Computer Science and Programming

Відкрити в 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

Сітка:Computer Science and Programming Італія88 Технології та додатки804...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Computer Science and Programming

Канал Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 140 441 підписників, посідаючи 804 місце в категорії Технології та додатки та 88 місце у регіоні Італія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 140 441 підписників.

За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -734, а за останні 24 години на -18, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.96%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.94% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 11 177 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 728 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 14.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 Опис та контентна політика

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

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 вересня, 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.

Buy Ad

140 441

Підписники

-1824 години

-2617 днів

-73430 днів

11 177

Перегляди допису

~ 2 72824 години

~ 3 75748 годин

7.96%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

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)