Анализ страницы https://c3sr.com/publication/
Основное Готовность: 75%
Домен
c3sr.com
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.
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 04.10.2026 22:45:22.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~1,57сек
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 1,57сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
143Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 143Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 16
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 16 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | //cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.12.0/styles/github.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/academicons/1.8.6/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.css | |
| stylesheet | //fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:400,700%7cRoboto:400,400italic,700%7cRoboto+Mono | |
| stylesheet | https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/bundles/08b3656bb32b7e98311b44e0a3a104ef2f172ec4.css | |
| js | text/javascript | https://cdn.rawgit.com/pcooksey/bibtex-js/ef59e62c/src/bibtex_js.js |
| js | https://identity.netlify.com/v1/netlify-identity-widget.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.2.1/jquery.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.imagesloaded/4.1.3/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.isotope/3.0.4/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.js | |
| js | https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/js/17c6d1b138b3e5bfbc93bc2a868bbd99008d52b8/js/hugo-academic.js | |
| js | //cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.12.0/highlight.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 9
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 9шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Cache-Control | public, must-revalidate, max-age=0 |
| cache-status | "Netlify Edge"; fwd=miss; fwd-status=200; stored |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 17:53:08 GMT |
| ETag | "c0df73abb36fe02c6ec75a7b5baba136-ssl" |
| Server | Netlify |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000 |
| x-nf-request-id | 01M0N9NQZ8EPM7KQ9JG0HZQ0HJ |
CMS
WordPress
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 WordPress.
Веб-сервер
Netlify
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: Netlify.
Мета-теги Готовность: 33%
Title
Publications | Center for Cognitive Computing Systems Research
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 уменьшить число символов в title (текущее значение: 62, 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
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
https://www.c3sr.com/publication/
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.
Домен в каноническом Url не совпадает!
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, initial-scale=1
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.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 6
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:site_name | Center for Cognitive Computing Systems Research |
| og:url | https://www.c3sr.com/publication/ |
| og:title | Publications | Center for Cognitive Computing Systems Research |
| og:description | |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2020-01-04T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 13
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 13шт. 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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | theme | hugo-academic |
| name | generator | Hugo 0.47.1 |
| name | author | Center for Cognitive Computing Systems Research |
| name | description | |
| name | theme-color | #0095eb |
| property | twitter:card | summary_large_image |
| property | og:site_name | Center for Cognitive Computing Systems Research |
| property | og:url | https://www.c3sr.com/publication/ |
| property | og:title | Publications | Center for Cognitive Computing Systems Research |
| property | og:description | |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2020-01-04T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 67%
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 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 6 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 2480 достаточно.
Кол-во знаков контента 58087 на странице оптимально.
Кол-во слов 8383 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> 82.
Тошнота
7,14
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
28,64%
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 |
|---|---|---|
| conference | 51 | 0,61% |
| design | 43 | 0,51% |
| neural | 35 | 0,42% |
| performance | 33 | 0,39% |
| network | 30 | 0,36% |
| international | 29 | 0,35% |
| memory | 29 | 0,35% |
| computing | 24 | 0,29% |
| applications | 22 | 0,26% |
| propose | 22 | 0,26% |
| energy | 22 | 0,26% |
| learning | 21 | 0,25% |
| networks | 19 | 0,23% |
| compared | 19 | 0,23% |
| varshney | 19 | 0,23% |
| systems | 17 | 0,20% |
| efficiency | 17 | 0,20% |
| proposed | 17 | 0,20% |
| processing | 17 | 0,20% |
| information | 16 | 0,19% |
Индексация Готовность: 0%
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 168 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 108
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 108 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /participants |
<span>Participants</span>
|
|
| /project |
<span>Projects</span>
|
|
| /software |
<span>Software</span>
|
|
| /about |
<span>About</span>
|
|
| /publication/2020/vlsid_partialreconfigfpga/ |
Leveraging Dynamic Partial Reconfiguration with Scalable ILP Based Task Scheduling
|
|
| /publication/2019/iccad_nais/ |
NAIS: Neural Architecture and Implementation Search and its Applications in Autonomous Driving
|
|
| /publication/2019/iccv_spgnet/ |
SPGNet: Semantic Prediction Guidance for Scene Parsing
|
|
| /publication/2019/iccv_lcdc/ |
Learning Motion in Feature Space: Locally-Consistent Deformable Convolution Networks for Fine-Grained Action Detection
|
|
| /publication/2019/micro_deepstore.md/ |
DeepStore: In-Storage Acceleration for Intelligent Queries
|
|
| /publication/2019/hpec_sparsednn_fpga/ |
Accelerating Sparse Deep Neural Networks on FPGAs
|
|
| /publication/2019/interspeech_bwe/ |
Large-Scale Mixed-Bandwidth Deep Neural Network Acoustic Modeling for Automatic Speech Recognition
|
|
| /publication/2019/fpl_soc_fpga/ |
Analysis and Optimization of I/O Cache Coherency Strategies for SoC-FPGA Device
|
|
| /publication/2019/hpec_ktruss/ |
Update on k-truss Decomposition on GPU
|
|
| /publication/2019/hpec_tc/ |
Update on Triangle Counting on GPU
|
|
| /publication/2019/isvlsi_tdla/ |
TDLA: An Open-source Deep Learning Accelerator for Ternarized DNN Models on Embedded FPGA
|
|
| /publication/2019/isvlsi_neardatafpga/ |
Near-Memory and In-Storage FPGA Acceleration for Emerging Cognitive Computing Workloads
|
|
| /publication/2019/naacl_style/ |
Reinforcement Learning Based Text Style Transfer without Parallel Training Corpus
|
|
| /publication/2019/dac_fpga_dnn_codesign/ |
FPGA/DNN Co-Design: An Efficient Design Methodology for IoT Intelligence on the Edge
|
|
| /publication/2019/asplos_flatflash/ |
FlatFlash: Exploiting the Byte-Accessibility of SSDs Within a Unified Memory-Storage Hierarchy
|
|
| /publication/2019/icpe_evaluatingcharacteristicscudacommunication/ |
Evaluating Characteristics of CUDA Communication PRimitives on High-Bandiwdth Interconnects,
|
|
| /project/comm_scope/ |
Project
|
|
| /publication/2019/www_spelling/ |
Context-Sensitive Malicious Spelling Error Correction
|
|
| /publication/2019/fpga_clouddnn/ |
Cloud-DNN: An Open Framework for Mapping DNN Models to Cloud FPGAs
|
|
| /publication/2019/aspdac_nmt/ |
Implementing Neural Machine Translation with Bi-Directional GRU and Attention Mechanism on FPGAs Using HLS
|
|
| /publication/2018/arxiv_mlmodelscope/ |
MLModelScope: Evaluate and Measure ML Models within AI Pipelines
|
|
| /project/mlmodelscope/ |
Project
|
|
| /publication/2018/iccad_dnnbuilder/ |
DNNBuilder: an Automated Tool for Building High-Performance DNN Hardware Accelerators for FPGAs
|
|
| /publication/2017/iccad_fpga_for_iot/ |
Machine Learning on FPGAs to Face the IoT Revolution
|
|
| /publication/2018/micro_processingarchitecture/ |
Application-Transparent Near-Memory Processing Architecture with Memory Channel Network,
|
|
| /publication/2018/tmm_sportshighlights/ |
Automatic Curation of Sports Highlights using Multimodal Excitement Features
|
|
| /publication/2018/emnlp_prepositionsense/ |
Preposition Sense Disambiguation and Representation
|
|
| /publication/2018/hpec_graphchallengegpu2018/ |
Collaborative (CPU + GPU) Algorithms for Triangle Counting and Truss Decomposition
|
|
| /publication/2018/eccv_tightboxmining/ |
Tight Box Mining with Surrounding Segmentation Context for Weakly Supervised Object Detection,
|
|
| /publication/2018/eccv_selfproducedguidance/ |
Self-produced Guidance for Weakly-supervised Object Localization,
|
|
| /publication/2018/eccv_revisitingrcnn/ |
Revisiting RCNN: On Awakening the Classification Power of Faster RCNN
|
|
| /publication/2018/arxiv_scope/ |
SCOPE: C3SR Systems Characterization and Benchmarking Framework
|
|
| /project/comm_scope/ |
Project
|
|
| /publication/2018/fpl_acceleratingnnembedfpga/ |
Design Flow of Accelerating Hybrid Extremely Low Bit-width Neural Network in Embedded FPGA.
|
|
| /publication/2018/cal_semi_coherent_dma/ |
Semi-Coherent DMA: An Alternative I/O Coherency Management for Embedded Systems
|
|
| /publication/2018/frontict_regionalcuisinstyletransnn/ |
A Neural Network System for Transformation of Regional Cuisine Style,
|
|
| /publication/2018/ack_temporalcausalrelationsjointreasoning/ |
Joint Reasoning for Temporal and Causal Relations,
|
|
| /publication/2018/acl_documentsimilarityhiddentopics/ |
Document Similarity for Texts of Varying Lengths via Hidden Topics,
|
|
| /publication/2018/acl_eventmultiaxisannotationscheme/ |
A Multi-Axis Annotation Scheme for Event Temporal Relations,
|
|
| /publication/2018/iwoph_datatranmeasurementmultigpu/ |
NUMA-aware Data-transfer Measurements for Power/NVLink Multi-GPU Systems,
|
|
| /publication/2018/iccc_contextunsupcompcreativity/ |
Generalization across Contexts in Unsupervised Computational Creativity,
|
|
| /publication/2018/iccc_rubegoldbergmachine/ |
Computational Creativity for Valid Rube Goldberg Machines,
|
|
| /publication/2018/dac_acceleratingnnembedfpga/ |
A Design Flow of Accelerating Hybrid Extremely Low Bit-width Neural Network in Embedded FPGA,
|
|
| /publication/2018/cvpr_excitementofsports/ |
The Excitement of Sports: Automatic Highlights Generation Using Audio/Visual Cues,
|
|
| /publication/2018/cvpr_unsupervisedtextualgrounding/ |
Unsupervised Textual Grounding: Linking Words to Image Concepts,
|
|
| /publication/2018/cvpr_revisitingdilatedconvolution/ |
Revisiting Dilated Convolution: A simple Approach for Weakly- and Semi-supervised Semantic Segmentation,
|
|
| /publication/2018/cvpr_trafficflowanalysis/ |
Geometry-aware Traffic Flow Analysis by Detection and Tracking
|
|
| /publication/2018/cvpr_csrnet/ |
CSRNet: Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes,
|
|
| /publication/2018/cvpr_adversarialcomplementarylearning/ |
Adversarial Complementary Learning for Weakly Supervised Object Localization,
|
|
| /publication/2018/sem_exploitingpartiallyannotateddata/ |
Exploiting Partially Annotated Data in Temporal Relation Extraction,
|
|
| /publication/2018/naacl_improvingtemoiralrelationextraction/ |
Improving Temporal Relation Extraction with a Globally Acquired Statistical Resource,
|
|
| /publication/2018/naacl_embeddingsyntaxsemanticsofprepositions/ |
Embedding Syntax and Semantics of Prepositions via Tensor Decomposition,
|
|
| /publication/2018/glsvlsi_facerecognitionfpgas/ |
Face Recognition with Hybrid Efficient Convolution Algorithms on FPGAs,
|
|
| /publication/2018/fccm_accdnn/ |
AccDNN: an IP-based DNN Generator for FPGAs,
|
|
| /publication/2018/ieeeica_trainingviacontinuousbinarization/ |
True Gradient-based Training of Deep Binary Activated Neural Neworks via Continuous Binarization,
|
|
| /publication/2018/ciss_surprisingsequencesforcommunicationandconversation/ |
Surprising Sequences for Communication and Conversation,
|
|
| /publication/2018/openpower_longtermrcn/ |
Implementing Long-term Recurrent Convolutional Network Using HLS on POWER System,
|
|
| /publication/2018/itaworkshop_distributedstoragemeetssecretsharing/ |
Distributed Storage Meets Secret Sharing on the Blockchain,
|
|
| /publication/2017/nips_probabilisticrulerealizationandselection/ |
Probabilistic Rule Realization and Selection
|
|
| /pdf/ProbabilisticRuleRealizationAndSelection.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/nips_textualgroundingpredictionusingimageconcepts/ |
Interpretable and Globally Optimal Prediction for Textual Grounding using Image Concepts,
|
|
| /publication/2017/ieeeitsocietynewsletter_composingmusic/ |
On Composing Music by a Stochastic Process: From Computers that are Human to Composers that are Not Human.
|
|
| /publication/2017/icrc-_rebootdataaccesshierarchy/ |
Rebooting the Data Access Hierarchy of Computing Systems,
|
|
| /publication/2017/hpec_collaborativealgorithmminskyarchitecture/ |
Collaborative (CPU + GPU) Algorithms for Triangle Counting and Truss Decomposition on the Minsky Architecture,
|
|
| /publication/2017/emnlp_storycomprehensionforpredictingwhathappensnext/ |
Story Comprehension for Predicting What Happens Next
|
|
| /pdf/EMNLP_StoryCompletion.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/emnlp_temporalrelationextractionlearningapproach/ |
A Structured Learning Approach to Temporal Relation Extraction,
|
|
| /publication/2017/fpl_videocontentrecognition/ |
High-Performance Video Content Recognition with Long-term Recurrent Convolutional Network for FPGA
|
|
| /pdf/fpl17_lrcn_camera_ready.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/kdd_couponcollectormodelmachineaideddiscovery/ |
A Coupon-Collecter Model of Machine-Aided Discovery
|
|
| /pdf/CouponCollectorModelMachineAidedDiscovery.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/sigkdd_mlforcreativity/ |
A half-day Workshop on Machine Learning for Creativity,
|
|
| /publication/2017/sigkdd_datadrivendiscovery/ |
A half-day Workshop on Data-Driven Discovery,
|
|
| /publication/2017/ieeeswc_trafficcameravideoobjdetection/ |
Effective Object Detection from Traffic Camera Videos
|
|
| /pdf/2017-ieee-swc.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/similarnarratives/ |
Where Have I Heard this Story Before?: A Case-study on Movie Summaries
|
|
| /pdf/SimilarNarratives.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/conll_jointmodelsemanticsequences/ |
A Joint Model for Semantic Sequences: Frames, Entities, Sentiments
|
|
| /pdf/CoNLL_SemanticSequences.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/acl_morse/ |
MORSE: Semantic-ally Drive-n MORpheme SEGment-er
|
|
| /pdf/ACL_MORSE.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/cvpr_semanticimageinpainting/ |
Semantic Image Inpainting with Deep Generative Models
|
|
| /pdf/inpainting_generative.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/ieeemicro_heterocomp/ |
Heterogeneous Computing Meets Near-Memory Acceleration and High-Level Synthesis in the Post-Moore Era
|
|
| /pdf/2017_MI_%20MicroSI-2017-01-0010.R1_Kim.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/edm_learneraffect/ |
Learner Affect Through the Looking Glass: Characterization and Detection of Confusion in Online Courses
|
|
| /pdf/learner-affect-glass-5.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/isit_nnquant/ |
Towards Optimal Quantization of Neural Networks
|
|
| /pdf/NNquant.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/netsci_eurekometicconnectome/ |
The Eurekometic Connectome: Discovering Unexplored Areas of Neuroscience Research
|
|
| /pdf/Eurekometic_JereRV2017.pdf |
Slides
|
|
| /publication/2017/iccc_creatingexperientiallearningactivities/ |
Creating Experiential Learning Activities,
|
|
| /publication/2017/arxiv_sukiyakiinfrenchstyle/ |
Sukiyaki in French Style: A Novel System for Transformation of Dietary Patterns
|
|
| /pdf/Sukiyaki_paper.pdf |
PDF
|
|
| /publication/2017/fccm_crosscoreresourcesharingcorereconfig/ |
Efficient GPGPU Computing with Cross-Core Resource Sharing and Core Reconfiguration
|
|
| /pdf/fccm_2017_camera_ready.pdf |
PDF
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 53
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 53 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| msharmavikram.github.io |
PDF
|
| sitaohuang.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| doi.org |
PDF
|
| aclweb.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| dl.acm.org |
PDF
|
| cwpearson.github.io |
PDF
|
| dl.acm.org |
PDF
|
| docs.wixstatic.com |
PDF
|
| docs.wixstatic.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| docs.wixstatic.com |
PDF
|
| docs.wixstatic.com |
PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
PDF
|
| aclweb.org |
PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
PDF
|
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| cogcomp.org |
PDF
|
| aclweb.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| cwpearson.github.io |
PDF
|
| computationalcreativity.net |
PDF
|
| computationalcreativity.net |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| aclweb.org |
PDF
|
| arxiv.org |
PDF
|
| sakr2.web.engr.illinois.edu |
PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
PDF
|
| openpowerfoundation.org |
PDF
|
| ita.ucsd.edu |
PDF
|
| papers.nips.cc |
PDF
|
| itsoc.org |
PDF
|
| impact.crhc.illinois.edu |
PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
PDF
|
| aclweb.org |
PDF
|
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://c3sr.com/publication/ готова к продвижению на 44%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: