Анализ сайта decile.org
Основное Готовность: 75%
Домен
decile.org
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
http://decile.org
301 MovedPermanently
https://decile.org/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 13.10.2026 14:17:37.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,84сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,84сек оптимальна.
Объем документа
3349Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 3349Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 15
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 15 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | style.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;600;700&family=Merriweather:wght@700&display=swap | |
| stylesheet | assets/css/site.css | |
| js | text/javascript | assets/js/jquery-1.5.min.js |
| js | text/javascript | assets/js/jquery.jcarousel.js |
| js | /assets/js/init.js | |
| js | /assets/js/page-load.js | |
| js | /assets/js/page-unload.js | |
| js | /component---src-templates-advanced-js-5bc18cc9d4f8bdf61e8d.js | |
| js | /commons-939fbc767cac15439ba2.js | |
| js | /29107295-36e60bad8a02b5426955.js | |
| js | /styles-503b3015a8b38c118cb7.js | |
| js | /app-77ef83bda4db6edf5b10.js | |
| js | /framework-81e6052b3504df28bf0b.js | |
| js | /webpack-runtime-9876bf3ca93c263dd1b7.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a88fe19-345574" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 6FDA:BD61:2A5690:2DAA4E:6A89E8C9 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 18:22:01 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| Age | 0 |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270075-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787422922.545477,VS0,VE327 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | c35bcca519b0eb56df50d8c315d1cde6685ec6be |
CMS
Diafan.CMS
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS Diafan.CMS.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
Decile
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 6, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
An ultra customizable generic theme for Stackbit
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 48, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=1200
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением width задаёт фиксированную ширину области просмотра.
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 5
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 5шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | generator | Gatsby 2.22.17 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | viewport | width=device-width, initialScale=1.0 |
| name | description | An ultra customizable generic theme for Stackbit |
| name | viewport | width=1200 |
Оптимизация Готовность: 72%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 10772 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 54 достаточно.
Кол-во знаков контента 1026865 на странице оптимально.
Кол-во слов 125057 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 6. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 10.
Тошнота
71,43
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
14,55%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| ganesh | 5102 | 4,08% |
| ramakrishnan | 5102 | 4,08% |
| 21/04/2026 | 4062 | 3,25% |
| learning | 1523 | 1,22% |
| rishabh | 1499 | 1,20% |
| selection | 1246 | 1,00% |
| 20/04/2026 | 1242 | 0,99% |
| preethi | 990 | 0,79% |
| jyothi | 990 | 0,79% |
| subset | 875 | 0,70% |
| maheshwari | 867 | 0,69% |
| subramanian | 864 | 0,69% |
| venkatapathy | 863 | 0,69% |
| sivasubramanian | 744 | 0,59% |
| pradeep | 741 | 0,59% |
| shenoy | 618 | 0,49% |
| targeted | 617 | 0,49% |
| supervised | 617 | 0,49% |
| document | 616 | 0,49% |
| quality | 501 | 0,40% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 5405 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 5305
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 5305 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
На странице присутствуют изображения 8.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /workshop/ |
Workshop <sup id="blink">new</sup>
|
|
Анализировать url |
| /In Findings of ACL 2026 |
20/04/2026 16:47:29
|
|
|
| /In Findings of ACL 2026 |
20/04/2026 16:56:00
|
|
|
| /In WACV 2026 |
20/04/2026 23:18:34
|
|
|
| /In ACL 2025 |
20/04/2026 23:26:37
|
|
|
| /In TMLR 2025 |
20/04/2026 23:30:39
|
|
|
| /In ACL Workshop 2025 |
20/04/2026 23:33:11
|
|
|
| /In Findings of NAACL 2025 |
20/04/2026 23:37:11
|
|
|
| /In Computer Speech & Language, 2025 |
20/04/2026 23:39:59
|
|
|
| /In IJCNLP-AACL 2025 |
20/04/2026 23:43:00
|
|
|
| /In Findings of EMNLP 2024 |
20/04/2026 23:48:44
|
|
|
| /In ICDAR 2023 |
21/04/2026 00:18:27
|
|
|
| /In IJCAI 2023 |
21/04/2026 00:20:27
|
|
|
| /In COLING 2022 |
21/04/2026 00:21:58
|
|
|
| /In Proceedings of The International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2026 |
21/04/2026 15:38:14
|
|
|
| /In Proceedings of The 14th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV ),2026 |
21/04/2026 15:40:12
|
|
|
| /In Proceedings of The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) |
21/04/2026 15:42:56
|
|
|
| /In NeurIPS OPT 2025 Workshop in the Proceedings of The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) |
21/04/2026 15:43:51
|
|
|
| /22nd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2025 |
21/04/2026 15:47:35
|
|
|
| /Proceedings of the ICVGIP 2025 |
21/04/2026 15:48:31
|
|
|
| /In Proceedings of The Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024 |
21/04/2026 15:49:33
|
|
|
| /In Proceedings of Findings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2024 |
21/04/2026 15:50:38
|
|
|
| /In Proceedings of The 12th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2024 |
21/04/2026 15:51:35
|
|
|
| /In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2023 |
21/04/2026 15:52:30
|
|
|
| /In Proceedings of The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023 |
21/04/2026 15:53:25
|
|
|
| /In Proceedings of The 17th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2023 |
21/04/2026 15:54:12
|
|
|
| /In Proceedings of The 14th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2026 |
21/04/2026 15:54:45
|
|
|
| /In Proceedings of The International Conference of Machine Learning (ICML) 2023 |
21/04/2026 15:55:05
|
|
|
| /22nd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2025 |
21/04/2026 15:55:36
|
|
|
| /In Proceedings of the Findings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, (EMNLP) 2023 |
21/04/2026 15:56:04
|
|
|
| /In Proceedings of the Findings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, (EMNLP), 2022 |
21/04/2026 15:56:50
|
|
|
| /Proceedings of the ICVGIP 2025 |
21/04/2026 15:57:55
|
|
|
| /In Proceedings of The 18th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2024 |
21/04/2026 16:01:08
|
|
|
| /In Proceedings of The 12th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2024 |
21/04/2026 16:02:13
|
|
|
| /In Proceedings of the 21st IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2024 |
21/04/2026 16:03:16
|
|
|
| /In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2023 |
21/04/2026 16:05:32
|
|
|
| / In Proceedings of The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023 |
21/04/2026 16:06:27
|
|
|
| /In Proceedings of The 17th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2023 |
21/04/2026 16:07:21
|
|
|
| /In Proceedings of The 11th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2023 |
21/04/2026 16:08:09
|
|
|
| /In Proceedings of The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023 |
21/04/2026 16:09:24
|
|
|
| /n Proceedings of The 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, (IJCAI 2023)), AI for Social Good track |
21/04/2026 16:11:56
|
|
|
| /In Proceedings of Machine Learning for Health Conference, 2023 (co-located with Neurips) |
21/04/2026 16:12:52
|
|
|
| /In Proceedings of The Sixth Joint International Conference on Data Science and Management of Data (CODS-COMAD) 2023, Winner of Best Demo Paper award |
21/04/2026 16:14:10
|
|
|
| /In Proceedings of The 29th International Conference on Computational Lingustics (COLING), 2022 |
21/04/2026 16:14:58
|
|
|
| /In Findings of ACL 2026 |
20/04/2026 16:47:29
|
|
|
| /In Findings of ACL 2026 |
20/04/2026 16:56:00
|
|
|
| /In WACV 2026 |
20/04/2026 23:18:34
|
|
|
| /In ACL 2025 |
20/04/2026 23:26:37
|
|
|
| /In TMLR 2025 |
20/04/2026 23:30:39
|
|
|
| /In ACL Workshop 2025 |
20/04/2026 23:33:11
|
|
|
| /In Findings of NAACL 2025 |
20/04/2026 23:37:11
|
|
|
| /In Computer Speech & Language, 2025 |
20/04/2026 23:39:59
|
|
|
| /In IJCNLP-AACL 2025 |
20/04/2026 23:43:00
|
|
|
| /In Findings of EMNLP 2024 |
20/04/2026 23:48:44
|
|
|
| /In ICDAR 2023 |
21/04/2026 00:18:27
|
|
|
| /In IJCAI 2023 |
21/04/2026 00:20:27
|
|
|
| /In COLING 2022 |
21/04/2026 00:21:58
|
|
|
| /In Proceedings of The International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2026 |
21/04/2026 15:38:14
|
|
|
| /In Proceedings of The 14th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV ),2026 |
21/04/2026 15:40:12
|
|
|
| /In Proceedings of The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) |
21/04/2026 15:42:56
|
|
|
| /In NeurIPS OPT 2025 Workshop in the Proceedings of The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) |
21/04/2026 15:43:51
|
|
|
| /22nd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2025 |
21/04/2026 15:47:35
|
|
|
| /Proceedings of the ICVGIP 2025 |
21/04/2026 15:48:31
|
|
|
| /In Proceedings of The Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024 |
21/04/2026 15:49:33
|
|
|
| /In Proceedings of Findings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2024 |
21/04/2026 15:50:38
|
|
|
| /In Proceedings of The 12th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2024 |
21/04/2026 15:51:35
|
|
|
| /In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2023 |
21/04/2026 15:52:30
|
|
|
| /In Proceedings of The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023 |
21/04/2026 15:53:25
|
|
|
| /In Proceedings of The 17th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2023 |
21/04/2026 15:54:12
|
|
|
| /In Proceedings of The 14th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2026 |
21/04/2026 15:54:45
|
|
|
| /In Proceedings of The International Conference of Machine Learning (ICML) 2023 |
21/04/2026 15:55:05
|
|
|
| /22nd IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2025 |
21/04/2026 15:55:36
|
|
|
| /In Proceedings of the Findings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, (EMNLP) 2023 |
21/04/2026 15:56:04
|
|
|
| /In Proceedings of the Findings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, (EMNLP), 2022 |
21/04/2026 15:56:50
|
|
|
| /Proceedings of the ICVGIP 2025 |
21/04/2026 15:57:55
|
|
|
| /In Proceedings of The 18th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2024 |
21/04/2026 16:01:08
|
|
|
| /In Proceedings of The 12th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2024 |
21/04/2026 16:02:13
|
|
|
| /In Proceedings of the 21st IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2024 |
21/04/2026 16:03:16
|
|
|
| /In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2023 |
21/04/2026 16:05:32
|
|
|
| / In Proceedings of The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023 |
21/04/2026 16:06:27
|
|
|
| /In Proceedings of The 17th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2023 |
21/04/2026 16:07:21
|
|
|
| /In Proceedings of The 11th IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2023 |
21/04/2026 16:08:09
|
|
|
| /In Proceedings of The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023 |
21/04/2026 16:09:24
|
|
|
| /n Proceedings of The 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence, (IJCAI 2023)), AI for Social Good track |
21/04/2026 16:11:56
|
|
|
| /In Proceedings of Machine Learning for Health Conference, 2023 (co-located with Neurips) |
21/04/2026 16:12:52
|
|
|
| /In Proceedings of The Sixth Joint International Conference on Data Science and Management of Data (CODS-COMAD) 2023, Winner of Best Demo Paper award |
21/04/2026 16:14:10
|
|
|
| /In Proceedings of The 29th International Conference on Computational Lingustics (COLING), 2022 |
21/04/2026 16:14:58
|
|
|
| /In Findings of ACL 2026 |
20/04/2026 16:47:29
|
|
|
| /In Findings of ACL 2026 |
20/04/2026 16:56:00
|
|
|
| /In WACV 2026 |
20/04/2026 23:18:34
|
|
|
| /In ACL 2025 |
20/04/2026 23:26:37
|
|
|
| /In TMLR 2025 |
20/04/2026 23:30:39
|
|
|
| /In ACL Workshop 2025 |
20/04/2026 23:33:11
|
|
|
| /In Findings of NAACL 2025 |
20/04/2026 23:37:11
|
|
|
| /In Computer Speech & Language, 2025 |
20/04/2026 23:39:59
|
|
|
| /In IJCNLP-AACL 2025 |
20/04/2026 23:43:00
|
|
|
| /In Findings of EMNLP 2024 |
20/04/2026 23:48:44
|
|
|
| /In ICDAR 2023 |
21/04/2026 00:18:27
|
|
|
| /In IJCAI 2023 |
21/04/2026 00:20:27
|
|
|
| /In COLING 2022 |
21/04/2026 00:21:58
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 47
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 47 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
Learn
More
|
Анализировать url |
| github.com |
Learn More
|
Анализировать url |
| github.com |
Learn More
|
Анализировать url |
| github.com |
Learn
More
|
Анализировать url |
| github.com |
Learn
More
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Visit MeLM Research Group →
|
Анализировать url |
| timesofindia.indiatimes.com |
Decile integrated into modern healthcare curriculum
|
Анализировать url |
| mid-day.com |
IIT-Bombay
utilizes Decile technology to monitor suspicious movements
|
Анализировать url |
| timesofindia.indiatimes.com |
Decile
used to develop Artificial Intelligence in CCTV software
|
Анализировать url |
| hindustantimes.com |
Military
surveillance utilizes Decile for remote monitoring
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Bayesian Coreset Optimization for Personalized Federated Learning
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Submodularity in data subset selection and active learning
|
Анализировать url |
| cse.iitb.ac.in |
Learning From Less Data: A Unified Data Subset Selection and Active Learning Framework for
Computer Vision
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GLISTER: Generalization based Data Subset Selection for Efficient and Robust Learning
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
Fast multi-stage submodular maximization
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Submodular subset selection for large-scale speech training data
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Coresets for Data-efficient Training of Machine Learning Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Coresets for Robust Training of Deep Neural Networks against Noisy Labels
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Submodularity in data subset selection and active learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Deep batch active learning by diverse, uncertain gradient lower bounds.
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
GLISTER: Generalization based Data Subset Selection for Efficient and Robust Learning
|
Анализировать url |
| aaai.org |
An Interactive Multi-Label Consensus Labeling Model for Multiple Labeler Judgments
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Learning From Less Data: Diversified Subset Selection and Active Learning in Image
Classification Tasks
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
A New Active Labeling Method for Deep Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Deep Bayesian Active Learning with Image Data
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Active Learning for Convolutional Neural Networks: A Core-Set Approach
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adversarial Active Learning for Deep Networks: a Margin Based Approach
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
Bandit Guided Submodular Curriculum for Adaptive Subset Selection
|
Анализировать url |
| doi.org |
A Framework towards Domain Specific Video Summarization
|
Анализировать url |
| doi.org |
Demystifying Multi-Faceted Video Summarization: Tradeoff Between Diversity,Representation,
Coverage and Importance
|
Анализировать url |
| aaai.org |
Synthesis of Programs from Multimodal Datasets
|
Анализировать url |
| cse.iitb.ac.in |
Beyond clustering: Sub-DAG Discovery for Categorising Documents
|
Анализировать url |
| doi.org |
Building Compact Lexicons for Cross-Domain SMT by mining near-optimal Pattern Sets
|
Анализировать url |
| aaai.org |
Data Programming using Continuous and Quality-Guided Labeling Function
|
Анализировать url |
| aaai.org |
An Interactive Multi-Label Consensus Labeling Model for Multiple Labeler Judgments
|
Анализировать url |
| aaai.org |
Synthesis of Programs from Multimodal Datasets
|
Анализировать url |
| ceur-ws.org |
Comparison between Explicit Learning and Implicit Modeling of Relational Features in Structured
Output Spaces
|
Анализировать url |
| aclweb.org |
Towards Efficient Named-Entity Rule Induction for Customizability
|
Анализировать url |
| aaai.org |
Rule Ensemble Learning Using Hierarchical Kernels in Structured Output Spaces
|
Анализировать url |
| doi.org |
What Kinds of Relational Features are Useful for Statistical Learning?
|
Анализировать url |
| doi.org |
Probing the Space of Optimal Markov Logic Networks for Sequence Labeling
|
Анализировать url |
| icml.cc |
Efficient Rule Ensemble Learning using Hierarchical Kernels
|
Анализировать url |
| doi.org |
Pruning Search Space for Weighted First Order Horn Clause Satisfiability
|
Анализировать url |
| doi.org |
BET : An Inductive Logic Programming Workbench
|
Анализировать url |
| doi.org |
Parameter Screening and Optimisation for ILP using Designed Experiments
|
Анализировать url |
| doi.org |
An Investigation into Feature Construction to Assist Word Sense Disambiguation
|
Анализировать url |
| doi.org |
Feature Construction using Theory-Guided Sampling and Randomised Search
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Анализ сайта decile.org, слабо оптимизирован на 45%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: