EC-SfM: Efficient Covisibility-based Structure-from-Motion for Both Sequential and Unordered Images

🖥 Github: https://github.com/openxrlab/xrsfm

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.10544v1

➡️ Dataset: https://openxrlab-share.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com/xrsfm/test_data.zip?versionId=CAEQQBiBgMCi_6mllxgiIGI2ZjM1YjE1NjBmNTRmYjc5NzZlMzZkNWY1ZTk1YWFj

@ArtificialIntelligencedl

Global Filter Networks for Image Classification

🖥 Github: https://github.com/raoyongming/GFNet

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.10859v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet

@ArtificialIntelligencedl

RDM: Region-Aware Diffusion for Zero-shot Text-driven Image Editing

🖥 Github: https://github.com/haha-lisa/RDM-Region-Aware-Diffusion-Model

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.11797v1

@ArtificialIntelligencedl

On the Robustness of ChatGPT: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective

🖥 Github: https://github.com/microsoft/robustlearn

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.12095v1

➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/advglue

@ArtificialIntelligencedl

Getting more than what you've asked for: The Next Stage of Prompt Hacking

🖥 Github: https://github.com/greshake/lm-safety

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.12173v1

@ArtificialIntelligencedl

SurvivalGAN: Generating Time-to-Event Data for Survival Analysis

🖥 Github: https://github.com/vanderschaarlab/survivalgan

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.12749v1

➡️ Tutorials: https://github.com/vanderschaarlab/synthcity#-tutorials

@ArtificialIntelligencedl

Intepretability for Sequence Generation Models 🔍

pip install inseq

🖥 Github: https://github.com/inseq-team/inseq

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.13942v1

💨 Documentation: https://inseq.readthedocs.io

@ArtificialIntelligencedl

FedCLIP: Fast Generalization and Personalization for CLIP in Federated Learning

🖥 Github: https://github.com/microsoft/personalizedfl

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.13485v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/office-home

@ArtificialIntelligencedl

Spacerini 🦄

pip install git+https://github.com/castorini/hf-spacerini.git

🖥 Github: https://github.com/castorini/hf-spacerini

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.14534v1

@ArtificialIntelligencedl

Interpretable and Intervenable Ultrasonography-based Machine Learning Models for Pediatric Appendicitis

🖥 Github: https://github.com/i6092467/semi-supervised-multiview-cbm

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.14460v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/awa2-1

@ArtificialIntelligencedl

Image as Set of Points - ICLR'23 [Oral, Top5%]

🖥 Github: https://github.com/ma-xu/context-cluster

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.01494v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/scanobjectnn

@ArtificialIntelligencedl

Unsupervised Meta-learning via Few-shot Pseudo-supervised Contrastive Learning

🖥 Github: https://github.com/alinlab/psco

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.00996v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/eurosat

@ArtificialIntelligencedl

Preference Transformer: Modeling Human Preferences using Transformers for RL (ICLR 2023)

🖥 Github: https://github.com/csmile-1006/preferencetransformer

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.00957v1

@ArtificialIntelligencedl

PAGE: A Position-Aware Graph-Based Model for Emotion Cause Entailment in Conversation

🖥 Github: https://github.com/xiaojiegu/page

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.01795v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/reccon

@ArtificialIntelligencedl

A Multi-Grained Self-Interpretable Symbolic-Neural Model For Single/Multi-Labeled Text Classification

🖥 Github: https://github.com/ant-research/structuredlm_rtdt

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.02860v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/glue

@ArtificialIntelligencedl

X-Avatar: Expressive Human Avatars

🖥 Github: https://github.com/Skype-line/X-Avatar

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.04805

💨 Dataset: https://github.com/Skype-line/X-Avatar/blob/main/xxx

⏩ Project: https://skype-line.github.io/projects/X-Avatar/

@ArtificialIntelligencedl

[NeurIPS 2022] MCMAE: Masked Convolution Meets Masked Autoencoders

🖥 Github: https://github.com/alpha-vl/convmae

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.05475v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco

@ArtificialIntelligencedl

🔥 Top it channels

⭐️ Нейронные сети
@data_analysis_ml - data science
@vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы.
@aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого.
@neural – погружение в нейросети.

🖥 SQL базы данных

@sqllib - библиотека баз данных
@sqlhub - повышение эффективности кода с грамотным использованием бд.
@chat_sql - чат изучения бд.

🖥 Machine learning
@ai_ml – погружение в нейросети, ai, Chatgpt, midjourney, машинное обучение.
@machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
@machinelearning_interview – подготовка к собеседованию.
@datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
@ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте

@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - работа ds, ml
@Machinelearning_Jobs - чат работы мл

🖥 Python

@pythonl - главный канал самого популярного языка программирования.
@pro_python_code – учим python с ментором.
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию.
@python_testit - проверочные тесты на python
@pythonlbooks - современные книги Python
@python_djangojobs - работа для Python программистов
@python_django_work - чат обсуждения вакансий


🖥 Javascript / front

@react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов.
@javascript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS
@Js Tests - каверзные тесты JS
@hashdev - погружение в web разработку.
@javascriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd.
@jsspeak - чат поиска FrontEnd работы.

🖥 Java
@javatg - выучить Java с senior разработчиком по профессиональной методике.
@javachats - чат для ответов на вопросы по Java
@java_library - библиотека книг Java
@android_its - Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит

👣 Golang
@Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный.
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@golangtests - интересные тесты и задачи GO
@golangl - чат изучающих Go
@GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат для ищущих работу.
@golang_books - полезные книги Golang
@golang_speak - обсуждение языка Go

🖥 Linux
@linux -топ фишки, гайды, уроки по работе  с Linux.
@linux chat - чат linux для обучения и помощи.
@linux_read - бесплатные книги linux

👷‍♂️ IT работа

@hr_itwork -кураторский список актуальных ит-ваканнсии

🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы

⚙️ Rust
@rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп
@rust_chats - чат rust

#️⃣ c# c++
C# - объединяет лучшие идеи современных языков программирования
@csharp_cplus чат
С++ - Универсальность. Возможно, этот главный плюс C++.

📓 Книги

@programming_books_it - большая библиотека. программиста
@datascienceiot -ds книги
@pythonlbooks - python библиотека.
@golang_books - книги Golang
@frontendbooksit - front книги
@progersit - ит-шпаргалки
@linux_read - Linux books
@java_library - Java books

🖥 Github
@github_code - лучшие проекты с github
@bigdatai - инструменты по работе с данными

🖥 Devops
Devops - специалист общего профиля, которому нужны обширные знания в области разработки.

📢 English for coders

@english_forprogrammers - Английский для программистов

🔍 Modelscope

ModelScope library offers unified experience to explore state-of-the-art models spanning across domains such as CV, NLP, Speech, Multi-Modality, and Scientific-computation.

ModelScope - репозиторий предоставляет удобнын интерфейсы, для запуска моделей, обучения и оценок работы моделей.

🖥 Github: https://github.com/modelscope/modelscope

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.05125v1

@ArtificialIntelligencedl