uk
Feedback

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

Computer Science and Programming

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

Показати більше

📈 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 138 823 підписників, посідаючи 817 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 138 823 підписників.

За останніми даними від 01 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -923, а за останні 24 години на -43, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.49%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.72% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 7 618 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 394 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 02 листопада, 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
138 823
Підписники
-4324 години
-4127 днів
-92330 днів
Архів дописів
You Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception
You Only 👀 Once for Panoptic 🚙 Perception

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? 🙈

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

⚠ Message was hidden by channel owner
⚠ Message was hidden by channel owner

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

A simpler design but better performance! It aims to bridge the gap between research and industrial communities. Paper: https:
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

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 Anchor-free version of YOLO series Won the 1st Place on Streaming Perception Challenge (
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)

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

It's CVPR 2021 time!
It's CVPR 2021 time!

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

DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification
DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification