Анализ сайта donglaiw.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
donglaiw.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
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://donglaiw.github.io
301 MovedPermanently
https://donglaiw.github.io/
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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
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
en-US
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 документа указан явно: en-US.
Скорость загрузки
~0,53сек
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 0,53сек оптимальна.
Объем документа
79Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 79Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
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 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | css/reset-fonts-grids-tabs.css |
| stylesheet | text/css | css/style.css |
| js | text/javascript | js/jwplayer/jwplayer.js |
| js | text/javascript | js/jwplayer/swfobject.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
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 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a5706d3-13eb8" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | C9B6:E2628:27596C7:27AD72A:6A89EB4F |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 18:32:47 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230158-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787423567.436997,VS0,VE112 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | f3b63cb732df30a0464595dc9fdba7cc1c695f9c |
CMS
Не определена
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.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
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: 24%
Title
Donglai Wei
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: 11, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
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.
Установите мета-тег description!
Keywords
Donglai Stephen Wei
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.
Keywords установлены.
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
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 не указан. Страница не адаптивная.
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: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. 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 | keywords | Donglai Stephen Wei |
Оптимизация Готовность: 37%
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 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 70 достаточно.
Кол-во знаков контента 27174 на странице оптимально.
Кол-во слов 3788 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 <h2> 4. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 98.
Тошнота
9,90
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
219,43%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
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 |
|---|---|---|
| donglai | 98 | 2,59% |
| hanspeter | 55 | 1,45% |
| pfister | 55 | 1,45% |
| [website | 39 | 1,03% |
| [code] | 30 | 0,79% |
| segmentation | 22 | 0,58% |
| lichtman | 21 | 0,55% |
| daniel | 18 | 0,48% |
| learning | 18 | 0,48% |
| [dataset] | 16 | 0,42% |
| code/data | 15 | 0,40% |
| microscopy | 14 | 0,37% |
| won-dong | 13 | 0,34% |
| instance | 11 | 0,29% |
| richard | 11 | 0,29% |
| xueying | 11 | 0,29% |
| miccai | 11 | 0,29% |
| analysis | 10 | 0,26% |
| william | 10 | 0,26% |
| ignacio | 10 | 0,26% |
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 250 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: 73
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 73 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /paper/2023_vis_vimo.pdf |
VIS'23
|
|
|
| /paper/2019_cvpr_skel.pdf |
CVPR'19
|
|
|
| /paper/2020_cvpr_super_bpd.pdf |
CVPR'20
|
|
|
| /paper/2023_miccai_sdt.pdf |
MICCAI'23
|
|
|
| /paper/2023_isbi_vqseg.pdf |
ISBI'23
|
|
|
| /paper/2024_icml_cdtd.pdf |
ICML'24
|
|
|
| /paper/2024_iclr_llcp.pdf |
ICLR'24
|
|
|
| /paper/2018_cvpr_aot.pdf |
CVPR'18
|
|
|
| /paper/2024_uist_vizability.pdf |
VizAbility: Enhancing Chart Accessibility With
LLM-Based Conversational Interaction
|
|
|
| /paper/2024_isbi_s3.pdf |
S<sup>3</sup>-TTA: Scale-Style Selection For Test-Time Augmentation In Biomedical Image
Segmentation
|
|
|
| /https: //github.com/kangxian97/S3-TTA |
[Website (code)]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2024_tmi_waspsyn.pdf |
WASPSYN: A Challenge For Domain Adaptive Synapse Detection
In Microwasp Brain Connectomes
|
|
|
| /paper/2024_cbm_mosaicking.pdf |
Two-Stage Error Detection To Improve Electron
Microscopy Image Mosaicking
|
|
|
| /paper/2024_hr_blastassist.pdf |
BlastAssist: A Deep Learning Pipeline To Measure
Interpretable Features Of Human
Embryos
|
|
|
| /paper/2024_ETRA_GCGAN.pdf |
Learning Gaze-Aware Compositional GAN From Limited Annotations
|
|
|
| /paper/2023_iccv_cliptrans.pdf |
CLIPTrans: Transferring Visual Knowledge With
Pre-Trained Models For Multimodal
Machine Translation
|
|
|
| /paper/2023_vis_vimo.pdf |
Vimo: Visual Analysis Of Neuronal Connectivity Motifs
|
|
|
| /paper/2023_uista_vizability.pdf |
VizAbility: Multimodal Accessible Data Visualization
With Keyboard Navigation And Conversational Interaction
|
|
|
| /paper/2023_tpami_anchor.pdf |
Domain-Scalable Unpaired Image Translation Via Latent
Space Anchoring
|
|
|
| /paper/2023_cvpr_quantart.pdf |
QuantArt: Quantizing Image Style Transfer Towards High
Visual Fidelity
|
|
|
| /paper/2023_cvpr_winner.pdf |
Why Is The Winner The Best?
|
|
|
| /paper/2023_tmi_mitoEM.pdf |
Current Progress And Challenges In Large-Scale 3D
Mitochondria Instance Segmentation
|
|
|
| / |
[Website (code/data)]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2023_miccai_sdt.pdf |
Structure-Preserving Instance Segmentation Via
Skeleton-Aware Distance Transform
|
|
|
| /paper/sdt.py |
[Code]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2023_isbi_gran.pdf |
High-Throughput Microscopy Image Deblurring With Graph
Reasoning Attention Network
|
|
|
| /paper/2023_mm_deblur.pdf |
Microscopy and Microanalysis
2023
|
|
|
| /paper/2023_isbi_vqseg.pdf |
Learning Vector Quantized Shape Code For Amodal Blastomere
Instance Segmentation
|
|
|
| /paper/2023_isbi_curriculum.pdf |
Multi-Task Curriculum Learning For Partially Labeled
Data
|
|
|
| /paper/2023_jbhi_cysGAN.pdf |
3D Domain Adaptive Instance Segmentation Via Cyclic
Segmentation GANs
|
|
|
| /paper/2023_mm_deblur.pdf |
Real-Time Image Deblurring To Improve Throughput Of
Serial-Section Volume Electron Microscopy For Neural Connectomic Studies
|
|
|
| /paper/2022_cvpr_youmvos.pdf |
YouMVOS: An Actor-Centric Multi-Shot Video Object
Segmentation Dataset
|
|
|
| /proj/youMVOS |
[Website (code)]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2022_cvpr_sr_error.pdf |
Texture-Based Error Analysis For Image
Super-Resolution
|
|
|
| / |
[Website (code)]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2022_tmi_scalable.pdf |
Scalable Biologically-Aware Skeleton Generation For
Connectomic Volumes
|
|
|
| /paper/2022_sr_motif.pdf |
Edge-Colored Directed Subgraph Enumeration On The
Connectome
|
|
|
| /paper/2022_sd_medmnist.pdf |
MedMNIST V2: A Large-Scale Lightweight Benchmark For 2D And
3D Biomedical Image Classification
|
|
|
| /paper/2021_neurips_noise.pdf |
Learning To Generate Realistic Noisy Images Via
Pixel-Level Noise-Aware Adversarial Training
|
|
|
| /paper/2021_iccv_sr_freq.pdf |
Dynamic High-Pass Filtering And Multi-Spectral Attention
For Image Super-Resolution
|
|
|
| /paper/2021_iccv_sr_context.pdf |
Context Reasoning Attention Network For Image
Super-Resolution
|
|
|
| /paper/2021_miccai_ribseg.pdf |
RibSeg Dataset And Strong Point Cloud Baselines For Rib
Segmentation From CT Scans
|
|
|
| /paper/2021_isbi_crnn.pdf |
Consistent Recurrent Neural Networks For 3D Neuron
Segmentation
|
|
|
| /paper/2020_cvpr_super_bpd.pdf |
Super-BPD: Super Boundary-To-Pixel Direction For Fast
Image Segmentation
|
|
|
| /paper/2020_cvprw_nomen.pdf |
A Topological Nomenclature For 3D Shape Analysis In
Connectomics
|
|
|
| /paper/2020_eccv_twostream.pdf |
Two-Stream Active Query Suggestion For Large-Scale
Object Detection In Connectomics
|
|
|
| /paper/2020_eccv_twostream_supp.pdf |
[Supp]
|
|
|
| /paper/2020_miccai_mitoEM.pdf |
MitoEM Dataset: Large-Scale 3D Mitochondria Instance
Segmentation From EM Images
|
|
|
| /paper/2020_miccai_ivf.pdf |
Automated Measurement Of Key Morphological Features Of Human
Embryos For IVF
|
|
|
| /paper/2020_miccai_channel_interp.pdf |
Channel Embedding For Informative Protein
Identification From Highly Multiplexed Images
|
|
|
| /paper/2020_scienceAdv_robot.pdf |
Pulse-Driven Robot: Motion Via Solitary Waves
|
|
|
| /paper/2019_ijcv_toflow.pdf |
Video Enhancement With Task-Oriented Flow
|
|
|
| /paper/2019_miccai_skel.pdf |
Synapse-Aware Skeleton Generation For Neural Circuits
|
|
|
| /www.rhoana.github.io/synapseaware/ |
[Website (code)]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2019_cvpr_skel.pdf |
Biologically-Constrained Graphs For Global Connectomics
Reconstruction
|
|
|
| /paper/2018_cvpr_aot.pdf |
Learning And Using The Arrow Of Time
|
|
|
| /proj/learnAoT/index.html |
[Website
(code/data)]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2018_cvpr_aot_extend.pdf |
[Extension]
|
|
|
| /paper/2018_bmvc_psc3d.pdf |
Parallel Separable 3D Convolution For Video And Volumetric
Data Understanding
|
|
|
| /paper/2018_eccvw_syn.pdf |
Detecting Synapse Location And Connectivity By Signed
Proximity Estimation And Pruning With Deep Nets
|
|
|
| /paper/2017_pnas_momag.pdf |
Motion Microscopy For Visualizing And Quantifying Small
Motions
|
|
|
| /paper/2017_chi-lbw_web.pdf |
Mining Visual Evolution In 21 Years Of Web Design
|
|
|
| /paper/2015_siga_dmag.pdf |
Deviation Magnification: Revealing Departures From Ideal
Geometries
|
|
|
| /paper/2015_arxiv_cnnVis.pdf |
Understanding Intra-Class Knowledge Inside CNN
|
|
|
| /proj/mneuron/index.html |
[Website
(code)]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2014_cvpr_aot.pdf |
Seeing The Arrow Of Time
|
|
|
| /paper/2014_3dv_ddmrf.pdf |
A Data-Driven Regularization Model For Stereo And Flow
|
|
|
| /demo/3dv2014.mp4 |
[Video]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2013_cvpr_tsp.pdf |
Video Representation Using Temporal Superpixels
|
|
|
| /demo/CVPR2013.mp4 |
[Video]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2012_eccv_deform.pdf |
Learning Deformations With Parallel Transport
|
|
|
| /demo/ECCV2012.mp4 |
[Video]
|
|
Анализировать url |
| /paper/2011_bioinfo_rnag.pdf |
RNAG: A New Gibbs Sampler For Predicting RNA Secondary
Structure For Unaligned Sequences
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 170
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 170 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| github.com |
Github
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Hugging Face
|
Анализировать url |
| vcg.seas.harvard.edu |
Hanspeter Pfister
|
Анализировать url |
| lichtmanlab.fas.harvard.edu |
Jeff Lichtman
|
Анализировать url |
| billf.mit.edu |
William Freeman
|
Анализировать url |
| vivo.brown.edu |
Charles
Lawrence
|
Анализировать url |
| ics.uci.edu |
Erik Sudderth
|
Анализировать url |
| dam.brown.edu |
Stuart Geman
|
Анализировать url |
| vivo.brown.edu |
See-Chen Ying
|
Анализировать url |
| bc.edu |
here
|
Анализировать url |
| axonem.grand-challenge.org |
AxonEM
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
DenSpineEM
|
Анализировать url |
| codalab.lisn.upsaclay.fr |
WASPSYN
|
Анализировать url |
| ecva.net |
EM-R50
|
Анализировать url |
| mitoem.grand-challenge.org |
MitoEM
|
Анализировать url |
| nucmm.grand-challenge.org |
NucMM
|
Анализировать url |
| pytorchconnectomics.github.io |
NucExM
|
Анализировать url |
| github.com |
WormID-bench
|
Анализировать url |
| bossdb.org |
BvEM
|
Анализировать url |
| rnr-exm.grand-challenge.org |
RnR-ExM
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
MedIA'25
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TMI'25
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
JBHI'25
|
Анализировать url |
| nature.com |
BiaPy
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
VesiclePy
|
Анализировать url |
| github.com |
PyTorchConnectomics
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
NeurIPS'24
|
Анализировать url |
| ecva.net |
ECCV'24
|
Анализировать url |
| science.org |
Science'24
|
Анализировать url |
| nature.com |
Nat. Comm.'24
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
bioRxiv'25
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
bioRxiv'25
|
Анализировать url |
| cell.com |
Curr. Biol.'25
|
Анализировать url |
| nature.com |
LIONESS
|
Анализировать url |
| nature.com |
Multi-ExR
|
Анализировать url |
| nature.com |
CytoTape
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv'24
|
Анализировать url |
| medmnist.com |
MedMNIST
|
Анализировать url |
| github.com |
RibSeg
|
Анализировать url |
| github.com |
RibFrac
|
Анализировать url |
| github.com |
PTL
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Peng Liu<n a="">
</n>
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
F25
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
F23
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
F22
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
F21
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
S26
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
S24
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
S23
|
Анализировать url |
| bc-cv.github.io |
S22
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
Genetically Encoded Systems For Cytosolic Activity Recording And Molecular Archiving Across Time
|
Анализировать url |
| nature.com |
Scalable And Multiplexed Recorders Of Gene Regulation Dynamics Across Weeks
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
Simultaneous Brain-Wide Single-Cell Recording Resolves Spatiotemporal Memory Architecture
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
MitoEM 2.0: A Benchmark For Challenging 3D Mitochondria Instance Segmentation From EM Images
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| zenodo.org |
[Dataset]
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
NucleoNet And DropNet: Generalist Deep Learning Models For Instance Segmentation Of Nuclei And Lipid Droplets From Electron Microscopy Images
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
VesiclePy: A Machine Learning Vesicle Analysis Toolbox For Volume Electron Microscopy
|
Анализировать url |
| zenodo.org |
[Data]
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| cell.com |
Ultrastructural Reconstruction Of The Endodermal Nerve Net Of Hydra Vulgaris
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
A Connectomic Resource For Neural Cataloguing And Circuit Dissection Of The Larval Zebrafish Brain
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
Developmental Connectomics Of The Mouse Cerebellum
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Frenet-Serret Frame-Based Decomposition For Part Segmentation Of 3D Curvilinear Structures
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[Dataset]
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Deep Rib Fracture Instance Segmentation And Classification From CT On The RibFrac Challenge
|
Анализировать url |
| github.com |
[Website
(code/data)]
|
Анализировать url |
| ribfrac.grand-challenge.org |
[Challenge]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TriSAM: Tri-Plane SAM For Zero-Shot Cortical Blood Vessel Segmentation In VEM Images
|
Анализировать url |
| jia-wan.github.io |
[Website (code)]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[Data]
|
Анализировать url |
| microns-explorer.org |
[MICrONS Integration]
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Efficient
Anatomical Labeling Of Pulmonary Tree Structures Via Deep Point-Graph Representation-Based
Implicit Fields
|
Анализировать url |
| github.com |
[Website
(code/data)]
|
Анализировать url |
| biorxiv.org |
SynAnno: Interactive Guided Proofreading Of Synaptic Annotations
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| nature.com |
BiaPy: Accessible Deep Learning On Bioimages
|
Анализировать url |
| biapyx.github.io |
[Website (code)]
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Deep Learning For Clinical Ultrasound Imaging: From Supervised Approaches To Foundation Models
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Enhancing Newborn Health Assessment: Ultrasound-Based Body Composition Prediction Using Deep Learning
|
Анализировать url |
| science.org |
A Connectomic Study Of A
Petascale Fragment Of Human Cerebral Cortex
|
Анализировать url |
| h01-release.storage.googleapis.com |
[Website (code)]
|
Анализировать url |
| nytimes.com |
[NYT Good Tech Award 2024]
|
Анализировать url |
| amp.cnn.com |
[CNN]
|
Анализировать url |
| nature.com |
[Nature News]
|
Анализировать url |
| research.google |
[Google AI Blog]
|
Анализировать url |
| technologyreview.com |
[MIT
Tech Review]
|
Анализировать url |
| scientificamerican.com |
[Scientific
American]
|
Анализировать url |
| nature.com |
Multiplexed Expansion Revealing
For Imaging Of Multiprotein Nanostructures In Healthy And Diseased Brain
|
Анализировать url |
| github.com |
[Code]
|
Анализировать url |
| nature.com |
Multiplexed Volumetric CLEM
Enabled By ScFvs Provides Insights Into The Cytology Of Cerebellar Cortex
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
The Time Is Ripe To Reverse Engineer An Entire
Nervous System: Simulating Behavior From Neural Interactions
|
Анализировать url |
| ecva.net |
R<sup>2</sup>-Tuning:
Efficient Image-To-Video Transfer Learning For Video Temporal Grounding
|
Анализировать url |
| github.com |
[Website
(code)]
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
[Huggingface
demo]
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
SocialGPT:
Prompting LLMs For Social Relation Reasoning Via Greedy Segment Optimization
|
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 donglaiw.github.io, слабо оптимизирован на 40%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: