⚡️ Стартовал набор на НЕЙМАРК.ИТ-Академию по продуктовой разработке! Приглашаем школьников 13-17 лет на 8 дней погрузиться в мир ИТ-продуктов на бесплатной образовательной смене: ✅ Лекции от специалистов с опытом в продуктовой разработке ✅ Практические задания по подготовке решений для финальной защиты ✅ Наставники из ведущих ИТ-компаний 🙌 Команды из 3-5 человек будут решать реальные бизнес-кейсы и представлять пр…

Channel
НТО | Технологии CV и цифровые сервисы
@CV_NTO_2023
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
41subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001616262357 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @CV_NTO_2023 |
| Created | 28 July 2023 — measured — dated from the channel’s first post |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 10 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/CV_NTO_2023 |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 18:02 | 41 | no change |
| 7 Aug 2026, 20:43 | 41 | first reading |
Engagement
10 posts held, back to 28 July 2023 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 10 posts for this entry, the most recent from 9 October 2024. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
- Photos
- 2
- Videos
- 1
- Links
- 2
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 10 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
- Video runtime
- 1m 00s
- Average length
- 1m 00s
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
4 reactions across 3 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 2 | 50.0% | |
| 👍 | 2 | 50.0% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 5 of the 10 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 4reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 10 most recent posts we hold, published 28 July 2023 to 9 October 2024, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Recent posts
Финальный шаг решения задачи на классификацию 📌 Шаг 3. Тестирование модели А теперь мы должны проверить и оценить качество работы модели на новых данных, тех, на которых модель не обучалась. Подавая на вход нашей программе фотографию, мы получим результат к какому классу был отнесен объект на фотографии, а также сравним с нашими ощущениями (к какому классу объектов мы бы сами отнесли фотографию). Если процент ошибо…
Продолжаем решать нашу задачу! ⚡️ Шаг 2. От модели -> к обученной модели Как научить компьютер выделять и распознавать признаки кошки? Для решения этой подзадачи мы будем использовать методы машинного обучения. Это класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой, которого является не прямое решение задачи, а обучение за счет применения решений множества схожих задач. Это программа, которая умеет распозн…
Остался последний нерешенный вопрос. Где взять модель машинного обучения❓ Есть несколько вариантов: ▪️Создать модель машинного обучения самостоятельно. Создать такую программу достаточно сложно. Для этого нужны знания в области высшей математики, алгоритмов и структур данных, нужно хорошо уметь программировать. ▪️Существует большое количество созданных ранее и опубликованных моделей. Если какая-либо модель отвечает…
Раскрываем тайны. С чего начать? 💡 Шаг 1. От данных к размеченному датасету Из условия задачи известно, что у нас есть набор фотографий, на которых мы будем автоматизировано определять вид животного. Рассмотрим эти фотографии и распределим их на 2 части (класса): "кошка" (фотографии, содержащие кошку) и "не кошка" (фотографии, на которых кошки нет). Такой набор структурированных данных называется датасетом. Чтобы к…
👍1
Сегодня мы познакомимся с одной интересной задачей, которая имеет приложение во многих областях жизни человека: контроль брака на производстве, идентификация объектов, находящихся в зоне действия камеры, обнаружение патологий на медицинских снимках и т.д. И это задача классификации изображений! 📌Давайте рассмотрим самый простой пример: у нас есть набор фотографий, на которых изображены разнообразные существа и предм…
👍1
🔎Компьютерное зрение, как одна из технологий искусственного интеллекта, используется во множестве отраслей, оказывая огромное влияние на жизнь человека, и по праву входит в перечень сквозных технологий. Сегодня сложно представить свою жизнь без компьютерного зрения: эта технология используется в системах видеонаблюдения, сервисах обработки фотографий, анализа текста, распознавания лиц в банках и метро. И все это был…
❤2
Первый этап НТО "Технологии компьютерного зрения и цифровые сервисы" в самом разгаре! 🔎 Первый этап состоит из двух туров: ⚡️ предметный: решение задач по математике и информатике, а также освоение образовательного курса по применению технологий CV в создании цифровых сервисов ⚡️ инженерный: индивидуальные задания профиля, связанные с обработкой двухмерных изображений Отправь это видео другу и расскажи об НТО в Ниж…
🍁С Днём знаний! Пусть в этом году, вы, дорогие преподаватели, наставники и родители, дадите знания, которые будут по-настоящему нужны и сделают ваших детей прекрасными и востребованными специалистами! А вы, дорогие ученики, участники НТО и проектов Кружковое движение НТИ, сможете взять эти знания, правильно их использовать и выбрать профессию, в которой будете максильно реализованы и счастливы!
Channel created
Showing the 10 most recent of 10 posts we hold for @CV_NTO_2023. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“НТО | Технологии CV и цифровые сервисы” (@CV_NTO_2023), 41 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/CV_NTO_2023.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.