فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Computer Science and Programming

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر

شبکه: Computer Science and Programmingايطاليا88فناوری و برنامه‌ها817...

📈 تحلیل کانال تلگرام Computer Science and Programming

کانال Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 138 823 مشترک است و جایگاه 817 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 88 را در منطقه ايطاليا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 138 823 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 01 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -923 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -43 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.72% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 7 618 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 394 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 14 است.
علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sellerflash, github, developer, pricing, waybienad تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“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...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 02 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

Buy Ad

138 823

مشترکین

-4324 ساعت

-4127 روز

-92330 روز

7 618

نمایش های پست

~ 2 39424 ساعت

~ 3 43548 ساعت

5.49%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

آرشیو پست ها

138 848

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

138 848

You Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception

138 848

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

138 848

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? 🙈

138 848

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

138 848

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

138 848

⚠ Message was hidden by channel owner

138 848

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

138 848

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

138 848

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

138 848

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)

138 848

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

138 848

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

138 848

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

138 848

It's CVPR 2021 time!

138 848

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

138 848

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

138 848

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

138 848

DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification

138 848

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