Channel
@nkb_tech
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
143subscribers
+2 since we began measuring on 9 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002120932987 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @nkb_tech |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 31 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 31 August 2026 |
| On Telegram | t.me/nkb_tech |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 24 Aug 2026, 21:22 | 143 | +3 |
| 17 Aug 2026, 12:48 | 140 | -1 |
| 10 Aug 2026, 06:13 | 141 | no change |
| 9 Aug 2026, 19:17 | 141 | first reading |
15 posts held, back to 21 May 2025 — 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 15 posts for this entry, the most recent from 2 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 2 videos 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.
159 reactions across 14 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 54.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 86 | 54.1% | |
| ❤ | 40 | 25.2% | |
| ❤🔥 | 22 | 13.8% | |
| 🎄 | 5 | 3.14% | |
| 💩 | 2 | 1.26% | |
| 🤮 | 2 | 1.26% | |
| 👍 | 1 | 0.629% | |
| 💔 | 1 | 0.629% |
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 14 of the 15 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 159reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 21 May 2025 to 2 July 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Всем привет! Опубликовали нашу первую статью на VC — запускаем цикл материалов про реальные кейсы из компьютерного зрения и “железа” в проде. Стартуем с истории проекта, который мы внутри называем «спутник для двора»: как из 12 камер под крышами собрать единый bird-eye-view (почти как спутниковый снимок, но в высоком разрешении и обновляемый в реальном времени) и научить систему помогать с парковкой. В статье — мак…
🔥8❤4
Всем привет! Новый выпуск Reading Club НКБТех — про Bounding Box Regression (BBR), то есть регрессию ограничивающих рамок в задаче детекции объектов. Качество детектора зависит не только от классификации, но и от того, насколько точно модель “подгоняет” бокс под объект — и здесь критично, какую loss-функцию вы используете. В видео обсуждаем: • типичную структуру one-stage детектора и где в ней живёт BBR; • что тако…
❤3🔥3
Вышел новый выпуск Reading Club НКБТех — разбор статьи GhostNetV3. GhostNet — семейство “лёгких” моделей, заточенных под эффективность (скорость/память) без сильной просадки по качеству. В этом видео по шагам разбираем, как архитектура развивалась от GhostNetV1 к V2 и V3, и какие инженерные решения за этим стоят. Внутри: • GhostModule (V1) — базовая идея “дешёвых” признаков; • DFC Attention (V2) и сравнение с обыч…
🔥8❤2
13–15 мая участвуем в форуме «Территория НДТ» — площадке про технологии неразрушающего контроля в конгресс центре Бета Измайлово. Будем на стенде НКБТех, заходите познакомиться и обсудить задачи. У нас сейчас два направления НДТ-проектов, которые показываем и рассказываем на форуме: 1) Анализ рентгеновских снимков транспорта Помогаем автоматизировать контроль состава транспорта/грузов и одновременно оценивать качес…
🔥21❤1
От лица компании поздравляем с Праздником Великой Победы! Нашим предкам, ветеранам и труженикам тыла, пришлось оставить мирную жизнь и ценой огромных жертв отстоять свободу и независимость нашей Родины. Без их Подвига не было бы нас! Мы с благодарностью вспоминаем всех, кто внёс свой вклад в Великую Победу, и берём пример с поколения Победителей. Наш долг — бережно хранить и передавать память о них и соответствоват…
❤12🔥3💔1
Вышел новый выпуск нашего Reading Club НКБТех — на этот раз про Self-Supervised Learning (SSL) в компьютерном зрении. SSL — один из самых практичных способов выжать максимум из данных, когда разметки мало/она дорогая: сначала учимся на “сыром” массиве изображений без ручных меток, а потом дообучаемся под конкретную задачу. В видео обсуждаем: • почему supervised learning часто упирается в разметку и переносимость; •…
🔥10💩2🤮2
Возвращаем Reading Club НКБТех — после паузы у нас накопилось много материала, которым хочется делиться. Reading Club — наша внутренняя традиция: кто-то из команды в рамках рабочей задачи глубже “копает” тему, делает небольшое обзорное исследование, а затем собирает всех коллег на презентацию. Это помогает держать общий контекст, быстрее обмениваться знаниями и находить идеи, которые потом уходят в реальные проекты.…
❤🔥8❤2
Недавно мы сходили на День карьеры в Сколтех — и это было очень бодро. Стенд НКБТех (сайт мы, кстати, тоже обновили) весь день собирал живой поток людей: много вопросов про проекты, реальные кейсы по компьютерному зрению, как устроена работа в команде, какие задачи “в проде”, и куда мы развиваем технологии дальше. Спасибо всем, кто подходил — было круто познакомиться и пообщаться. Если вы не успели подойти или хоти…
🔥10❤3
Всем привет! Сколько времени вы тратите на отбор обучающих кадров вручную? ⏳ Мы в НКБтех собрали инструмент, который закрывает сразу несколько болей при подготовке данных для Computer Vision: 🔍 Поиск данных — парсинг с YouTube, RuTube и Telegram прямо из интерфейса ✂️ Умная нарезка и фильтрация — дедупликация по хэшам и эмбеддингам, оценка качества изображений, фильтрация через VLM ⚙️ Pipeline — собираете цепочку пла…
❤6❤🔥3🔥3
Друзья, всем привет! 👋 После долгого затишья выходим на связь с итогами года. 1. Первый раз выступили со стендом на конференции технологического предпринимательства univerforum.ru. Показали MVP с детекцией парковочных мест. 2. Записали 20 выпусков Reading Club. Планируем опубликовать, ставьте огонечки, если интересно увидеть! 3. Расширили список компаний-партнеров. 4. Вступили в ассоциации компаний РУССОФТ russoft.o…
🔥9🎄5❤2
Video message, posted without a caption
❤4
А сегодня наш СЕО в Перми на форуме по цифровизации недвижимости рассказывает об одном из наших кейсов для Самолета.
🔥6
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @nkb_tech. 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.
Citation-graph rank — 922,598 of 1,628,927entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
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.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
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 24 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“nkbtech” (@nkb_tech), 143 subscribers as measured 24 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/nkb_tech.
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.