Анализ страницы https://lair-cor.github.io/publications/
Основное Готовность: 100%
Домен
lair-cor.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 13.10.2026 20:39:29.
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
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
~0,28сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,28сек оптимальна.
Объем документа
67Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 67Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
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 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://lair-cor.github.io/assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://lair-cor.github.io/assets/css/academicons.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.4/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML | |
| js | https://lair-cor.github.io/assets/js/main.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
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 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "644159e2-10db2" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 2D54:0A67:51C9F8:58C86E:6A8CDF1F |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Tue, 25 Aug 2026 00:17:36 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270033-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787617056.879390,VS0,VE127 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | f6b2dd82ddf9029841df9da09ac8a67262a75f6f |
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
Publications : LAIR
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: 19, 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://lair-cor.github.io/publications/
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 | LAIR |
| og:title | Publications |
| og:url | https://lair-cor.github.io/publications/ |
Все мета-теги
Кол-во: 11
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 11шт. 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 | MobileOptimized | 320 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | msapplication-TileColor | #000000 |
| name | msapplication-TileImage | https://lair-cor.github.io/images/mstile-144x144.png?v=M44lzPylqQ |
| name | msapplication-config | https://lair-cor.github.io/images/browserconfig.xml?v=M44lzPylqQ |
| name | theme-color | #ffffff |
| property | og:locale | en-US |
| property | og:site_name | LAIR |
| property | og:title | Publications |
| property | og:url | https://lair-cor.github.io/publications/ |
Оптимизация Готовность: 60%
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 в единственном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 102 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 43 достаточно.
Кол-во знаков контента 23309 на странице оптимально.
Кол-во слов 3399 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.
Тошнота
9,43
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
57,13%
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 |
|---|---|---|
| learning | 89 | 2,62% |
| [video] | 46 | 1,35% |
| peters | 44 | 1,29% |
| international | 38 | 1,12% |
| conference | 37 | 1,09% |
| robotics | 36 | 1,06% |
| [website] | 34 | 1,00% |
| reinforcement | 30 | 0,88% |
| systems | 23 | 0,68% |
| robots | 17 | 0,50% |
| [code] | 16 | 0,47% |
| michael | 15 | 0,44% |
| automation | 15 | 0,44% |
| babuska | 15 | 0,44% |
| robert | 15 | 0,44% |
| primitives | 15 | 0,44% |
| intelligent | 14 | 0,41% |
| gienger | 13 | 0,38% |
| control | 13 | 0,38% |
| muelling | 13 | 0,38% |
Индексация Готовность: 0%
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 362 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 180
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 180 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
LAIR
|
|
| /people/ |
People
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /theses/ |
Theses
|
|
| /projects/ |
Projects
|
|
| /journal/Zhu2022RAM |
Challenges and Outlook in Robotic Manipulation of Deformable Objects
|
|
| /journal/Zhu2022RA-L |
Learning Task-Parameterized Skills from Few Demonstrations
|
|
| /10.1109/LRA.2022.3150013 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kulkarni2022AIS |
Learning Assembly Tasks in a Few Minutes by Combining Impedance Control and Residual Recurrent Reinforcement Learning
|
|
| /10.1002/aisy.202100095 |
[DOI]
|
|
| /journal/Riet2021DMb |
Robot Technology in Dentistry, Part Two of a Systematic Review: An Overview of Initiatives
|
|
| /10.1016/j.dental.2021.06.002 |
[DOI]
|
|
| /journal/Riet2021DMa |
Robot Technology in Dentistry, Part One of a Systematic Review: Literature Characteristics
|
|
| /10.1016/j.dental.2021.06.001 |
[DOI]
|
|
| /journal/Mazhar2021Sensors |
A Deep Learning Framework for Recognizing Both Static and Dynamic Gestures
|
|
| /10.3390/s21062227 |
[DOI]
|
|
| /journal/Mazhar2021RA-L |
GEM: Glare or Gloom, I Can Still See You – End-to-End Multimodal Object Detector
|
|
| /10.1109/LRA.2021.3093871 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kulkarni2021AIS |
Learning Assembly Tasks in a Few Minutes by Combining Impedance Control and Residual Recurrent Reinforcement Learning
|
|
| /10.1002/aisy.202100095 |
[DOI]
|
|
| /journal/PerezDattari2020RAM |
Interactive Learning of Temporal Features for Control: Shaping Policies and State Representations From Human Feedback
|
|
| /10.1109/MRA.2020.2983649 |
[DOI]
|
|
| /journal/Manschitz2020Robotics |
Learning Sequential Force Interaction Skills
|
|
| /10.3390/robotics9020045 |
[DOI]
|
|
| /journal/Chen2020TMECH |
Guest Editorial: Focused Section on Inaugural Edition of TMECH/AIM Emerging Topics
|
|
| /10.1109/TMECH.2020.3000228 |
[DOI]
|
|
| /journal/Bonsignorio2020RAM |
Deep Learning and Machine Learning in Robotics [From the Guest Editors]
|
|
| /10.1109/MRA.2020.2984470 |
[DOI]
|
|
| /journal/Pane2019EAAI |
Reinforcement Learning Based Compensation Methods for Robot Manipulators
|
|
| /10.1016/j.engappai.2018.11.006 |
[DOI]
|
|
| /journal/Celemin2019IJRR |
Reinforcement Learning of Motor Skills using Policy Search and Human Corrective Advice
|
|
| /10.1177/0278364919871998 |
[DOI]
|
|
| /journal/Celemin2019Auro |
A Fast Hybrid Reinforcement Learning Framework with Human Corrective Feedback
|
|
| /10.1007/s10514-018-9786-6 |
[DOI]
|
|
| /journal/Manschitz2018RA-L |
Mixture of Attractors: A Novel Movement Primitive Representation for Learning Motor Skills From Demonstrations
|
|
| /10.1109/LRA.2018.2792531 |
[DOI]
|
|
| /journal/Busoniu2018ARC |
Reinforcement Learning for Control: Performance, Stability, and Deep Approximators
|
|
| /10.1016/j.arcontrol.2018.09.005 |
[DOI]
|
|
| /journal/Bruin2018RA-L |
Integrating State Representation Learning into Deep Reinforcement Learning
|
|
| /10.1109/LRA.2018.2800101 |
[DOI]
|
|
| /journal/Bruin2018JMLR |
Experience Selection in Deep Reinforcement Learning for Control
|
|
| /journal/Riet2017QPT |
Robottechnologie, is er een toekomst voor in de tandheelkunde?
|
|
| /journal/Manschitz2015RAS |
Learning Movement Primitive Attractor Goals and Sequential Skills from Kinesthetic Demonstrations
|
|
| /10.1016/j.robot.2015.07.005 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kober2014IT |
Learning Motor Skills: From Algorithms to Robot Experiments
|
|
| /10.1515/itit-2014-1039 |
[DOI]
|
|
| /journal/Muelling2013IJRR |
Learning to Select and Generalize Striking Movements in Robot Table Tennis
|
|
| /10.1177/0278364912472380 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kober2013IJRR |
Reinforcement Learning in Robotics: A Survey
|
|
| /10.1177/0278364913495721 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kober2012Auro |
Reinforcement Learning to Adjust Parametrized Motor Primitives to New Situations
|
|
| /10.1007/s10514-012-9290-3 |
[DOI]
|
|
| /journal/Muelling2011AB |
A Biomimetic Approach to Robot Table Tennis
|
|
| /10.1177/1059712311419378 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kober2011ML |
Policy Search for Motor Primitives in Robotics
|
|
| /10.1007/s10994-010-5223-6 |
[DOI]
|
|
| /journal/Peters2010AT |
Policy Learning Algorithmis for Motor Learning (Algorithmen zum automatischen Erlernen von Motorfahigkigkeiten)
|
|
| /10.1524/auto.2010.0880 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kober2010RAM |
Imitation and Reinforcement Learning - Practical Algorithms for Motor Primitive Learning in Robotics
|
|
| /10.1109/mra.2010.936952 |
[DOI]
|
|
| /journal/Kober2009KI |
Reinforcement Learning fur Motor-Primitive
|
|
| /conference/Valletta2021ICRA |
Imitation Learning with Inconsistent Demonstrations through Uncertainty-based Data Manipulation
|
|
| /10.1109/ICRA48506.2021.9561686 |
[DOI]
|
|
| /conference/Raffin2021CoRL |
Smooth Exploration for Robotic Reinforcement Learning
|
|
| /conference/Kulkarni2021ISER |
Tactile-based Self-supervised Pose Estimation for Robust Grasping
|
|
| /10.1007/978-3-030-71151-1_25 |
[DOI]
|
|
| /conference/Heijden2021IROS |
DeepKoCo: Efficient Latent Planning with an Invariant Koopman Representation
|
|
| /10.1109/IROS51168.2021.9636408 |
[DOI]
|
|
| /conference/Franzese2021IROS |
ILoSA: Interactive Learning of Stiffness and Attractors
|
|
| /10.1109/IROS51168.2021.9636710 |
[DOI]
|
|
| /conference/Elia2021ICRA_WS |
Learning Task Controllers on a Humanoid Robot using Multi-objective Optimization
|
|
| /conference/Celemin2021ICMI_WS |
Uncertainties Based Queries for Interactive Policy Learning with Evaluations and Corrections
|
|
| /10.1145/3461615.3485404 |
[DOI]
|
|
| /conference/Bootsma2021RO-MAN |
Interactive Learning of Sensor Policy Fusion
|
|
| /10.1109/RO-MAN50785.2021.9515388 |
[DOI]
|
|
| /conference/Spaa2020ICRA |
Predicting and Optimizing Ergonomics in Physical Human-Robot Cooperation Tasks
|
|
| /10.1109/ICRA40945.2020.9197296 |
[DOI]
|
|
| /conference/Riet2020EMBC |
Robot Technology in Analyzing Tooth Removal – a Proof of Concept
|
|
| /10.1109/EMBC44109.2020.9176405 |
[DOI]
|
|
| /conference/Jauhri2020CoRL |
Interactive Imitation Learning in State-Space
|
|
| /conference/Franzese2020CoRL |
Learning Interactively to Resolve Ambiguity in Reference Frame Selection
|
|
| /conference/Bruin2020IFAC |
Fine-tuning Deep RL with Gradient-Free Optimization
|
|
| /10.1016/j.ifacol.2020.12.2240 |
[DOI]
|
|
| /conference/Scholten2019CDC |
Deep Reinforcement Learning with Feedback-based Exploration
|
|
| /10.1109/CDC40024.2019.9029503 |
[DOI]
|
|
| /conference/PerezDattari2019ICRA |
Continuous Control for High-Dimensional State Spaces: An Interactive Learning Approach
|
|
| /10.1109/ICRA.2019.8793675 |
[DOI]
|
|
| /conference/Moustakis2019ACC |
A Practical Bayesian Optimization Approach for the Optimal Estimation of the Rotor Effective Wind Speed
|
|
| /10.23919/ACC.2019.8814622 |
[DOI]
|
|
| /conference/Celemin2019AIM |
Simultaneous Learning of Objective Function and Policy from Interactive Teaching with Corrective Feedback
|
|
| /10.1109/AIM.2019.8868805 |
[DOI]
|
|
| /conference/Rastogi2018ICRA_WS |
Sample-efficient Reinforcement Learning via Difference Models
|
|
| /conference/PerezDattari2018ISER |
Interactive Learning with Corrective Feedback for Policies based on Deep Neural Networks
|
|
| /10.1007/978-3-030-33950-0_31 |
[DOI]
|
|
| /conference/Gienger2018IROS |
Human-Robot Cooperative Object Manipulation with Contact Changes
|
|
| /10.1109/IROS.2018.8594140 |
[DOI]
|
|
| /conference/Bates2018SIGGRAPH |
Head-tracked off-axis perspective projection improves gaze readability of 3D virtual avatars
|
|
| /10.1145/3283254.3283271 |
[DOI]
|
|
| /conference/Celemin2017IROS_WS |
Human Corrective Advice in the Policy Search Loop
|
|
| /conference/Riet2016DAOMS |
Op zoek naar toepassingen van robottechnologie in de MKA-chirurgie
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 182
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 182 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 |
|---|---|
| arxiv.org |
[PDF]
|
| arxiv.org |
[Website]
|
| arxiv.org |
[PDF]
|
| youtube.com |
[Video]
|
| github.com |
[Code]
|
| sites.google.com |
[Website]
|
| onlinelibrary.wiley.com |
[PDF]
|
| authorea.com |
[Video]
|
| sciencedirect.com |
[Website]
|
| sciencedirect.com |
[Website]
|
| mdpi.com |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| arxiv.org |
[PDF]
|
| onlinelibrary.wiley.com |
[PDF]
|
| authorea.com |
[Video]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| github.com |
[Code]
|
| mdpi.com |
[PDF]
|
| ieeexplore.ieee.org |
[PDF]
|
| ieeexplore.ieee.org |
[Website]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| ias.informatik.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| ias.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| github.com |
[Code]
|
| jmlr.org |
[Website]
|
| tandheelkunde.qualitypractice.nl |
[Website]
|
| ias.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| ias.informatik.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| ias.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| ias.informatik.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| ias.informatik.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| ias.informatik.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[Code]
|
| www-clmc.usc.edu |
[PDF]
|
| ias.informatik.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[Code]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| web.archive.org |
[Website]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[Website]
|
| openreview.net |
[PDF]
|
| openreview.net |
[Video]
|
| openreview.net |
[Website]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| arxiv.org |
[PDF]
|
| arxiv.org |
[Website]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| arxiv.org |
[Website]
|
| hal.archives-ouvertes.fr |
[Website]
|
| dl.acm.org |
[Website]
|
| jenskober.de |
[Website]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| proceedings.mlr.press |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| github.com |
[Code]
|
| proceedings.mlr.press |
[Website]
|
| proceedings.mlr.press |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| proceedings.mlr.press |
[Website]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| github.com |
[Code]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| github.com |
[Code]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| github.com |
[Code]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| cs.unm.edu |
[Website]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| github.com |
[Code]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| youtu.be |
[Video]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| ias.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
| jenskober.de |
[PDF]
|
| ias.tu-darmstadt.de |
[PDF]
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://lair-cor.github.io/publications/ готова к продвижению на 52%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: