Анализ страницы https://alr-kit.de/publications
Основное Готовность: 100%
Домен
alr-kit.de
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:
https://alr-kit.de/publications
301 MovedPermanently
https://alr-kit.de/publications/
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.
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
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.
Скорость загрузки
~0,71сек
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 0,71сек оптимальна.
Объем документа
750Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 750Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 0
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Ресурсы не найдены. Неужели ваш сайт на чистом html?
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 | "6a70bd41-bbb85" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | C38A:15BD:D62066F:D7B4679:6A8DBD59 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Tue, 25 Aug 2026 16:05:45 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230093-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787673946.593786,VS0,VE140 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | b2bf0aab1cd84af8dbd127a3113538d4f8170eb1 |
CMS
Astro v5.16.2
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.
В мета-теге generator указано: Astro v5.16.2.
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: 68%
Title
Publications | Autonomous Learning Robots
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.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 41 оптимально (норма: от 40 до 45).
Description
Robot Learning and Generative Modeling
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: 38, 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=device-width
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-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 5
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 задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | website |
| og:url | https://alr-kit.de/publications/ |
| og:title | Publications | Autonomous Learning Robots |
| og:description | Robot Learning and Generative Modeling |
| og:image | https://alr-kit.de/og/publications.png |
Все мета-теги
Кол-во: 14
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 14шт. 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 | google-site-verification | lJIJh-L2sKts2uOY4uk6yDSHZ1MJ46wmXyes2f2CLyo |
| name | description | Robot Learning and Generative Modeling |
| name | viewport | width=device-width |
| name | generator | Astro v5.16.2 |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://alr-kit.de/publications/ |
| property | og:title | Publications | Autonomous Learning Robots |
| property | og:description | Robot Learning and Generative Modeling |
| property | og:image | https://alr-kit.de/og/publications.png |
| property | twitter:card | summary_large_image |
| property | twitter:url | https://alr-kit.de/publications/ |
| property | twitter:title | Publications | Autonomous Learning Robots |
| property | twitter:description | Robot Learning and Generative Modeling |
| property | twitter:image | https://alr-kit.de/og/publications.png |
Оптимизация Готовность: 77%
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.
Абзацев с текстом 7 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 4 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 17 достаточно.
Кол-во знаков контента 45394 на странице оптимально.
Кол-во слов 6048 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 <h3> 268.
Тошнота
15,56
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
10,50%
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 |
|---|---|---|
| neumann | 242 | 4,00% |
| gerhard | 237 | 3,92% |
| learning | 115 | 1,90% |
| peters | 70 | 1,16% |
| conference | 44 | 0,73% |
| reinforcement | 41 | 0,68% |
| philipp | 40 | 0,66% |
| preprint | 37 | 0,61% |
| robotics | 36 | 0,60% |
| international | 36 | 0,60% |
| robots | 29 | 0,48% |
| policy | 29 | 0,48% |
| becker | 28 | 0,46% |
| rudolf | 27 | 0,45% |
| lioutikov | 27 | 0,45% |
| control | 26 | 0,43% |
| search | 26 | 0,43% |
| movement | 24 | 0,40% |
| systems | 23 | 0,38% |
| others | 22 | 0,36% |
Индексация Готовность: 60%
Индексирование
Ошибок нет
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 87 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
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.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 69 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Sitemap: https://alr-kit.de/sitemap-index.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://alr-kit.de/sitemap-index.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 9
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 9 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Home
|
|
| /team |
Team
|
|
| /publications |
Publications
|
|
| /robots |
Robots
|
|
| /software |
Software
|
|
| /theses |
Theses
|
|
| /hiwis |
Jobs
|
|
| /impressum |
Impressum
|
|
| /datenschutz |
Datenschutzerklärung
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 69
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 69 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| alr.iar.kit.edu |
Teaching
|
| arxiv.org |
SEAR: Sample Efficient Action Chunking Reinforcement Learning
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" data-icon="tabler:file-text"> <symbol id="ai:tabler:file-text" viewbox="0 0 24 24"><g fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="2"><path d="M14 3v4a1 1 0 0 0 1 1h4"></path><path d="M17 21H7a2 2 0 0 1-2-2V5a2 2 0 0 1 2-2h7l5 5v11a2 2 0 0 1-2 2M9 9h1m-1 4h6m-6 4h6"></path></g></symbol><use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| arxiv.org |
VLA-FAIL: Efficient Task Failure Detection for Finetuned Vision-Language-Action Models
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| denisbless.github.io |
Bridge Matching Sampler: Scalable Sampling via Generalized Fixed-Point Diffusion Matching
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| github.com |
<svg width="1em" height="1em" data-icon="simple-icons:github"> <symbol id="ai:simple-icons:github" viewbox="0 0 24 24"><path fill="currentColor" d="M12 .297c-6.63 0-12 5.373-12 12c0 5.303 3.438 9.8 8.205 11.385c.6.113.82-.258.82-.577c0-.285-.01-1.04-.015-2.04c-3.338.724-4.042-1.61-4.042-1.61C4.422 18.07 3.633 17.7 3.633 17.7c-1.087-.744.084-.729.084-.729c1.205.084 1.838 1.236 1.838 1.236c1.07 1.835 2.809 1.305 3.495.998c.108-.776.417-1.305.76-1.605c-2.665-.3-5.466-1.332-5.466-5.93c0-1.31.465-2.38 1.235-3.22c-.135-.303-.54-1.523.105-3.176c0 0 1.005-.322 3.3 1.23c.96-.267 1.98-.399 3-.405c1.02.006 2.04.138 3 .405c2.28-1.552 3.285-1.23 3.285-1.23c.645 1.653.24 2.873.12 3.176c.765.84 1.23 1.91 1.23 3.22c0 4.61-2.805 5.625-5.475 5.92c.42.36.81 1.096.81 2.22c0 1.606-.015 2.896-.015 3.286c0 .315.21.69.825.57C20.565 22.092 24 17.592 24 12.297c0-6.627-5.373-12-12-12"></path></symbol><use href="#ai:simple-icons:github"></use> </svg> Code
|
| denisbless.github.io |
<svg width="1em" height="1em" data-icon="tabler:world"> <symbol id="ai:tabler:world" viewbox="0 0 24 24"><g fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="2"><path d="M3 12a9 9 0 1 0 18 0a9 9 0 0 0-18 0m.6-3h16.8M3.6 15h16.8"></path><path d="M11.5 3a17 17 0 0 0 0 18m1-18a17 17 0 0 1 0 18"></path></g></symbol><use href="#ai:tabler:world"></use> </svg> Website
|
| fourier-il.github.io |
Fourier Features Let Agents Learn High Precision Policies with Imitation Learning
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| fourier-il.github.io |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:world"> <use href="#ai:tabler:world"></use> </svg> Website
|
| ataranovic.github.io |
PAWS: Preference Learning with Advantage-Weighted Segments
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| github.com |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="simple-icons:github"> <use href="#ai:simple-icons:github"></use> </svg> Code
|
| ataranovic.github.io |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:world"> <use href="#ai:tabler:world"></use> </svg> Website
|
| leh2rng.github.io |
Trust-Region Diffusion Policies for Massively Parallel On-Policy RL
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| leh2rng.github.io |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:world"> <use href="#ai:tabler:world"></use> </svg> Website
|
| openreview.net |
TROLL: Trust Regions Improve Reinforcement Learning for Large Language Models
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Improving Long-Range Interactions in Graph Neural Simulators via Hamiltonian Dynamics
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| arxiv.org |
Smooth Sampling-Based Model Predictive Control Using Deterministic Samples
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Diffusion-Based Hierarchical Graph Neural Networks for Simulating Nonlinear Solid Mechanics
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Geometry-aware RL for Manipulation of Varying Shapes and Deformable Objects
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Trust Region Constrained Measure Transport in Path Space for Stochastic Optimal Control and Inference
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
AMBER: Adaptive Mesh Generation by Iterative Mesh Resolution Prediction
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| arxiv.org |
Beyond Visuals: Investigating Force Feedback in Extended Reality for Robot Data Collection
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| arxiv.org |
Diffusion for Multi-Embodiment Grasping
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
End-To-End Learning of Gaussian Mixture Priors for Diffusion Sampler
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| arxiv.org |
Enhancing Exploration With Diffusion Policies in Hybrid Off-Policy RL: Application to Non-Prehensile Manipulation
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
Identifying individual cost-balancing strategies when self-organizing task switching
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| arxiv.org |
IRIS: An Immersive Robot Interaction System
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
MaNGO — Adaptable Graph Network Simulators via Meta-Learning
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
Point Cloud Segmentation for Autonomous Clip Positioning in Laparoscopic Cholecystectomy on a Phantom
|
| ieeexplore.ieee.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
PointMapPolicy: Structured Point Cloud Processing for Multi-Modal Imitation Learning
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Scaffolding Dexterous Manipulation with Vision-Language Models
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| arxiv.org |
Towards a Multi-Embodied Grasping Agent
|
| arxiv.org |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Underdamped diffusion bridges with applications to sampling
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
X-IL: Exploring the design space of imitation learning policies
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Adaptive World Models: Learning Behaviors by Latent Imagination Under Non-Stationarity
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Reinforcement Learning of Diverse Skills using Mixture of Deep Experts
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| openreview.net |
Swarm Reinforcement Learning for Adaptive Mesh Refinement
|
| openreview.net |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:file-text"> <use href="#ai:tabler:file-text"></use> </svg> PDF
|
| github.com |
<svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="simple-icons:github"> <use href="#ai:simple-icons:github"></use> </svg> ALRhub
|
| linkedin.com |
<svg width="1em" height="1em" data-icon="simple-icons:linkedin"> <symbol id="ai:simple-icons:linkedin" viewbox="0 0 24 24"><path fill="currentColor" d="M20.447 20.452h-3.554v-5.569c0-1.328-.027-3.037-1.852-3.037c-1.853 0-2.136 1.445-2.136 2.939v5.667H9.351V9h3.414v1.561h.046c.477-.9 1.637-1.85 3.37-1.85c3.601 0 4.267 2.37 4.267 5.455v6.286zM5.337 7.433a2.06 2.06 0 0 1-2.063-2.065a2.064 2.064 0 1 1 2.063 2.065m1.782 13.019H3.555V9h3.564zM22.225 0H1.771C.792 0 0 .774 0 1.729v20.542C0 23.227.792 24 1.771 24h20.451C23.2 24 24 23.227 24 22.271V1.729C24 .774 23.2 0 22.222 0z"></path></symbol><use href="#ai:simple-icons:linkedin"></use> </svg> alr-kit
|
| alr.iar.kit.edu |
University Homepage <svg width="1em" height="1em" data-icon="tabler:external-link"> <symbol id="ai:tabler:external-link" viewbox="0 0 24 24"><path fill="none" stroke="currentColor" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" stroke-width="2" d="M12 6H6a2 2 0 0 0-2 2v10a2 2 0 0 0 2 2h10a2 2 0 0 0 2-2v-6m-7 1l9-9m-5 0h5v5"></path></symbol><use href="#ai:tabler:external-link"></use> </svg>
|
| maps.app.goo.gl |
InformatiKOM 1 (4th floor) <svg width="1em" height="1em" viewbox="0 0 24 24" data-icon="tabler:external-link"> <use href="#ai:tabler:external-link"></use> </svg>
|
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
Страница https://alr-kit.de/publications готова к продвижению на 76%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: