Анализ страницы https://ilia10000.github.io/sitemap/
Основное Готовность: 100%
Домен
ilia10000.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 14.11.2026 15:26:17.
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
~0,42сек
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 0,42сек оптимальна.
Объем документа
109Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 109Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 6
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 6 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://ilia10000.github.io/assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://ilia10000.github.io/assets/css/academicons.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Fraunces:opsz,wght,SOFT@9..144,300..900,0..100&family=IBM+Plex+Sans:wght@300;400;500;600;700&family=IBM+Plex+Mono:wght@400;500;600&display=swap | |
| js | module | https://cdn.jsdelivr.net/npm/@hotwired/turbo@8/dist/turbo.es2017.esm.js |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | https://ilia10000.github.io/assets/js/main.min.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 | "6a8b4dbb-1b576" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | A26E:3F0643:54FFEBA:55B63DB:6A8B6E45 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 22:03:50 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| Age | 0 |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230229-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787522630.015626,VS0,VE119 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | f28aca53f626d3de0cd0eb95766da0d221b20534 |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Sitemap - AITP Lab
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: 18, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
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://ilia10000.github.io/sitemap/
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=1.0
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: 4
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:site_name | AITP Lab |
| og:title | Sitemap |
| og:url | https://ilia10000.github.io/sitemap/ |
Все мета-теги
Кол-во: 16
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 16шт. 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 | twitter:site | @sucholutsky |
| name | twitter:title | Sitemap |
| name | twitter:description | AI Thought Partner Lab — building AI that learns and thinks with people. Led by Ilia Sucholutsky (NYU CDS; incoming Purdue CS). |
| name | twitter:url | https://ilia10000.github.io/sitemap/ |
| name | twitter:card | summary |
| name | HandheldFriendly | True |
| name | MobileOptimized | 320 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | msapplication-TileColor | #000000 |
| name | msapplication-TileImage | https://ilia10000.github.io/images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | https://ilia10000.github.io/images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en-US |
| property | og:site_name | AITP Lab |
| property | og:title | Sitemap |
| property | og:url | https://ilia10000.github.io/sitemap/ |
Оптимизация Готовность: 82%
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
Ошибок нет
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 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 267 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 18 достаточно.
Кол-во знаков контента 41400 на странице оптимально.
Кол-во слов 5644 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 <h2> 143. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 1.
Тошнота
8,37
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
18,02%
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 |
|---|---|---|
| sucholutsky | 70 | 1,24% |
| published | 70 | 1,24% |
| recommended | 70 | 1,24% |
| citation: | 70 | 1,24% |
| access | 69 | 1,22% |
| preprint | 56 | 0,99% |
| learning | 47 | 0,83% |
| science | 35 | 0,62% |
| griffiths | 35 | 0,62% |
| thomas | 33 | 0,58% |
| language | 33 | 0,58% |
| https://arxiv | 30 | 0,53% |
| models | 23 | 0,41% |
| cognitive | 22 | 0,39% |
| proceedings | 22 | 0,39% |
| alignment | 20 | 0,35% |
| katherine | 20 | 0,35% |
| collins | 19 | 0,34% |
| networks | 18 | 0,32% |
| marjieh | 17 | 0,30% |
Индексация Готовность: 35%
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 284 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: 49 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://ilia10000.github.io/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://ilia10000.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 147
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.
На странице присутствуют внутренние ссылки с пустым анкором: 19!
Внутренних ссылок на странице 147 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
AITP Lab
|
|
| /people/ |
People
|
|
| /research/ |
Research
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /cv/ |
CV
|
|
| /contact/ |
Contact
|
|
| /sitemap.xml |
XML version
|
|
| /404.html |
Page Not Found
|
|
| / |
AI Thought Partner Lab
|
|
| /archive-layout-with-content/ |
Archive Layout with Content
|
|
| /categories/ |
Posts by Category
|
|
| /collection-archive/ |
Posts by Collection
|
|
| /contact/ |
Contact
|
|
| /cv/ |
CV
|
|
| /assets/css/main.css |
Пустой анкор
|
|
| /markdown/ |
Markdown
|
|
| /non-menu-page/ |
Page not in menu
|
|
| /page-archive/ |
Page Archive
|
|
| /people/ |
People
|
|
| /research/ |
Research
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /sitemap/ |
Sitemap
|
|
| /tags/ |
Posts by Tags
|
|
| /talkmap.html |
Talk map
|
|
| /talks/ |
Talks and presentations
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /terms/ |
Terms and Privacy Policy
|
|
| /vis/ |
Visualization
|
|
| /year-archive/ |
Blog posts
|
|
| /assets/css/style.css |
Пустой анкор
|
|
| /about/ |
Пустой анкор
|
|
| /about.html |
Пустой анкор
|
|
| /join/ |
Пустой анкор
|
|
| /contact-us/ |
Пустой анкор
|
|
| /resume |
Пустой анкор
|
|
| /md/ |
Пустой анкор
|
|
| /markdown.html |
Пустой анкор
|
|
| /nmp/ |
Пустой анкор
|
|
| /nmp.html |
Пустой анкор
|
|
| /students/ |
Пустой анкор
|
|
| /vis/ |
Пустой анкор
|
|
| /vis.html |
Пустой анкор
|
|
| /wordpress/blog-posts/ |
Пустой анкор
|
|
| /redirects.json |
Пустой анкор
|
|
| /markdown_generator/ |
Jupyter notebook markdown generator
|
|
| /sitemap.xml |
Пустой анкор
|
|
| /robots.txt |
Пустой анкор
|
|
| /feed.xml |
Пустой анкор
|
|
| /posts/2012/08/blog-post-4/ |
Future Blog Post
|
|
| /posts/2012/08/blog-post-4/ |
Blog Post number 4
|
|
| /posts/2014/08/blog-post-3/ |
Blog Post number 3
|
|
| /posts/2013/08/blog-post-2/ |
Blog Post number 2
|
|
| /posts/2012/08/blog-post-1/ |
Blog Post number 1
|
|
| /research/01-alignment/ |
Alignment between human and AI minds
|
|
| /research/02-data-efficient-learning/ |
Data-efficient learning (LO-shot)
|
|
| /research/03-cogsci-for-ai-diagnosis/ |
Cognitive science for AI diagnosis
|
|
| /research/04-collective-intelligence/ |
Collective intelligence
|
|
| /research/05-trustworthy-thought-partners/ |
Safe and trustworthy thought partners
|
|
| /research/06-applied-thought-partnership/ |
Applied thought partnership
|
|
| /publication/2017-01-01-Text-mining-with-n-gram-variables |
Text mining with n-gram variables
|
|
| /publication/2018-01-01-ConvART-Improving-Adaptive-Resonance-Theory-for-Unsupervised-Image-Clustering |
ConvART: Improving Adaptive Resonance Theory for Unsupervised Image Clustering
|
|
| /publication/2019-01-01-Deep-Learning-for-System-Trace-Restoration |
Deep Learning for System Trace Restoration
|
|
| /publication/2019-01-01-Pay-attention-and-you-wont-lose-it-a-deep-learning-approach-to-sequence-imputati |
Pay attention and you won’t lose it: a deep learning approach to sequence imputation
|
|
| /publication/2019-01-01-Soft-Label-Dataset-Distillation-and-Text-Dataset-Distillation |
Soft-Label Dataset Distillation and Text Dataset Distillation
|
|
| /publication/2021-01-01-Learning-From-Almost-No-Data |
Learning From Almost No Data
|
|
| /publication/2021-01-01-Less-Than-One-Shot-Learning-Learning-N-Classes-From-M-N-Samples |
'Less Than One'-Shot Learning: Learning N Classes From M< N Samples
|
|
| /publication/2021-01-01-One-Line-To-Rule-Them-All-Generating-LO-Shot-Soft-Label-Prototypes |
One Line To Rule Them All: Generating LO-Shot Soft-Label Prototypes
|
|
| /publication/2021-01-01-Optimal-1-NN-prototypes-for-pathological-geometries |
Optimal 1-NN prototypes for pathological geometries
|
|
| /publication/2021-01-01-Secdd-Efficient-and-secure-method-for-remotely-training-neural-networks-student- |
Secdd: Efficient and secure method for remotely training neural networks (student abstract)
|
|
| /publication/2022-01-01-Analyzing-diffusion-as-serial-reproduction |
Analyzing diffusion as serial reproduction
|
|
| /publication/2022-01-01-Can-humans-do-less-than-one-shot-learning |
Can humans do less-than-one-shot learning?
|
|
| /publication/2022-01-01-Human-in-the-Loop-Mixup |
Human-in-the-Loop Mixup
|
|
| /publication/2022-01-01-Playing-the-Lottery-of-a-Lifetime-The-Effect-of-Socially-Induced-Aspiration-on-Q |
Playing the Lottery of a Lifetime: The Effect of Socially Induced Aspiration on Q-Learning Agents
|
|
| /publication/2022-01-01-Predicting-human-similarity-judgments-using-large-language-models |
Predicting human similarity judgments using large language models
|
|
| /publication/2022-01-01-Words-are-all-you-need-language-as-an-approximation-for-human-similarity-judgmen |
Words are all you need? language as an approximation for human similarity judgments
|
|
| /publication/2023-01-01-Alignment-with-human-representations-supports-robust-few-shot-learning |
Alignment with human representations supports robust few-shot learning
|
|
| /publication/2023-01-01-Around-the-world-in-60-words-A-generative-vocabulary-test-for-online-research |
Around the world in 60 words: A generative vocabulary test for online research
|
|
| /publication/2023-01-01-Concept-alignment-as-a-prerequisite-for-value-alignment |
Concept alignment as a prerequisite for value alignment
|
|
| /publication/2023-01-01-End-to-End-Learnable-Masks-With-Differentiable-Indexing |
End-to-End Learnable Masks With Differentiable Indexing
|
|
| /publication/2023-01-01-Getting-aligned-on-representational-alignment |
Getting aligned on representational alignment
|
|
| /publication/2023-01-01-Human-uncertainty-in-concept-based-ai-systems |
Human uncertainty in concept-based ai systems
|
|
| /publication/2023-01-01-Introducing-deep-learning-and-interpreting-the-patterns-a-mineral-deposit-perspe |
Introducing deep learning and interpreting the patterns – a mineral deposit perspective
|
|
| /publication/2023-01-01-Large-language-models-meet-cognitive-science-LLMs-as-tools-models-and-participan |
Large language models meet cognitive science: LLMs as tools, models, and participants
|
|
| /publication/2023-01-01-On-the-informativeness-of-supervision-signals |
On the informativeness of supervision signals
|
|
| /publication/2023-01-01-What-language-reveals-about-perception-Distilling-psychophysical-knowledge-from- |
What language reveals about perception: Distilling psychophysical knowledge from large language models
|
|
| /publication/2024-01-01-A-rational-analysis-of-the-speech-to-song-illusion |
A rational analysis of the speech-to-song illusion
|
|
| /publication/2024-01-01-Adaptive-language-guided-abstraction-from-contrastive-explanations |
Adaptive language-guided abstraction from contrastive explanations
|
|
| /publication/2024-01-01-Analyzing-the-roles-of-language-and-vision-in-learning-from-limited-data |
Analyzing the roles of language and vision in learning from limited data
|
|
| /publication/2024-01-01-Building-machines-that-learn-and-think-with-people |
Building machines that learn and think with people
|
|
| /publication/2024-01-01-Characterizing-similarities-and-divergences-in-conversational-tones-in-humans-an |
Characterizing similarities and divergences in conversational tones in humans and llms by sampling with people
|
|
| /publication/2024-01-01-Concept-alignment |
Concept alignment
|
|
| /publication/2024-01-01-Dimensions-of-disagreement-Divergence-and-misalignment-in-cognitive-science-and- |
Dimensions of disagreement: Divergence and misalignment in cognitive science and artificial intelligence.
|
|
| /publication/2024-01-01-First-Workshop-on-Representational-Alignment-Re-Align |
First Workshop on Representational Alignment (Re-Align)
|
|
| /publication/2024-01-01-GPT-is-an-effective-tool-for-multilingual-psychological-text-analysis |
GPT is an effective tool for multilingual psychological text analysis
|
|
| /publication/2024-01-01-Large-language-models-assume-people-are-more-rational-than-we-really-are |
Large language models assume people are more rational than we really are
|
|
| /publication/2024-01-01-Large-language-models-predict-human-sensory-judgments-across-six-modalities |
Large language models predict human sensory judgments across six modalities
|
|
| /publication/2024-01-01-Learning-human-like-representations-to-enable-learning-human-values |
Learning human-like representations to enable learning human values
|
|
| /publication/2024-01-01-Learning-with-language-guided-state-abstractions |
Learning with language-guided state abstractions
|
|
| /publication/2024-01-01-Mind-your-step-by-step-Chain-of-thought-can-reduce-performance-on-tasks-where-th |
Mind your step (by step): Chain-of-thought can reduce performance on tasks where thinking makes humans worse
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 156
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 156 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 2.
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| researchgate.net |
<i class="fab fa-fw fa-researchgate" aria-hidden="true"></i> ResearchGate
|
| twitter.com |
<i class="fab fa-fw fa-twitter-square" aria-hidden="true"></i> Twitter
|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-fw fa-linkedin" aria-hidden="true"></i> LinkedIn
|
| github.com |
<i class="fab fa-fw fa-github" aria-hidden="true"></i> Github
|
| scholar.google.ca |
<i class="fas fa-fw fa-graduation-cap"></i> Google Scholar
|
| orcid.org |
<i class="ai ai-orcid-square ai-fw"></i> ORCID
|
| journals.sagepub.com |
Access paper here
|
| journals.sagepub.com |
<u>https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1536867X1801700406</u>
|
| openreview.net |
Access paper here
|
| openreview.net |
<u>https://openreview.net/forum?id=SkTqMwkDf</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/1904.05411</u>
|
| peerj.com |
Access paper here
|
| peerj.com |
<u>https://peerj.com/articles/cs-210/</u>
|
| ieeexplore.ieee.org |
Access paper here
|
| ieeexplore.ieee.org |
<u>https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9533769/</u>
|
| uwspace.uwaterloo.ca |
Access paper here
|
| uwspace.uwaterloo.ca |
<u>https://uwspace.uwaterloo.ca/items/3c75c1a6-54e7-4b0c-9c68-1b60ddb9c6fb</u>
|
| ojs.aaai.org |
Access paper here
|
| ojs.aaai.org |
<u>https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17171</u>
|
| ieeexplore.ieee.org |
Access paper here
|
| ieeexplore.ieee.org |
<u>https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9534284/</u>
|
| peerj.com |
Access paper here
|
| peerj.com |
<u>https://peerj.com/articles/cs-464/</u>
|
| ojs.aaai.org |
Access paper here
|
| ojs.aaai.org |
<u>https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17945</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2209.14821</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2202.04670</u>
|
| proceedings.mlr.press |
Access paper here
|
| proceedings.mlr.press |
<u>https://proceedings.mlr.press/v216/collins23a.html</u>
|
| escholarship.org |
Access paper here
|
| escholarship.org |
<u>https://escholarship.org/uc/item/21j6j1tg</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2202.04728</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2206.04105</u>
|
| proceedings.neurips.cc |
Access paper here
|
| proceedings.neurips.cc |
<u>https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/e8ddc03b001d4c4b44b29bc1167e7fdd-Abstract-Conference.html</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2302.01614</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2310.20059</u>
|
| openreview.net |
Access paper here
|
| openreview.net |
<u>https://openreview.net/forum?id=EyliiBqhFz</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2310.13018</u>
|
| dl.acm.org |
Access paper here
|
| dl.acm.org |
<u>https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3600211.3604692</u>
|
| escholarship.org |
Access paper here
|
| escholarship.org |
<u>https://escholarship.org/uc/item/6dp9k2gz</u>
|
| proceedings.mlr.press |
Access paper here
|
| proceedings.mlr.press |
<u>https://proceedings.mlr.press/v216/sucholutsky23a.html</u>
|
| escholarship.org |
Access paper here
|
| escholarship.org |
<u>https://escholarship.org/uc/item/6dk5q565</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2402.06992</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2409.08212</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2403.19669</u>
|
| nature.com |
Access paper here
|
| nature.com |
<u>https://www.nature.com/articles/s41562-024-01991-9</u>
|
| aclanthology.org |
Access paper here
|
| aclanthology.org |
<u>https://aclanthology.org/2024.acl-long.565.pdf</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2401.08672</u>
|
| psycnet.apa.org |
Access paper here
|
| psycnet.apa.org |
<u>https://psycnet.apa.org/record/2025-13905-001</u>
|
| openreview.net |
Access paper here
|
| openreview.net |
<u>https://openreview.net/forum?id=bTkdoh5CuG</u>
|
| pnas.org |
Access paper here
|
| pnas.org |
<u>https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2308950121</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2406.17055</u>
|
| nature.com |
Access paper here
|
| nature.com |
<u>https://www.nature.com/articles/s41598-024-72071-1</u>
|
| proceedings.neurips.cc |
Access paper here
|
| proceedings.neurips.cc |
<u>https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/hash/3578fd44b2381db12bf16e28a667c934-Abstract-Conference.html</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2402.18759</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2410.21333</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2407.12804</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2408.12664</u>
|
| dl.acm.org |
Access paper here
|
| dl.acm.org |
<u>https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3610977.3634930</u>
|
| ojs.aaai.org |
Access paper here
|
| ojs.aaai.org |
<u>https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI-SS/article/view/31276</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2411.07483</u>
|
| ui.adsabs.harvard.edu |
Access paper here
|
| ui.adsabs.harvard.edu |
<u>https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2024arXiv240700482H/abstract</u>
|
| escholarship.org |
Access paper here
|
| escholarship.org |
<u>https://escholarship.org/uc/item/4hs755zz</u>
|
| arxiv.org |
Access paper here
|
| arxiv.org |
<u>https://arxiv.org/abs/2407.00482</u>
|
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://ilia10000.github.io/sitemap/ готова к продвижению на 66%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: