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

140 427

Paper: https://arxiv.org/pdf/2106.02034.pdf Github: https://github.com/raoyongming/DynamicViT Project page: https://dynamicvit.ivg-research.xyz/

140 427

DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification

140 427

Paper: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/resource/SIGGRAPH_2020_Light_Field_Authors_version.pdf Code: https://github.com/Turmac/light_field_synthesis Project page: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/index.html Dataset: https://drive.google.com/file/d/1oHywOJAAYm8YrSH5mDubjTAwN8jrCC9y/view

140 427

Synthesizing Light Field From a Single Image with Variable MPI and Two Network Fusion

140 427

500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code

140 427

Great resource of AI, Machine learning, Deep learning, Computer vision, NLP Projects and Courses with code

140 427

Github: https://github.com/OlafenwaMoses/DeepStack_ExDark Documentation: https://docs.deepstack.cc/index.html#installation Custom dataset preparation: https://docs.deepstack.cc/custom-models/datasetprep/index.html Training custom model: https://docs.deepstack.cc/custom-models/training/index.html

140 427

Dark scene object detection API for detecting 12 common objects in the dark/night images and videos

140 427

🔥 Self-Supervised Vision Transformers with DINO Blogpost: https://ai.facebook.com/blog/dino-paws-computer-vision-with-self-supervised-transformers-and-10x-more-efficient-training/ Paper: https://arxiv.org/pdf/2104.14294.pdf Code: https://github.com/facebookresearch/dino

140 427

Advancing the state of the art in computer vision with self-supervised Transformers and 10x more efficient training

140 427

CS224W: Machine Learning with Graphs - Stanford / Winter 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUemjLiP4L1x9k6Z9D8rNbYW Full Stack Deep Learning - Spring 2021 - UC Berkeley https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUc2nlabZjCLLe8EQa9fOoa9 Introduction to Deep Learning (I2DL) - Technical University of Munich https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUdmk7v06MDyIx0SDxTrIoqk 3D Computer Vision - National University of Singapore - 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUflLnJF6hgi0FkeNG1zSFCZ CV3DST - Computer Vision 3: Detection, Segmentation and Tracking https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUd08wNo1FMd3eCUZXm8qexe ADL4CV - Advanced Deep Learning for Computer Vision https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUcQi2CwFIVQelSFCzxphJqz

140 427

2021- Courses List of Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision from a top school

140 427

Paper: https://arxiv.org/pdf/1811.08264.pdf Github: https://github.com/DirtyHarryLYL/Transferable-Interactiveness-Network Learning list: https://github.com/DirtyHarryLYL/HOI-Learning-List

140 427

Transferable Interactiveness Knowledge forHuman-Object Interaction Detection

140 427

Paper: https://arxiv.org/pdf/2104.01604v1.pdf Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YHFLkxKRWJk

140 427

Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers End-to-end pipeline for Spoken Language Understanding (SLU)

140 427

Github: https://github.com/ai-coodinator/yolact_edge YolactEdge, competitive instance segmentation approach that runs on small edge devices at real-time speeds. Specifically, YolactEdge runs at up to 30.8 FPS on a Jetson AGX Xavier (and 172.7 FPS on an RTX 2080 Ti) with a ResNet-101 backbone on 550x550 resolution images.

140 427

YolactEdge Real time Instance Segmentation on the Edge https://www.youtube.com/watch?v=pMDwXkIerw8

140 427

Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.07941v1.pdf Github: https://github.com/hkchengrex/MiVOS Project page: https://hkchengrex.github.io/MiVOS/

140 427

CVPR 2021 paper Modular Interactive Video Object Segmentation: Interaction-to-Mask, Propagation and Difference-Aware Fusion (MiVOS)