Анализ страницы https://instadeep.com/research/
Основное Готовность: 75%
Домен
instadeep.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 27.12.2026 2:59:59.
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
~1,05сек
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 1,05сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
204Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 204Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 11
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 11 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://instadeep.com/wp-content/plugins/fancybox-for-wordpress/assets/css/fancybox.css?ver=1.3.4 | |
| stylesheet | https://instadeep.com/wp-content/themes/instadeep/style.css?ver=1783431506 | |
| js | https://cmp.osano.com/169ldlSI6vGrc1uni/03c92c3a-5f5d-4c71-b4ba-1f85a9bbd5b2/osano.js | |
| js | https://instadeep.com/wp-includes/js/jquery/jquery.min.js?ver=3.7.1 | |
| js | https://instadeep.com/wp-includes/js/jquery/jquery-migrate.min.js?ver=3.4.1 | |
| js | https://instadeep.com/wp-content/plugins/fancybox-for-wordpress/assets/js/purify.min.js?ver=1.3.4 | |
| js | https://instadeep.com/wp-content/plugins/fancybox-for-wordpress/assets/js/jquery.fancybox.js?ver=1.3.4 | |
| js | https://instadeep.com/wp-content/themes/instadeep/library/js/libs/modernizr.custom.min.js?ver=2.5.3 | |
| js | https://instadeep.com/wp-content/plugins/page-links-to/dist/new-tab.js?ver=3.4.1 | |
| js | https://instadeep.com/wp-content/plugins/wp-statistics/assets/js/tracker.js?ver=14.16.8 | |
| js | https://instadeep.com/wp-content/themes/instadeep/library/js/scripts.js?ver=1780677528 |
Серверные заголовки
Кол-во: 24
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 24шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| x-fw-server | Flywheel/5.1.0 |
| x-fw-dynamic | TRUE |
| X-XSS-Protection | 1 |
| Referrer-Policy | no-referrer-when-downgrade |
| Content-Security-Policy | frame-ancestors 'self'; |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000 |
| x-permitted-cross-domain-policies | none |
| permissions-policy | geolocation=(), camera=(), microphone=() |
| x-fw-hash | yacf0delty |
| x-fw-version | 5.0.0 |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| Server | Flywheel/5.1.0 |
| x-cacheable | YES |
| fastly-restarts | 1 |
| Accept-Ranges | bytes |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:36:07 GMT |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270078-BMA, cache-bma-essb1270074-BMA |
| X-Cache | MISS, MISS |
| x-cache-hits | 0, 0 |
| x-timer | S1787405767.107196,VS0,VE835 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fw-serve | TRUE |
| x-fw-static | NO |
| x-fw-type | VISIT |
CMS
PrestaShop
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 PrestaShop.
Веб-сервер
Flywheel/5.1.0
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: Flywheel/5.1.0.
Мета-теги Готовность: 23%
Title
Research | InstaDeep - Decision-Making AI For The Enterprise
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: 60, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Our research team bridges ML with life sciences, advancing protein modeling and releasing open-source tools that push the boundaries of AI.
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: 139, 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://instadeep.com/research/
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
index, follow, max-image-preview:large, max-snippet:-1, max-video-preview:-1
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
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: 10
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:title | Research | InstaDeep - Decision-Making AI For The Enterprise |
| og:description | Our research team bridges ML with life sciences, advancing protein modeling and releasing open-source tools that push the boundaries of AI. |
| og:url | https://instadeep.com/research/ |
| og:site_name | InstaDeep |
| og:image | https://instadeep.com/wp-content/uploads/2025/08/instadeep-Decision-Making-AI-Enterprise.jpg |
| og:image:width | 1201 |
| og:image:height | 676 |
| og:image:type | image/jpeg |
Все мета-теги
Кол-во: 20
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 20шт. 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 | HandheldFriendly | True |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | robots | index, follow, max-image-preview:large, max-snippet:-1, max-video-preview:-1 |
| name | description | Our research team bridges ML with life sciences, advancing protein modeling and releasing open-source tools that push the boundaries of AI. |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:site | @instadeepai |
| name | msapplication-TileColor | #2d89ef |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en_US |
| property | og:type | article |
| property | og:title | Research | InstaDeep - Decision-Making AI For The Enterprise |
| property | og:description | Our research team bridges ML with life sciences, advancing protein modeling and releasing open-source tools that push the boundaries of AI. |
| property | og:url | https://instadeep.com/research/ |
| property | og:site_name | InstaDeep |
| property | article:publisher | https://www.facebook.com/InstaDeepAI/ |
| property | article:modified_time | 2025-09-03T16:05:56+00:00 |
| property | og:image | https://instadeep.com/wp-content/uploads/2025/08/instadeep-Decision-Making-AI-Enterprise.jpg |
| property | og:image:width | 1201 |
| property | og:image:height | 676 |
| property | og:image:type | image/jpeg |
Оптимизация Готовность: 92%
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 7 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 10 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 26 достаточно.
Кол-во знаков контента 30150 на странице оптимально.
Кол-во слов 4213 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> 4. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 129.
Тошнота
7,21
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
7,52%
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 |
|---|---|---|
| neurips | 52 | 1,23% |
| workshop | 50 | 1,19% |
| thomas | 47 | 1,12% |
| learning | 40 | 0,95% |
| pierrot | 34 | 0,81% |
| pretorius | 29 | 0,69% |
| beguir | 27 | 0,64% |
| reinforcement | 24 | 0,57% |
| protein | 24 | 0,57% |
| laterre | 24 | 0,57% |
| barrett | 20 | 0,47% |
| models | 19 | 0,45% |
| nature | 17 | 0,40% |
| language | 17 | 0,40% |
| alexandre | 17 | 0,40% |
| machine | 16 | 0,38% |
| guillaume | 15 | 0,36% |
| richard | 14 | 0,33% |
| nicolas | 14 | 0,33% |
| oliver | 14 | 0,33% |
Индексация Готовность: 60%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 187 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 481 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
# Default robots file version:2
User-agent: *
# Block WordPress admin, but allow AJAX
Disallow: /wp-admin/
Allow: /wp-admin/admin-ajax.php
# Block plugin or feature folders that generate low-value content
Disallow: /calendar/action*
Disallow: /events/action*
Disallow: /cdn-cgi*
# Allow scripts and sheets
Allow: /*.css
Allow: /*.js
# Print versions (optional)
Disallow: /*?print
Crawl-delay: 3
# Sitemap
Sitemap: https://instadeep.com/sitemap_index.xml
Sitemap
Кол-во: 1
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://instadeep.com/sitemap_index.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 146
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 146 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 12.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /solutions/ |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">SOLUTIONS</span>
|
|
| /research/ |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">RESEARCH</span>
|
|
| /news/ |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">NEWS</span>
|
|
| /about-us/ |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">ABOUT</span>
|
|
| /about-us/careers/ |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">CAREERS</span>
|
|
| /contact/ |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">CONTACT</span>
|
|
| /ethics-contact-point |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">ETHICS CONTACT POINT</span>
|
|
| /privacy |
Privacy Policy
|
|
| /privacynotice |
Privacy Notice
|
|
| /cookienotice |
Cookie Policy
|
|
| /wp-content/uploads/2026/08/Modern-Slavery-Act-Statement.pdf |
Statement on Modern Slavery
|
|
| /careers/ |
Join our Research Team
|
|
| /2026/02/modelling-the-genome-with-ntv3/ |
Read More
|
|
| /2025/12/neurips-2025/ |
Read More
|
|
| /2025/11/memento-memory-enhanced-neural-solvers-for-routing-problems/ |
Read More
|
|
| /2025/11/breaking-the-performance-ceiling-in-reinforcement-learning/ |
Read More
|
|
| /2025/11/oryx-instadeeps-scalable-sequence-model-for-multi-agent-coordination-in-offline-settings/ |
Read More
|
|
| /2025/10/genome-annotation-with-segmentnt/ |
Read More
|
|
| /2025/09/advancing-ai-with-bayesian-flow-networks/ |
Read More
|
|
| /2025/06/talking-biology-with-chatnt/ |
Read More
|
|
| /2025/05/flexible-antibody-design-with-abbfn2/ |
Read More
|
|
| /2025/03/enhancing-peptide-sequencing-with-ai/ |
Read More
|
|
| /2025/03/protbfn-a-650-million-parameter-bayesian-flow-network-bfn/ |
Read More
|
|
| /2024/12/decoding-our-genome-with-nucleotide-transformers/ |
Read More
|
|
| /category/spotlight/ |
See all news
|
|
| /research/paper/bimodal-masked-language-modeling-for-bulk-rna-seq-and-dna-methylation-representation-learning-2/ |
Bimodal masked language modeling for bulk RNA-seq and DNA methylation representation learning
|
|
| /research/paper/instanovo-p-a-de-novo-peptide-sequencing-model-for-phosphoproteomics/ |
InstaNovo-P: A de novo peptide sequencing model for phosphoproteomics
|
|
| /research/paper/generalizable-direct-protein-sequencing-with-instanexus/ |
Generalizable direct protein sequencing with InstaNexus
|
|
| /research/paper/protein-sequence-modelling-with-bayesian-flow-networks-2/ |
Protein sequence modelling with Bayesian flow networks
|
|
| /research/paper/annotating-the-genome-at-single-nucleotide-resolution-with-dna-foundation-models/ |
Annotating the genome at single-nucleotide resolution with DNA foundation models
|
|
| /research/paper/geograph-geometric-and-graph-based-ensemble-descriptors-for-intrinsically-disordered-proteins/ |
GeoGraph: Geometric and Graph-based Ensemble Descriptors for Intrinsically Disordered Proteins
|
|
| /research/paper/a-foundational-model-for-joint-sequence-function-multi-species-modeling-at-scale-for-long-range-genomic-prediction/ |
A foundational model for joint sequence-function multi-species modeling at scale for long-range genomic prediction
|
|
| /research/paper/bayes-pd-exploring-a-sequence-to-binding-bayesian-neural-network-model-trained-on-phage-display-data/ |
Bayes-PD: Exploring a Sequence to Binding Bayesian Neural Network model trained on Phage Display data
|
|
| /research/paper/assessing-data-size-requirements-for-training-generalizable-sequence-based-tcr-specificity-models-via-pan-allelic-mhc-i-point-mutation-ligandome-evaluation/ |
Assessing data size requirements for training generalizable sequence-based TCR specificity models via pan-allelic MHC-I point-mutation ligandome evaluation
|
|
| /research/paper/memento-memory-enhanced-neural-solvers-for-routing-problems/ |
MEMENTO: Memory-Enhanced Neural Solvers for Routing Problems
|
|
| /research/paper/breaking-the-performance-ceiling-in-reinforcementlearning-requires-inference-strategies/ |
Breaking the Performance Ceiling in Reinforcement Learning requires Inference Strategies
|
|
| /research/paper/oryx-a-scalable-sequence-model-formany-agent-coordination-in-offline-marl/ |
Oryx: a Scalable Sequence Model forMany-Agent Coordination in Offline MARL
|
|
| /research/paper/are-genomic-language-models-all-you-need-exploring-genomic-language-models-on-protein-downstream-tasks/ |
Are genomic language models all you need? Exploring genomic language models on protein downstream tasks
|
|
| /research/paper/multi-agent-reinforcement-learning-withselective-state-space-models/ |
Multi-Agent Reinforcement Learning with Selective State-Space Models
|
|
| /research/paper/sable-a-performant-efficient-and-scalable-sequence-model-for-marl/ |
Sable: a Performant, Efficient and Scalable Sequence Model for MARL
|
|
| /research/paper/bimodal-masked-language-modeling-for-bulk-rna-seq-and-dna-methylation-representation-learning/ |
Bimodal masked language modeling for bulk RNA-seq and DNA methylation representation learning
|
|
| /research/paper/chatnt-a-multimodal-conversational-agent-for-dna-rna-and-protein-tasks-2/ |
ChatNT: A Multimodal Conversational Agent for DNA, RNA and Protein Tasks
|
|
| /research/paper/unified-framework-for-matchgate-classical-shadows/ |
Unified framework for matchgate classical shadows
|
|
| /research/paper/leveraging-state-space-models-in-long-range-genomics/ |
Leveraging State Space Models in Long Range Genomics
|
|
| /research/paper/open-source-and-fair-research-software-for-proteomics/ |
Open-Source and FAIR Research Software for Proteomics
|
|
| /research/paper/abbfn2-a-flexible-antibody-foundation-modelbased-on-bayesian-flow-networks/ |
AbBFN2: A flexible antibody foundation model based on Bayesian Flow Networks
|
|
| /research/paper/metalic-meta-learning-in-context-with-protein-language-models/ |
Metalic: Meta-Learning In-Context with Protein Language Models
|
|
| /research/paper/simple-guidance-mechanisms-for-discrete-diffusion-models/ |
Simple Guidance Mechanisms for Discrete Diffusion Models
|
|
| /research/paper/de-novo-peptide-sequencing-with-instanovo-accurate-database-free-peptide-identification-for-large-scale-proteomics-experiments/ |
De novo peptide sequencing with InstaNovo: Accurate, database-free peptide identification for large scale proteomics experiments
|
|
| /research/paper/bayesian-optimisation-for-protein-sequence-design-gaussian-processes-with-zero-shot-protein-language-model-prior-mean/ |
Bayesian Optimisation for Protein Sequence Design: Gaussian Processes with Zero-Shot Protein Language Model Prior Mean
|
|
| /research/paper/bulkrnabert-cancer-prognosis-from-bulk-rna-seq-based-language-models/ |
BulkRNABert: Cancer prognosis from bulk RNA-seq based language models
|
|
| /research/paper/boostmd-accelerating-md-with-mlip/ |
BoostMD – Accelerating MD with MLIP
|
|
| /research/paper/learning-the-language-of-protein-structures/ |
Learning the Language of Protein Structures
|
|
| /research/paper/bayesian-optimisation-for-protein-sequence-design-back-to-basics-with-gaussian-process-surrogates/ |
Bayesian Optimisation for Protein Sequence Design: Back to Basics with Gaussian Process Surrogates
|
|
| /research/paper/multi-modal-transfer-learning-between-biological-foundation-models/ |
Multi-modal Transfer Learning between Biological Foundation Models
|
|
| /research/paper/dispelling-the-mirage-of-progress-in-offline-marl/ |
Dispelling the Mirage of Progress in Offline MARL
|
|
| /research/paper/spo-sequential-policy-optimisation/ |
SPO: Sequential Policy Optimisation
|
|
| /research/paper/nucleotide-transformer-building-and-evaluating-robust-foundation-models-for-human-genomics/ |
Nucleotide Transformer: building and evaluating robust foundation models for human genomics
|
|
| /research/paper/protein-sequence-modelling-with-bayesian-flow-networks/ |
Protein Sequence Modelling with Bayesian Flow Networks
|
|
| /research/paper/smx-sequential-monte-carlo-planning-for-expert-iteration/ |
SMX: Sequential Monte Carlo Planning for Expert Iteration
|
|
| /research/paper/multi-objective-quality-diversity-for-crystal-structureprediction/ |
Multi-Objective Quality-Diversity for Crystal Structure Prediction
|
|
| /research/paper/overconfident-oracles-limitations-of-in-silico-sequence-design-benchmarking/ |
Overconfident Oracles: Limitations of In Silico Sequence Design Benchmarking
|
|
| /research/paper/generative-model-for-small-molecules-with-latent-space-rl-fine-tuning-to-protein-targets/ |
Generative Model for Small Molecules with Latent Space RL Fine-Tuning to Protein Targets
|
|
| /research/paper/should-we-be-going-mad-a-look-at-multi-agent-debate-strategies-for-llms/ |
Should we be going MAD? A Look at Multi-Agent Debate Strategies for LLMs
|
|
| /research/paper/quality-diversity-for-one-shot-biological-sequence-design/ |
Quality-Diversity for One-Shot Biological Sequence Design
|
|
| /research/paper/likelihood-based-fine-tuning-of-protein-language-models-for-few-shot-fitness-prediction-and-design/ |
Likelihood-based fine-tuning of protein language models for few-shot fitness prediction and design
|
|
| /research/paper/a-large-language-foundational-model-for-edible-plant-genomes/ |
A large language foundational model for edible plant genomes
|
|
| /research/paper/coordination-failure-in-cooperative-offline-marl/ |
Coordination Failure in Cooperative Offline MARL
|
|
| /research/paper/machine-learning-of-force-fields-for-molecular-dynamics-simulations-of-proteins-at-dft-accuracy/ |
Machine Learning of Force Fields for Molecular Dynamics Simulations of Proteins at DFT Accuracy
|
|
| /research/paper/model-based-reinforcement-learning-for-protein-backbone-design/ |
Model-Based Reinforcement Learning for Protein Backbone Design
|
|
| /research/paper/protein-binding-affinity-prediction-under-multiple-substitutions-based-on-egnns-with-residue-and-atomic-graphs-and-language-model-information-egral/ |
Protein binding affinity prediction under multiple substitutions based on eGNNs with residue and atomic graphs and language model information: eGRAL
|
|
| /research/paper/exploring-genomic-language-models-on-protein-downstream-tasks/ |
Exploring Genomic Language Models on Protein Downstream Tasks
|
|
| /research/paper/advancing-dna-language-models-the-genomics-long-range-benchmark/ |
Advancing DNA Language Models: The Genomics Long-Range Benchmark
|
|
| /research/paper/segmentnt-annotating-the-genome-at-single-nucleotide-resolution-with-dna-foundation-models/ |
SegmentNT: annotating the genome at single-nucleotide resolution with DNA foundation models
|
|
| /research/paper/jumanji-a-diverse-suite-of-scalable-reinforcement-learning-environments-in-jax/ |
Jumanji: a Diverse Suite of Scalable Reinforcement Learning Environments in JAX
|
|
| /research/paper/how-much-can-change-in-a-year-revisiting-evaluation-in-multi-agent-reinforcement-learning/ |
How much can change in a year? Revisiting Evaluation in Multi-Agent Reinforcement Learning
|
|
| /research/paper/on-diagnostics-for-understanding-agent-training-behaviour-in-cooperative-marl/ |
On Diagnostics for Understanding Agent Training Behaviour in Cooperative MARL
|
|
| /research/paper/efficiently-quantifying-individual-agent-importance-in-cooperative-marl/ |
Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL
|
|
| /research/paper/tunbert-pretrained-contextualized-text-representation-for-tunisian-dialect/ |
TunBERT: Pretrained Contextualized Text Representation for Tunisian Dialect
|
|
| /research/paper/graph-neural-networks-for-end-to-end-information-extraction-from-handwritten-documents/ |
Graph Neural Networks for End-to-End Information Extraction from Handwritten Documents
|
|
| /research/paper/bioclip-contrasting-sequence-with-structure-pre-training-graph-representations-with-protein-language-models/ |
BioCLIP: Contrasting Sequence with Structure: Pre-training Graph Representations with Protein Language Models
|
|
| /research/paper/generalisable-agents-for-neural-network-optimisation/ |
Generalisable Agents for Neural Network Optimisation
|
|
| /research/paper/offline-rl-for-generative-design-of-protein-binders/ |
Offline RL for generative design of protein binders
|
|
| /research/paper/preferential-bayesian-optimisation-for-protein-design-with-fine-tuned-protein-language-model-ensembles/ |
Preferential Bayesian Optimisation for Protein Design with Fine-Tuned Protein Language Model Ensembles
|
|
| /research/paper/framedipt-se3-diffusion-model-for-protein-structure-inpainting/ |
FrameDiPT: SE(3) Diffusion Model for Protein Structure Inpainting
|
|
| /research/paper/are-we-going-mad-benchmarking-multi-agent-debate-between-language-models-for-medical-qa/ |
Are we going MAD? Benchmarking Multi-Agent Debate between Language Models for Medical Q&A
|
|
| /research/paper/lightmhc-a-light-model-for-pmhc-structure-prediction-with-graph-neural-networks/ |
LightMHC: A Light Model for pMHC Structure Prediction with Graph Neural Networks
|
|
| /research/paper/pasta-pretrained-action-state-transformer-agents/ |
PASTA: Pretrained Action-State Transformer Agents
|
|
| /research/paper/combinatorial-optimization-with-policy-adaptation-using-latent-space-search/ |
Combinatorial Optimization with Policy Adaptation using Latent Space Search
|
|
| /research/paper/nonparametric-boundary-geometry-in-physics-informed-deep-learning/ |
Nonparametric Boundary Geometry in Physics Informed Deep Learning
|
|
| /research/paper/winner-takes-it-all-training-performant-rl-populations-for-combinatorial-optimization/ |
Winner Takes It All: Training Performant RL Populations for Combinatorial Optimization
|
|
| /research/paper/optimizing-empty-container-repositioning-and-fleet-deployment-via-configurable-semi-pomdps/ |
Optimizing Empty Container Repositioning and Fleet Deployment via Configurable Semi-POMDPs
|
|
| /research/paper/progressive-loss-of-conserved-spike-protein-neutralizing-antibody-sites-in-omicron-sublineages-is-balanced-by-preserved-t-cell-immunity/ |
Progressive loss of conserved spike protein neutralizing antibody sites in Omicron sublineages is balanced by preserved T cell immunity
|
|
| /research/paper/qdax-a-library-for-quality-diversity-and-population-based-algorithms-with-hardware-acceleration/ |
QDax: A Library for Quality-Diversity and Population-based Algorithms with Hardware Acceleration
|
|
| /research/paper/the-quality-diversity-transformer-generating-behavior-conditioned-trajectories-with-decision-transformers/ |
The Quality-Diversity Transformer: Generating Behavior-Conditioned Trajectories with Decision Transformers
|
|
| /research/paper/map-elites-with-descriptor-conditioned-gradients-and-archive-distillation-into-a-single-policy/ |
MAP-Elites with Descriptor-Conditioned Gradients and Archive Distillation into a Single Policy
|
|
| /research/paper/gradient-informed-quality-diversity-for-the-illumination-of-discrete-spaces/ |
Gradient-Informed Quality Diversity for the Illumination of Discrete Spaces
|
|
| /research/paper/the-challenge-of-redundancy-on-multi-agent-value-factorisation/ |
The challenge of redundancy on multi-agent value factorisation
|
|
| /research/paper/predicting-protein-stability-changes-under-multiple-amino-acid-substitutions-using-equivariant-graph-neural-networks/ |
Predicting protein stability changes under multiple amino acid substitutions using equivariant graph neural networks
|
|
| /research/paper/reduce-reuse-recycle-selective-reincarnation-in-multi-agent-reinforcement-learning/ |
Reduce, Reuse, Recycle: Selective Reincarnation in Multi-Agent Reinforcement Learning
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 20
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 20 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 1.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| deepchain.bio |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">DeepChain</span>
|
| deeppack.ai |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">DeepPack</span>
|
| deeppcb.ai |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">DeepPCB</span>
|
| aichor.ai |
<div class="menu-canvas__icon"><i class="far" style="color:#fff"></i></div><span class="menu-canvas__text">AIchor</span>
|
| open.spotify.com |
Learn More
|
| biorxiv.org |
ChatNT: A Multimodal Conversational Agent for DNA, RNA and Protein Tasks
|
| sciencedirect.com |
Early Computational Detection of Potential High Risk SARS-CoV-2 Variants
|
| sites.google.com |
Towards a Standardised Performance Evaluation Protocol for Cooperative MARL
|
| aclanthology.org |
A Sequence Modelling Approach to Question Answering in Text-Based Games
|
| github.com |
<span class="icon">
<svg focusable="false" aria-hidden="true">
<use xlink:href="https://instadeep.com/wp-content/themes/instadeep/library/images/icons.svg#github"></use>
</svg>
</span>
|
| huggingface.co |
<span class="icon">
<svg focusable="false" aria-hidden="true">
<use xlink:href="https://instadeep.com/wp-content/themes/instadeep/library/images/icons.svg#face-smiling-hands"></use>
</svg>
</span>
|
| deepchain.bio |
DeepChain
|
| deeppack.ai |
DeepPack
|
| deeppcb.ai |
DeepPCB
|
| aichor.ai |
AIchor
|
| facebook.com |
<i class="fab fa-facebook-f"></i>
|
| x.com |
<i class="fab fa-x-twitter"></i>
|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin-in"></i>
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
| youtube.com |
<i class="fab fa-youtube"></i>
|
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://instadeep.com/research/ готова к продвижению на 62%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: