Computer Science and Programming

الذهاب إلى القناة على Telegram

Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_science

إظهار المزيد

الشبكة:Computer Science and Programming إيطاليا88 التكنولوجيات والتطبيقات804...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Computer Science and Programming

تُعد قناة Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 140 441 مشتركاً، محتلاً المرتبة 804 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 88 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 140 441 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -734، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -18، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.96‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.94‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 11 177 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 728 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 14.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_sc...”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 01 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

Buy Ad

140 441

المشتركون

-1824 ساعات

-2617 أيام

-73430 أيام

11 177

عرض المشاهدات

~ 2 72824 ساعات

~ 3 75748 ساعات

7.96%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

140 432

Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS)

140 432

Paper (ICCV2021): https://arxiv.org/pdf/2109.04425v1.pdf Github: https://github.com/yumingj/Talk-to-Edit Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/18nejI_hrwNzWyoF6SW8bL27EYnM4STAs 👉@computer_science_and_programming

140 432

Now we can generate the faces with just with talking

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2108.11250v1.pdf Github: https://github.com/hustvl/YOLOP

140 432

You Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.06993.pdf Github: https://github.com/erikalu/omnimatte Project Page: https://omnimatte.github.io/ Supplimentary material: https://omnimatte.github.io/supplementary/index.html Explained: https://www.youtube.com/watch?v=lCBSGOwV-_o 👉@computer_science_and_programming

140 432

Now removing, duplicating or enhancing objects in video is more realistic with the assist of AI "We need to talk about the car in the room." This paper: what car? 🙈

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf Github: https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection Demo: https://www.youtube.com/watch?v=FQVS_0Bja6o 👉@computer_science_and_programming

140 432

Swin transformer for : ✔️ Object detection ✔️ Image Classification ✔️ Semantic Segmentation ✔️ Video Recognition

140 432

⚠ Message was hidden by channel owner

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2107.10833v1.pdf Github: https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN Colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing 👉@computer_science_and_programming

140 432

Practical image restoration Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 👉@computer_science_and_programming

140 432

A simpler design but better performance! It aims to bridge the gap between research and industrial communities. Paper: https://arxiv.org/pdf/2107.08430v1.pdf Github: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 👉@computer_science_and_programming

140 432

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 Anchor-free version of YOLO series Won the 1st Place on Streaming Perception Challenge (Workshop on Autonomous Driving at CVPR 2021)

140 432

SMURF: Self-Teaching Multi-Frame Unsupervised RAFT with Full-Image Warping Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.07014.pdf Video: https://www.youtube.com/watch?v=W7NCbfZp6QE Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/smurf 👉 @computer_science_and_programming

140 432

From Google and Waymo researchers: The self-/unsupervised revolution is near! Unsupervised optical flow model SMURF improves SOTA by 40% and beats many supervised methods such as PWC-Net and FlowNet2 👉 @computer_science_and_programming

140 432

All Open Access Papers: https://openaccess.thecvf.com/CVPR2021

140 432

It's CVPR 2021 time!

140 432

Paper: https://arxiv.org/pdf/2106.13797v2.pdf Github: https://github.com/whai362/PVT

140 432

PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer ✅ Classification ✅ Detection ✅ Segmentation