Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

Відкрити 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

Малайзія2 144 Технології та додатки7 543...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning

Канал AI with Papers - Artificial Intelligence & Deep Learning (@ai_deeplearning) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 17 261 підписників, посідаючи 7 543 місце в категорії Технології та додатки та 2 144 місце у регіоні Малайзія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 17 261 підписників.

За останніми даними від 26 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 250, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 17.43%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 7.04% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 008 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 216 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 16.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як framework, object, dataset, tba, depth.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“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”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

17 261

Підписники

+124 години

+97 днів

+25030 днів

3 008

Перегляди допису

~ 1 21624 години

~ 1 52548 годин

17.43%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

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/