Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for ἀποκάλυψις

Channel

ἀποκάλυψις

@a0xSci

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

12subscribers

+2 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-1001598247067
TypeChannel
Username@a0xSci
Created13 August 2021measured — dated from the channel’s first post
First recorded12 August 2026
Last confirmed live7 September 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 7 September 2026
On Telegramt.me/a0xSci

Growth

1012117 August 2026 — 10 subscribers12 August 2026 — 10 subscribers7 September 2026 — 12 subscribers7 August 20267 September 2026
3 measurements spanning 31 days, net +2. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 10–12 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
7 Sept 2026, 05:1412+2
12 Aug 2026, 10:0410no change
7 Aug 2026, 03:4610first reading

Engagement

13 posts held, back to 13 August 2021the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of 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 13 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Video runtime
18s
Average length
6s

Measured directly from 3 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.

Reaction mix

10 reactions across 7 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 90.0% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🕊990.0%
🌚110.0%

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 8 of the 13 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 10 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 13 most recent posts we hold, published 13 August 2021 to 7 August 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.

Recent posts

7 Aug 2026, 18:55 UTC7 views2 reactionsread 12 August 2026
Video

На видео можно видеть, как работает обратный рендеринг геометрии. Начальная геометрия — сфера, превращается в эталонную геометрию. Это происходит путём оптимизации параметров SDF-сетки с учётом градиентов, полученных в результате дифференцируемого рендеринга SDF-сетки. Единственное, чем обладает алгоритм, это изображение геометрии. В результате исполнения алгоритма получается геометрическая модель, сходная, насколь

🌚1🕊1

30 Jun 2026, 12:15 UTC25 views1 reactionsread 12 August 2026
Photo

Несколько дней назад мне удалось решить основную проблему некорректного распространения знака SDF, но моё решение было неэффективным. Сегодня получилось найти производительное решение, за что я благодарю Бога! На картинке результат рендеринга SDF-функции из 1024x1024x1024 ячеек, представленной с помощью оптимизирующей структуры. Разрешение изображения 1024x1024 точек. Предлагаемая пространственная структура позволя

🕊1

25 Jun 2026, 16:20 UTC29 views1 reactionsread 12 August 2026
Photo

Деформация трёхмерной формы образованной функцией расстояний, возникающая в процессе некорректной аппроксимации знака функции.

🕊1

18 Jun 2026, 17:12 UTC34 views0 reactionsread 12 August 2026

Интерфейс (также: граница раздела, нулевая изоповерхность, поверхность уровня, фронт) — это неявно заданная поверхность, определяемая нулевым уровнем скалярной функции ϕ(x): Γ = { x ∈ R³ ∣ ϕ(x) = 0 }. Физически это граница, разделяющая две области (например, жидкость и газ), где знак функции ϕ указывает на принадлежность точки той или иной фазе.

15 Jun 2026, 23:21 UTC32 viewsread 12 August 2026
Video

Битовая карта значимых вокселей SDF-сетки. В SDF-сетке есть два типа сущностей: точки и воксели. Сетка состоит из ячеек — вокселей. Точки располагаются на вершинах вокселей и содержат значения SDF. По одной точке получить точное значение SDF невозможно. Имея восемь точек — воксель, можно интерполировать значение между ними и получить гладкую функцию. Воксели не представлены в памяти структуры и является абстрактной

13 Jun 2026, 19:17 UTC200 views3 reactionsread 12 August 2026
Photo

Наконец, после более трёх недель работ над экспериментом, я могу сказать, что моя теория по крайней мере качественно подтверждена! На картинках можно видеть результат рендеринга SDF-сетки и SDF-дерева, построенного по моему методу. Разница в том, что для первого случая компьютеру требуется хранить в памяти XxYxZ значений SDF-функции в каждом вокселе сетки. Для второго же случая требуется примерно в два-три раза мень

🕊3

8 Jun 2026, 17:28 UTC40 viewsread 12 August 2026
Video

Трёхмерный объём различных уровней SDF-дерева сферы. Можно заметить забавные артефакты, делающие его похожим на микроорганизм, возможно это связано с недостаточным числом ячеек на уровне дерева.

1 Jun 2026, 19:03 UTC50 views1 reactionsread 12 August 2026
Photo

Один из уровней SDF-древа (SDF-пирамиды), визуализированный в виде объёма. Представляет собой приближенный объём исходной сферы.

🕊1

1 Jun 2026, 15:13 UTC244 views1 reactionsread 12 August 2026
Photo

SDF-сетка сферы визуализированная в виде объёма и цветового разреза.

🕊1

27 May 2026, 15:47 UTC249 viewsread 12 August 2026

В данный момент я занимаюсь проверкой моей теории о возможности эффективного обратного (дифференцируемого) рендеринга SDF-сеток с помощью построения SDF-дерева (или SDF-пирамиды, если быть точнее). Суть моей теории заключается в том, что рендеринг и оптимизацию SDF можно осуществлять оперируя только неполным множеством значений SDF-сетки, а именно набором множеств нулевого уровня исходной сетки и её аппроксимаций. Э

10 Dec 2025, 02:04 UTC60 viewsread 12 August 2026

Глобальной целью данного исследования является создание открытой системы трёхмерного сканирования геометрии, которая может быть использована для формирования трёхмерных геометрических моделей объектов из набора RGB-изображений. Таким набором может служить несколько фотографий, полученных на смартфон, или набор кадров извлечённых из видеозаписи. Очень маловероятно, что этой цели получится достичь.

17 Nov 2025, 10:12 UTC61 views1 reactionsread 12 August 2026

Этот канал будет посвящён моим исследованиям методов реконтсрукции геометрии основанных на использовании дифференцируемого рендеринга. Дифференцируемый рендеринг, или обратный рендеринг, это метод получения параметров виртуальной сцены из двумерного изображения. Проще говоря, процесс превращения картинки в 3D сцену, обратный классическому процессу рендеринга. Используя подобные методы можно производить трёхмерное с

🕊1

Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @a0xSci. 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

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

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 7 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“ἀποκάλυψις” (@a0xSci), 12 subscribers as measured 7 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/a0xSci.

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.