Анализ сайта https://idansc.github.io/
Основное Готовность: 75%
Домен
idansc.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.
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 01.11.2026 2:38:01.
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
~0,28сек
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 0,28сек оптимальна.
Объем документа
71Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 71Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 17
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 17 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/academicons/1.8.6/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://use.fontawesome.com/releases/v5.6.0/css/all.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.15.6/styles/github.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.15.6/styles/dracula.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.2.0/leaflet.css | |
| stylesheet | //fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:400,700|Roboto:400,400italic,700|Roboto+Mono | |
| stylesheet | /css/academic.min.edd7323ad0a429439a75febefca5805e.css | |
| js | //www.google-analytics.com/analytics.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/autotrack/2.4.1/autotrack.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.imagesloaded/4.1.4/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.isotope/3.0.6/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.15.6/highlight.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.2.0/leaflet.js | |
| js | /js/academic.min.270bd00dc4a19e10fad7ee411b9acc80.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 | "69ee15d0-11fe1" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 5548:1C389F:1BA3E9:1DC6D0:6A897378 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 10:01:28 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270032-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787392888.433143,VS0,VE122 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 0a06d0cbc9cb13a56ac4b1edb38c0b0bac03fb11 |
CMS
Source Themes Academic 4.3.1
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: Source Themes Academic 4.3.1.
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: 48%
Title
Idan Schwartz
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: 13, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Assistant Professor at Bar-Ilan University, leading the Multimodal Lab. Research on multimodal generative models, attention, and inference-time methods.
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 уменьшить число символов в description (текущее значение: 152, 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
https://idansc.github.io/
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.
Канонический Url прописан корректно.
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: 8
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 | profile |
| og:site_name | Idan Schwartz |
| og:url | https://idansc.github.io/ |
| og:title | Idan Schwartz — Multimodal Lab, Bar-Ilan University |
| og:description | Assistant Professor at Bar-Ilan University, leading the Multimodal Lab. Research on multimodal generative models, attention, and inference-time methods. |
| og:image | https://idansc.github.io/img/icon-192.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2023-11-20T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 18
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 18шт. 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 | generator | Source Themes Academic 4.3.1 |
| name | author | Idan Schwartz |
| name | description | Assistant Professor at Bar-Ilan University, leading the Multimodal Lab. Research on multimodal generative models, attention, and inference-time methods. |
| name | theme-color | #2962ff |
| property | twitter:card | summary_large_image |
| property | twitter:site | @idansc |
| property | twitter:creator | @idansc |
| property | og:type | profile |
| property | profile:first_name | Idan |
| property | profile:last_name | Schwartz |
| property | og:site_name | Idan Schwartz |
| property | og:url | https://idansc.github.io/ |
| property | og:title | Idan Schwartz — Multimodal Lab, Bar-Ilan University |
| property | og:description | Assistant Professor at Bar-Ilan University, leading the Multimodal Lab. Research on multimodal generative models, attention, and inference-time methods. |
| property | og:image | https://idansc.github.io/img/icon-192.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2023-11-20T00:00:00+00:00 |
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 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 49 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 27 достаточно.
Кол-во знаков контента 8646 на странице оптимально.
Кол-во слов 1332 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> 9. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 18.
Тошнота
6
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
9,76%
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 |
|---|---|---|
| schwartz | 36 | 2,70% |
| models | 19 | 1,43% |
| attention | 12 | 0,90% |
| schwing | 8 | 0,60% |
| generation | 7 | 0,53% |
| benaim | 7 | 0,53% |
| university | 6 | 0,45% |
| multimodal | 6 | 0,45% |
| science | 6 | 0,45% |
| computer | 6 | 0,45% |
| language | 6 | 0,45% |
| text-to-video | 6 | 0,45% |
| diffusion | 6 | 0,45% |
| visual | 6 | 0,45% |
| vision | 5 | 0,38% |
| text-to-image | 5 | 0,38% |
| project | 5 | 0,38% |
| assistant | 4 | 0,30% |
| bar-ilan | 4 | 0,30% |
| optimization | 4 | 0,30% |
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 182 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: 93
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 93 оптимально.
На странице присутствуют изображения 3.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Idan Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /files/thesis_compress.pdf |
here
|
|
|
| /authors/g.-yariv/ |
Guy Yariv
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
Idan Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-adi/ |
Yossi Adi
|
|
Анализировать url |
| /authors/s.-benaim/ |
Sagie Benaim
|
|
Анализировать url |
| /authors/s.-schiber/ |
Shira Schiber
|
|
Анализировать url |
| /authors/o.-lindenbaum/ |
Ofir Lindenbaum
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
Idan Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/o.-zafar/ |
Oz Zafar
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-cohen/ |
Yuval Cohen
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
Lior Wolf
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
Idan Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-shpitzer/ |
Yair Shpitzer
|
|
Анализировать url |
| /authors/g.-chechik/ |
Gal Chechik
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
Idan Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/g.-yariv/ |
G. Yariv
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-gat/ |
I. Gat
|
|
Анализировать url |
| /authors/s.-benaim/ |
S. Benaim
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-adi/ |
Y. Adi
|
|
Анализировать url |
| /publication/yariv2023diverse/ |
Diverse and Aligned Audio-to-Video Generation via Text-to-Video Model Adaptation
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/v.-snæbjarnarson/ |
V. Snæbjarnarson
|
|
Анализировать url |
| /authors/s.-benaim/ |
S. Benaim
|
|
Анализировать url |
| /authors/h.-chefer/ |
H. Chefer
|
|
Анализировать url |
| /authors/r.-cotterell/ |
R. Cotterell
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /authors/s.-belongie/ |
S. Belongie
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-tewel/ |
Y. Tewel
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-shalev/ |
Y. Shalev
|
|
Анализировать url |
| /authors/r.-nadler/ |
R. Nadler
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /publication/tewel2022zero/ |
Zero-shot video captioning with evolving pseudo-tokens
|
|
Анализировать url |
| /authors/g.-yariv/ |
G. Yariv
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-gat/ |
I. Gat
|
|
Анализировать url |
| /authors/s.-benaim/ |
S. Benaim
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /publication/yariv2023audiotoken/ |
AudioToken: Adaptation of Text-Conditioned Diffusion Models for Audio-to-Image Generation
|
|
Анализировать url |
| /authors/h.-chefer/ |
H. Chefer
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /publication/chefer2022optimizing/ |
Optimizing Relevance Maps of Vision Transformers Improves Robustness
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-tewel/ |
Y. Tewel
|
|
Анализировать url |
| /authors/y.-shalev/ |
Y. Shalev
|
|
Анализировать url |
| /authors/r.-nadler/ |
R. Nadler
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /publication/tewel2022zerocap/ |
ZeroCap: Zero-Shot Image-to-Text Generation for Visual-Semantic Arithmetic
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-gat/ |
I. Gat
|
|
Анализировать url |
| /authors/g.-lorberbom/ |
G. Lorberbom
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/t.-hazan/ |
T. Hazan
|
|
Анализировать url |
| /publication/gat2022latent/ |
Latent Space Explanation by Intervention
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-ali/ |
A. Ali
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/t.-hazan/ |
T. Hazan
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /publication/ali2022video/ |
Video and Text Matching with Conditioned Embeddings
|
|
Анализировать url |
| /authors/t.-braude/ |
T. Braude
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-g.-schwing/ |
A. G. Schwing
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-shamir/ |
A. Shamir
|
|
Анализировать url |
| /publication/braude2022ordered/ |
Ordered attention for coherent visual storytelling
|
|
Анализировать url |
| /authors/o.-hupert/ |
O. Hupert
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/l.-wolf/ |
L. Wolf
|
|
Анализировать url |
| /publication/hupert2022describing/ |
Describing Sets of Images with Textual-PCA
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-gat/ |
I. Gat
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-g.-schwing/ |
A. G. Schwing
|
|
Анализировать url |
| /publication/gat-neurips-2021/ |
Perceptual Score: Measuring Perceptiveness of Multi-Modal Classifiers
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /publication/schwartz-naacl-2021/ |
Ensemble of MRR and NDCG models for Visual Dialog
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-gat/ |
I. Gat
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-g.-schwing/ |
A. G. Schwing
|
|
Анализировать url |
| /publication/gat-neurips-2020/ |
Removing Bias in Multi-modal Classifiers: Regularization by Maximizing Functional Entropies
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-g.-schwing/ |
A. G. Schwing
|
|
Анализировать url |
| /authors/t.-hazan/ |
T. Hazan
|
|
Анализировать url |
| /publication/schwartz-cvpr-2019/ |
A Simple Baseline for Audio-Visual Scene-Aware Dialog
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/t.-hazan/ |
T. Hazan
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-g.-schwing/ |
A. G. Schwing
|
|
Анализировать url |
| /publication/schwartz-fgacvpr-2019/ |
Factor Graph Attention
|
|
Анализировать url |
| /authors/i.-schwartz/ |
I. Schwartz
|
|
Анализировать url |
| /authors/a.-g.-schwing/ |
A. G. Schwing
|
|
Анализировать url |
| /authors/t.-hazan/ |
Tamir Hazan
|
|
Анализировать url |
| /publication/schwartz-nips-2017/ |
High-Order Attention Models for Visual Question Answering
|
|
Анализировать url |
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 | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar big-icon" aria-hidden="true"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github big-icon" aria-hidden="true"></i>
|
Анализировать url |
| quora.com |
<i class="fab fa-quora big-icon" aria-hidden="true"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<svg class="big-icon x-icon" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewbox="0 0 1200 1227" aria-hidden="true" focusable="false">
<path fill="currentColor" d="M714.163 519.284 1160.89 0h-105.86L667.137 450.887 357.328 0H0l468.492 681.821L0 1226.37h105.866l409.625-476.152 327.181 476.152H1200L714.137 519.284h.026ZM569.165 687.828l-47.468-67.894L144.011 79.694h162.604l304.797 435.991 47.468 67.894 396.2 566.721H892.476L569.165 687.854v-.026Z"></path>
</svg>
|
|
| arxiv.org |
<em>TempoControl</em>, CVPR 2026
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<em>SISO</em>, CVPR 2026 Workshop
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<div class="hc-img-wrap"><video src="/img/papers/tempocontrol.mp4?v=2" poster="/img/papers/tempocontrol.jpg" autoplay="" loop="" muted="" playsinline="" preload="metadata" aria-label="TempoControl teaser"></video></div>
<div class="hc-body">
<span class="hc-venue">CVPR 2026</span>
<h3 class="hc-title">TempoControl: Temporal Attention Guidance for Text-to-Video Models</h3>
<p class="hc-authors">S. Schiber, O. Lindenbaum, I. Schwartz</p>
<p class="hc-tagline">Steers cross-attention so concepts appear at the right moment in a generated video — without retraining.</p>
</div>
|
Анализировать url |
| guyyariv.github.io |
LaMI: Augmenting Large Language Models via Late Multi-Image Fusion
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| openreview.net |
OpenReview
|
Анализировать url |
| guyyariv.github.io |
Project Page
|
Анализировать url |
| shira-schiber.github.io |
TempoControl: Temporal Attention Guidance for Text-to-Video Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| shira-schiber.github.io |
Project Page
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Detection-Driven Object Count Optimization for Text-to-Image Diffusion Models
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| ozzafar.github.io |
Project Page
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Single Image Iterative Subject-driven Generation and Editing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| siso-paper.github.io |
Project Page
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| pages.cs.huji.ac.il |
Code
|
Анализировать url |
| vesteinn.github.io |
Discriminative Class Tokens for Text-to-Image Diffusion Models
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| vesteinn.github.io |
Project Page
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| pages.cs.huji.ac.il |
Code
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| ojs.aaai.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
PDF
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| patentcenter.uspto.gov |
Cloud Instance Type Recommendations
|
Анализировать url |
| patentcenter.uspto.gov |
Resource Distribution Engine(s) for Allocating and Securing Reclaimable Resources Within a Cloud Environment
|
Анализировать url |
| patents.google.com |
Interruption Predictions for Cloud Compute Instances
|
Анализировать url |
| patentcenter.uspto.gov |
Identifying Anomalous Activities in a Cloud Computing Environment
|
Анализировать url |
| patentcenter.uspto.gov |
Spare Resource Availability Prediction with Limited Historical Data
|
Анализировать url |
| patents.google.com |
Search System for Providing Web Crawling Query Prioritization Based on Classification Operation Performance
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Discriminative models can make generative models better (in Hebrew)
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Multimodal Attention, Perception, Comprehension
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Attention Models for Vision and Language
|
Анализировать url |
| google.com |
<i class="fas fa-directions"></i> Get directions
|
Анализировать url |
| openstreetmap.org |
<i class="fas fa-external-link-alt"></i> Open in OpenStreetMap
|
Анализировать url |
| sourcethemes.com |
Academic theme
|
Анализировать url |
| gohugo.io |
Hugo
|
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
Таким сайт https://idansc.github.io/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 49%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: