Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

Открыть в Telegram

All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/ #AI #chatGPT

Больше

Малайзия2 147 Технологии и приложения7 540...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

Канал AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 17 260 подписчиков, занимая 7 540 место в категории Технологии и приложения и 2 147 место в регионе Малайзия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 17 260 подписчиков.

Согласно последним данным от 27 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 242, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 16.94%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 7.10% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 923 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 225 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 16.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как framework, object, dataset, tba, depth.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“All the AI with papers. Every day fresh updates about #DeepLearning #MachineLearning #LLM & #ComputerVision Curated by Alessandro Ferrari | https://www.linkedin.com/in/visionarynet/ #AI #chatGPT”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 28 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

17 260

Подписчики

-224 часа

+67 дней

+24230 дней

2 923

Просмотры поста

~ 1 22524 часа

~ 1 52548 часов

16.94%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

17 261

🪛 HANDAL: Real-World Manipulable Objects 🪛 👉 #Nvidia unveils HANDAL dataset: category-level object pose and affordance prediction 😎Review https://t.ly/MXZDI 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.01477.pdf 😎Dataset https://wenbowen123.github.io/handaldataset/

17 261

🙏 A quick poll for helping me in improving the quality of the contents about #computervision. Please give me a feedback here: https://t.ly/qXb4C Thanks :)

17 261

🎠 Neural Closed-Loop Simulator 🎠 👉A neural sensor simulator that takes a single recorded log captured by a sensor-equipped vehicle and converts it into a realistic closed-loop multi-sensor simulation 😎Review https://t.ly/EcRLc 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.01898.pdf 😎Project https://waabi.ai/unisim/

17 261

📸 Computational Burst Photography in App 📸 👉#Google unveils a novel computational burst system to democratize the professional photography via smartphone 😎Review https://t.ly/5ibJX 😎Paper arxiv.org/pdf/2308.01379.pdf 😎Project https://motion-mode.github.io

17 261

👗 Multimodal Neural Designer 👗 👉 Multimodal #AI that can generate novel fashion images conditioned on text, keypoints, and sketches 😎Review https://t.ly/zVk70 😎Paper arxiv.org/pdf/2304.02051.pdf 😎Code github.com/aimagelab/multimodal-garment-designer

17 261

🥬 Consensus-Adaptive RANSAC 🥬 👉A novel RANSAC that learns to explore the parameter space via a novel attention layer 😎Review https://t.ly/eSLmD 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.14030.pdf 😎Code github.com/cavalli1234/CA-RANSAC

17 261

🥬 Consensus-Adaptive RANSAC 🥬 👉A novel RANSAC that learns to explore the parameter space via a novel attention layer

17 261

🐧 Tracking Anything in High Quality 🐧 👉Video multi-object segmenter (VMOS) and a mask refiner (MR) to track anything 😎Review https://t.ly/hAvF2 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.13974.pdf 😎Code github.com/jiawen-zhu/HQTrack

17 261

🦀 simPLE: learning to grasp only with CAD 🦀 👉simPLE learns to pick, regrasp & place objects precisely, given only the object CAD model and no prior experience 😎Review https://t.ly/ab5pA 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.13133.pdf 😎Project mcube.mit.edu/research/simPLE.html

17 261

🥬 Generative AI’s Next Frontiers 🥬 👉Hair simulation, 2D->3D animation, and much more. ~20 papers from #NVIDIA accepted into #SIGGRAPH2023 😎 Review https://t.ly/wgGin

17 261

🛵ALPR via CTS-Matching 🛵 👉UIT unveils a neural approach (#YOLO5 + tracking + rotation) to improve the license plate recognition accuracy 😎Review https://t.ly/VP4BP 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.11336.pdf 😎Code github.com/chequanghuy/Character-Time-series-Matching

17 261

🪛 CAD-based Object Segmentation 🪛 👉 A novel three-stage approach to segment unseen objects in RGB images using their CAD models 😎Review https://t.ly/RtHLN 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.11067.pdf 😎Code https://github.com/nv-nguyen/cnos

17 261

🪤 PAPR: Proximity Attention Point Render 🪤 👉PAPR: fast point-based scene representation with differentiable renderer approach 😎Review https://t.ly/yoI0g 😎Paper arxiv.org/pdf/2307.11086.pdf 😎Project https://zvict.github.io/papr

17 261

🪤 PAPR: Proximity Attention Point Render 🪤 👉PAPR: fast point-based scene representation with differentiable renderer approach

17 261

💪 Muscles in Action with #AI 💪 👉Muscles in Action (MIA): learn to incorporate muscle activity into human motion representations 😎Review https://t.ly/hUKub 😎Paper arxiv.org/pdf/2212.02978.pdf 😎Project musclesinaction.cs.columbia.edu

17 261

👩‍🦰 Ultra-Realistic Neural Hair 👩‍🦰 👉A novel method to reconstruct the hair geometry at a strand level from monocular video or multi-view images 😎Review https://t.ly/6xZyp 😎Paper arxiv.org/pdf/2306.05872.pdf 😎Project samsunglabs.github.io/NeuralHaircut 😎Code github.com/SamsungLabs/NeuralHaircut

17 261

🪟 META's Ultra-Realistic Data for #AR🪟 👉Aria Digital Twin: egocentric dataset for object detection/tracking, reconstruction/understanding, S2R learning, human pose prediction and more 😎Review https://t.ly/MRPt1 😎Paper arxiv.org/pdf/2306.06362.pdf 😎Project www.projectaria.com/datasets/adt/ 😎Code github.com/facebookresearch/projectaria_tools

17 261

🍉 AltFreezing: new SOTA in detecting fake-faces 🍉 👉#Microsoft unveils AltFreezing: spatial/temporal artifacts in one model for more general face forgery detection 😎Review https://t.ly/mkIKX 😎Paper https://t.ly/z4KnJ 😎Code github.com/ZhendongWang6/AltFreezing

17 261

🦙 Llama-2: the Open-Source "#chatgpt"🦙 👉GenAI, #Meta unveils Llama-2: a collection of LLMs ranging in scale 7-70B parameters. Challenging with #chatgpt, but open. 😎Review https://t.ly/bLJgP 😎Paper https://t.ly/AOXru 😎Project https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/