Анализ страницы https://ifds.info/tech-reports/
Основное Готовность: 100%
Домен
ifds.info
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
~1,58сек
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 1,58сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
221Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 221Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 8
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 8 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | https://ifds.info/wp-includes/css/dist/block-library/style.min.css?ver=6.5.10 |
| stylesheet | text/css | https://ifds.info/wp-content/plugins/tablepress/css/build/default.css?ver=2.1.8 |
| stylesheet | text/css | https://ifds.info/wp-content/uploads/fusion-styles/b5e3cef81e4dd056b174242797fc56e8.min.css?ver=3.16 |
| js | text/javascript | https://ifds.info/wp-includes/js/jquery/jquery.min.js?ver=3.7.1 |
| js | text/javascript | https://ifds.info/wp-includes/js/jquery/jquery-migrate.min.js?ver=3.4.1 |
| js | text/javascript | https://ifds.info/wp-content/plugins/page-links-to/dist/new-tab.js?ver=3.3.7 |
| js | text/javascript | https://ifds.info/wp-content/plugins/tablepress/js/jquery.datatables.min.js?ver=2.1.8 |
| js | text/javascript | https://ifds.info/wp-content/uploads/fusion-scripts/fb758a80478fee51bc97d40425a9537a.min.js?ver=3.16 |
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 |
|---|---|
| Server | nginx |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 12:53:54 GMT |
| Vary | Accept-Encoding |
| Link | <https://ifds.info/wp-json/>; rel="https://api.w.org/" |
| x-tec-api-version | v1 |
| x-tec-api-root | https://ifds.info/wp-json/tribe/events/v1/ |
| x-tec-api-origin | https://ifds.info |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000; includeSubDomains; preload; |
| Content-Security-Policy | frame-ancestors 'self'; |
CMS
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS WordPress.
Веб-сервер
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.
Сайт работает на веб-сервере nginx.
Мета-теги Готовность: 43%
Title
Tech Reports – IFDS
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: 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
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://ifds.info/tech-reports/
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
Есть ошибки
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 указан, но в нем содержится неизвестное значение...
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: 9
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:locale | en_US |
| og:type | article |
| og:site_name | IFDS |
| og:title | Tech Reports |
| og:url | https://ifds.info/tech-reports/ |
| og:image | https://ifds.info/wp-content/uploads/2021/01/IFDSlogoNoRetina.png |
| og:image:width | 488 |
| og:image:height | 145 |
| og:image:type | image/png |
Все мета-теги
Кол-во: 15
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 15шт. 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 | robots | max-image-preview:large |
| name | generator | WordPress 6.5.10 |
| name | tec-api-version | v1 |
| name | tec-api-origin | https://ifds.info |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:type | article |
| property | og:site_name | IFDS |
| property | og:title | Tech Reports |
| property | og:url | https://ifds.info/tech-reports/ |
| property | article:modified_time | 2026-06-18T17:26:15-05:00 |
| property | og:image | https://ifds.info/wp-content/uploads/2021/01/IFDSlogoNoRetina.png |
| property | og:image:width | 488 |
| property | og:image:height | 145 |
| property | og:image:type | image/png |
Оптимизация Готовность: 70%
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 0 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 0 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Кол-во знаков контента 77122 на странице оптимально.
Кол-во слов 10570 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.
Тошнота
10,20
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
13,69%
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 |
|---|---|---|
| learning | 104 | 0,98% |
| wright | 56 | 0,53% |
| robert | 56 | 0,53% |
| optimization | 50 | 0,47% |
| willett | 44 | 0,42% |
| linear | 41 | 0,39% |
| stochastic | 36 | 0,34% |
| optimal | 34 | 0,32% |
| estimation | 33 | 0,31% |
| networks | 32 | 0,30% |
| stephen | 32 | 0,30% |
| jamieson | 31 | 0,29% |
| neural | 30 | 0,28% |
| harchaoui | 30 | 0,28% |
| rebecca | 29 | 0,27% |
| maryam | 29 | 0,27% |
| foygel | 28 | 0,26% |
| barber | 28 | 0,26% |
| complexity | 27 | 0,26% |
| hanbaek | 27 | 0,26% |
Индексация Готовность: 40%
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 606 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
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: 110 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow: /wp-admin/
Allow: /wp-admin/admin-ajax.php
Sitemap: https://ifds.info/wp-sitemap.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://ifds.info/wp-sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 49
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 49 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
<span class="menu-text">Home</span>
|
|
| /leadership/ |
<span>Leadership</span>
|
|
| /external-advisory-board/ |
<span>External Advisory Board</span>
|
|
| /faculty-affiliates/ |
<span>Faculty & Affiliates</span>
|
|
| /postdocs_students/ |
<span>Postdocs & Students</span>
|
|
| /highlights/ |
<span class="menu-text">Highlights</span>
|
|
| /news/ |
<span class="menu-text">News</span>
|
|
| /events/ |
<span class="menu-text">Events</span><span class="awb-menu__open-nav-submenu-hover"></span>
|
|
| /talks/ |
<span>Talks</span>
|
|
| /talks/online-talks/ |
<span>Online Talks by IFDS Members</span>
|
|
| /workshops/ |
<span>Workshops & Meetings</span><span class="awb-menu__open-nav-submenu-hover"></span>
|
|
| /past-workshops-and-meetings/ |
<span>Past Workshops and Meetings</span>
|
|
| /sigs/ |
<span>SIGs</span>
|
|
| /tech-reports/ |
<span class="menu-text">Tech Reports</span>
|
|
| /employment/ |
<span class="menu-text">Employment</span>
|
|
| /author/ppointer/ |
ppointer
|
|
| / |
Metric-Fair Classifier Derandomization
|
|
| / |
Understanding Instance-Level Impact of Fairness Constraints
|
|
| / |
Estimating Instance-dependent Label-noise Transition Matrix using a Deep Neural Network
|
|
| / |
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks Learned by Transduction
|
|
| / |
A Theoretical Analysis on Feature Learning in Neural Networks: Emergence from Inputs and Advantage over Fixed Features
|
|
| / |
Learning Explainable Templated Graphical Models
|
|
| / |
First-Order Regret in Reinforcement Learning with Linear Function Approximation: A Robust Estimation Approach
|
|
| /arXiv:2112.06969 |
A gradient sampling algorithm with complexity guarantees for Lipschitz functions in high and low dimensions
|
|
| /arXiv:2201.03398 |
Multiplayer performative prediction: learning in decision dependent games
|
|
| /arXiv:2108.11832 |
Subgradient methods near active manifolds: saddle point avoidance, local convergence, and asymptotic normality
|
|
| / |
Embed and Emulate: Learning to estimate parameters of dynamical systems with uncertainty quantification
|
|
| / |
azy Estimation of Variable Importance for Large Neural Networks
|
|
| /10.1214/22-EJS2020 |
Random weighting in LASSO regression
|
|
| / |
Finite-Sample Symmetric Mean Estimation with Fisher Information Rate
|
|
| /Patent pending |
NOVEL AUTO-ANTIBODIES AND METHOD TO DETECT SJ…GREN'S DISEASE
|
|
| / |
Linear Neural Network Layers Promote Learning Single- and Multiple-Index Models
|
|
| / |
Integrating Uncertainty Awareness into Conformalized Quantile Regression
|
|
| / |
Fast, Distribution-free Predictive Inference for Neural Networks with Coverage Guarantees.
|
|
| / |
Distribution-free inference with hierarchical data
|
|
| / |
Training neural operators to preserve invariant measures of chaotic attractors.
|
|
| / |
Deep Stochastic Mechanics
|
|
| / |
Bagging Provides Assumption-free Stability
|
|
| / |
Reduced-Order Autodifferentiable Ensemble Kalman Filters
|
|
| / |
Beyond Ensemble Averages: Leveraging Climate Model Ensembles for Subseasonal Forecasting
|
|
| / |
Preference-Aware Initialization for Multi-learner Systems: Algorithm and Analysis.
|
|
| / |
A/B Testing and Best-arm Identification for Linear Bandits with Robustness to Non-stationarity
|
|
| /doi: 10.1016/j.crmeth.2022.100369. PMID: 36590683; PMCID: PMC9795364. |
SpatialCorr identifies gene sets with spatially varying correlation structure.Ê
|
|
| / |
Memorization Capacity for Additive Fine-Tuning
|
|
| / |
A fast and efficient randomized quasi-Newton method
|
|
| / |
Improving negative binomial mixing computations for multi-group differential expression analysis
|
|
| / |
Mechanism Design for Pairwise Exchanges of Nonrivalrous Goods with Negative Externalities
|
|
| /10.1098/rsta.2024.0235 |
Defending against diverse attacks in federated learning through consensus-based bi-level optimization
|
|
| /contact |
Site Administrators
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 547
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 547 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
Learning Overparameterized Neural Networks via Stochastic Gradient Descent on Structured Data
|
| ieeexplore.ieee.org |
A function space view of bounded norm infinite width relu nets: The multivariate case
|
| arxiv.org |
A Geometric Perspective on the Transferability of Adversarial Directions
|
| jmlr.org |
A Kernel Multiple Change-point Algorithm via Model Selection
|
| proceedings.mlr.press |
A Statistical Investigation of Long Memory in Language and Music
|
| proceedings.neurips.cc |
A unified framework for data poisoning attack to graph-based semi-supervised learning
|
| arxiv.org |
An Elementary Approach to Convergence Guarantees of Optimization Algorithms for Deep Networks
|
| par.nsf.gov |
An Inexact Variable Metric Proximal Point Algorithm for Generic Quasi-Newton Acceleration
|
| doi.org |
Complexity of proximal augmented Lagrangian for nonconvex optimization with nonlinear equality constraints
|
| arxiv.org |
Convergence and Margin of Adversarial Training on Separable Data
|
| ijcai.org |
Data Poisoning against Differentially-Private Learners: Attacks and Defenses
|
| arxiv.org |
DETOX: A Redundancy-based Framework for Faster and More Robust Gradient Aggregation
|
| arxiv.org |
Diffusive optical tomography in the Bayesian framework
|
| proceedings.mlr.press |
Does Data Augmentation Lead to Positive Margin?
|
| onlinelibrary.wiley.com |
Efficient optimization of natural resonance theory weightings and bond orders by Gram-based convex programming
|
| arxiv.org |
Fooling Computer Vision into Inferring the Wrong Body Mass Index
|
| arxiv.org |
High-dimensional Change-point Detection under Sparse Alternatives
|
| arxiv.org |
Iterative Linearized Control: Stable Algorithms and Complexity Guarantees
|
| arxiv.org |
Learning and Generalization in Overparameterized Neural Networks, Going Beyond Two Layers
|
| arxiv.org |
Learning Markov models via low-rank optimization
|
| arxiv.org |
N-Gram Graph: Simple Unsupervised Representation for Graphs, with Applications to Molecules
|
| arxiv.org |
Neumann networks for inverse problems in imaging
|
| arxiv.org |
Online Data Poisoning Attacks
|
| arxiv.org |
Optimal Adversarial Attack on Autoregressive Models
|
| arxiv.org |
Policy Poisoning in Batch Reinforcement Learning and Control
|
| doi.org |
Predicting kinase inhibitors using bioactivity matrix derived informer sets
|
| arxiv.org |
Preference-based batch and sequential teaching: Towards a unified view of models
|
| arxiv.org |
Recovery Guarantees for Quadratic Tensors with Limited Observations
|
| hdsr.mitpress.mit.edu |
Response to Òartificial intelligenceÑthe revolution hasnÕt happened yet"
|
| arxiv.org |
Robust Attribution Regularization
|
| arxiv.org |
Schwarz iteration method for elliptic equation with rough media based on random sampling
|
| arxiv.org |
Should Adversarial Attacks Use Pixel p-Norm?
|
| proceedings.mlr.press |
Teaching a black-box learner
|
| arxiv.org |
A Faster Interior Point Method for Semidefinite Programming
|
| arxiv.org |
A Schatten-q matrix perturbation theory via perturbation projection error bound
|
| arxiv.org |
Acceleration with a Ball Optimization Oracle
|
| arxiv.org |
An improved cutting plane method for convex optimization, convex-concave games, and its applications
|
| arxiv.org |
An Í(m/_3.5)-Cost Algorithm for Semidefinite Programs with Diagonal Constraints
|
| arxiv.org |
An optimal statistical and computational framework for generalized tensor estimation
|
| doi.org |
Analyzing random permutations for cyclic coordinate descent
|
| projecteuclid.org |
Asymptotic seed bias in respondent-driven sampling
|
| arxiv.org |
Asymptotics of Entropy-Regularized Optimal Transport via Chaos Decomposition
|
| arxiv.org |
Attack Of The Tails: Yes, You Really Can Backdoor Federated Learning
|
| arxiv.org |
Bad Global Minima Exist and SGD Can Reach Them
|
| ieeexplore.ieee.org |
Bipartite Matching in Nearly-linear Time on Moderately Dense Graphs
|
| epubs.siam.org |
Chasing Nested Convex Bodies Nearly Optimally
|
| arxiv.org |
Closing the convergence gap of SGD without replacement
|
| arxiv.org |
Computing Circle Packing Representations of Planar Graphs
|
| arxiv.org |
Concentration inequalities for the empirical distribution of discrete distributions: beyond the method of types
|
| arxiv.org |
Context-dependent self-exciting point processes:models, methods, and risk bounds in high dimensions
|
| arxiv.org |
Deep learning techniques for inverse problems in imaging
|
| sciencedirect.com |
Denoising Atomic Resolution 4D Scanning Transmission Electron Microscopy Data with Tensor Singular Value Decomposition
|
| arxiv.org |
Detecting abrupt changes in high-dimensional self-exciting poisson processes
|
| arxiv.org |
Detection and description of change in visual streams
|
| epubs.siam.org |
Differentially Private Release of Synthetic Graphs
|
| ieeexplore.ieee.org |
End-to-End Learning for Retrospective Change-Point Estimation
|
| epubs.siam.org |
Dynamical Low-Rank Integrator for the Linear Boltzmann Equation: Error Analysis in the Diffusion Limit
|
| arxiv.org |
Exact Clustering in Tensor Block Model: Statistical Optimality and Computational Limit
|
| arxiv.org |
Federated Learning with Matched Averaging
|
| arxiv.org |
First-order Optimization for Superquantile-based Supervised Learning
|
| arxiv.org |
Functional autoregressive processes in reproducing kernel hilbert spaces
|
| deepai.org |
Functional linear regression with mixed predictors
|
| arxiv.org |
Generalized Chernoff Sampling for Active Learning and Structured Bandit Algorithms
|
| arxiv.org |
Gradients as Features for Deep Representation Learning
|
| arxiv.org |
Graph-based regularization for regression problems with alignment and highly-correlated designs
|
| arxiv.org |
Harmonic Decompositions of Convolutional Networks
|
| pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
Impossibility of Consistent Distance Estimation from Sequence Lengths Under the TKF91 Model.
|
| doi.org |
Impossibility of phylogeny reconstruction from k-mer counts
|
| link.springer.com |
Inexact variable metric stochastic block-coordinate descent for regularized optimization
|
| arxiv.org |
Inference for low-rank tensorsÐno need to debias
|
| arxiv.org |
ISLET: Fast and optimal low-rank tensor regression via importance sketching
|
| arxiv.org |
Learning Entangled Single-Sample Distributions via Iterative Trimming
|
| arxiv.org |
Learning from Binary Multiway Data: Probabilistic Tensor Decomposition and Its Statistical Optimality
|
| arxiv.org |
Leverage Score Sampling for Faster Accelerated Regression and ERM
|
| amt.copernicus.org |
Leveraging spatial textures, through machine learning, to identify aerosol and distinct cloud types from multispectral observations
|
| arxiv.org |
Localizing changes in high-dimensional vector autoregressive processes
|
| proceedings.mlr.press |
Logsmooth Gradient Concentration and Tighter Runtimes for Metropolized Hamiltonian Monte Carlo
|
| epubs.siam.org |
Manifold learning and nonlinear homogenization
|
| ieeexplore.ieee.org |
MaxiMin Active Learning in Overparameterized Model Classes
|
| arxiv.org |
Network size and size of the weights in memorization with two-layers neural networks
|
| arxiv.org |
On the Convergence of the ILEQG Algorithm to Stationary Points
|
| arxiv.org |
On the non-asymptotic concentration of heteroskedastic Wishart-type random matrix
|
| proceedings.mlr.press |
Open Problem: Average-Case Hardness of Hypergraphic Planted Clique Detection.
|
| pages.cs.wisc.edu |
Optimal attack against autoregressive models by manipulating the environment
|
| arxiv.org |
Optimal confidence regions for the multinomial parameter
|
| arxiv.org |
Optimal Lottery Tickets via SubsetSum: Logarithmic Over-Parameterization is Sufficient
|
| arxiv.org |
Optimal Ultrahigh-order tensor SVD via tensor-train orthogonal iteration
|
| epubs.siam.org |
Parameter Reconstruction for general transport equation
|
| link.springer.com |
Point Process Estimation with Mirror Prox Algorithms
|
| link.springer.com |
Polynomial-Time Statistical Estimation of Species Trees Under Gene Duplication and Loss
|
| link.sprinhttps: |
Popular Imperceptibility Measures in Visual Adversarial Attacks are Far from Human Perception
|
| arxiv.org |
Positive semidefinite programming: mixed, parallel, and width-independent
|
| appliedanimalscience.org |
Predicting in situ dry matter degradability of chopped and processed corn kernels using image analysis techniques
|
| arxiv.org |
Random weighting to approximate posterior inference in LASSO regression
|
| arxiv.org |
Randomness and permutations in coordinate descent methods
|
| arxiv.org |
Recursive importance sketching for rank constrained least squares: Algorithms and high-order convergence
|
| opt-ml.org |
Reduced-Memory Kalman Based Stochastic Gradient Descent
|
| arxiv.org |
Reducing Seed Bias in Respondent-Driven Sampling by Estimating Block Transition Probabilities
|
| arxiv.org |
Robust Aggregation for Federated Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
Second-Order Sensitivity Methods for Robustly Training Recurrent Neural Network Models
|
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://ifds.info/tech-reports/ готова к продвижению на 63%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: