمللی شیرینی و شکلات حضور دارد.
🔹راهکار صنعت غذا، تمامی فرآیندهای زنجیره ارزش از تأمین تا تولید و توزیع را پوشش میدهد.
▪️راهکار هوشمندی تجاری، بینشی کاربردی برای تصمیمگیریهای اثربخش در اختیار مدیران قرار میدهد و نرمافزار SarvCRM، بازاریابی، فروش و خدمات پس از فروش را در یک بستر یکپارچه به هم متصل میکند.
📍 نمایشگاه…
امروزه پیشنیاز ایجاد فرهنگ دورکاری، استفاده مؤثر از ابزارها و تضمین تداوم فعالیت کسبوکارها است.
نرمافزارSarvCRMبا قابلیتهای متنوع و یکپارچگی با نرم افزارهای مالی سپیدار،راهکاران و اتصال با سیستم های VoIP، وبسایت و ... نیازهای شما در مدیریت تیم های دورکار را پوشش میدهد.
⏰ فرصت استفاده از تخفیف و شرایط ویژه پرداخت در پیادهسازیCRMتا ۳۱شهریور
🔗توضیحات کامل
✅ امروز که پایداری و تابآوری بیش از همیشه اهمیت دارد، ابرآمد، عضو گروه همکاران سیستم به مشتریان راهکاران پیشنهاد میکند برای مدیریت مطمئنتر نرمافزار خود از زیرساخت اختصاصی و مدیریتشده «سرور راهکاران» استفاده کنند.
🎁 پیشنهاد ویژه ابرآمد:
با قرارداد ۲ ماهه از مزایای زیر بهرهمند شوید
🟢۴ ماه استفاده از سرور مدیریتشده راهکاران
🟢۴ ماه WAF رایگان برای امنیت بیشتر
✍️ درخواست مشاوره
تماس: 02183382901
☁ @abramadclou
صنعت پخش، هر روز با چالشهای تازهای روبهروست؛
از مدیریت هوشمند زنجیره تأمین تا افزایش بهرهوری در عملیات روزانه.
💡 ما در نمایشگاه صنعت پخش، از شما دعوت میکنیم به:
نشست «نسل آیندهی پخش با هوش مصنوعی:
تقاضای هوشمند، بینایی هوشمند، لجستیک هوشمند»
در این نشست، از تجربههای واقعی و راهکارهای کاربردی هوش مصنوعی در صنعت پخش میشنویم.
📅 پنجشنبه ۱۶ مرداد
🕕 ساعت ۱۸
📍 محل نمایشگاههای بینالمللی ایران مال
ثبتنام رایگان…
صنعت پخش، هر روز با چالشهای تازهای روبهروست؛
از پیشبینی تقاضا تا تصمیمگیری سریع با تکیه بر داده.
💡 ما در نمایشگاه صنعت پخش، از شما دعوت میکنیم به:
سمینار روایت تجربههای موفق پیادهسازی هوش تجاری در حوزه پخش
در این نشست، از تجربههای واقعی و راهکارهای عملی BI در صنعت پخش خواهیم گفت.
📅 چهارشنبه ۱۵ مرداد
🕒 ساعت ۱۴
📍 محل نمایشگاههای بینالمللی ایران مال
ثبتنام رایگان
@systemgroupofficial
حضور همکاران سیستم در هفتمین نمایشگاه و کنفرانس بینالمللی صنعت پخش ایران
✔️ همکاران سیستم با ارائه راهکار پیشرفته و هوشمند در صنعت پخش، در این نمایشگاه میزبان بازدیدکنندگان و فعالان این حوزه است.
📅 14 تا 17 مرداد؛ ⏰ ساعت 16 الی 21
📍محل نمایشگاههای بینالمللی ایران مال، سالن E1، غرفه همکاران سیستم
@systemgroupofficial
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @systemgroupofficial. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 8,967 of 1,151,006entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 23 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 9 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“همکاران سیستم” (@systemgroupofficial), 2,766 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/systemgroupofficial.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.