Анализ страницы https://m2lines.github.io/./publications/
Основное Готовность: 100%
Домен
m2lines.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 28.10.2026 23:43:40.
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
~0,26сек
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 0,26сек оптимальна.
Объем документа
59Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 59Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | ../css/style.min.e323bb9303ea38008c045f9a737850d6467748eab1b0dfa4490efc8f903faab7.css | |
| js | text/javascript | ../js/scripts.min.8504133605a277da18f0d58cfd2e90d154962f4a961543a6e2f0a459a2d05462.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 | "6a7e33ca-efac" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 4702:BD61:476FE0:4D5642:6A8AE698 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 12:24:57 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270039-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787487897.857282,VS0,VE147 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 6b3209f906c23b81aaf296d300be9ae92196bfa3 |
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: 32%
Title
Publications - M²LInES
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: 22, 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
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.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width,initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
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 не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. 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 |
Оптимизация Готовность: 72%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют 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 90 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 29 достаточно.
Кол-во знаков контента 19227 на странице оптимально.
Кол-во слов 2454 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> 2. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 6.
Тошнота
5,74
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
11,45%
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 | 33 | 1,34% |
| climate | 25 | 1,02% |
| machine | 24 | 0,98% |
| alistair | 22 | 0,90% |
| adcroft | 22 | 0,90% |
| william | 17 | 0,69% |
| 48550/arxiv | 14 | 0,57% |
| data-driven | 13 | 0,53% |
| perezhogin | 13 | 0,53% |
| research | 11 | 0,45% |
| parameterization | 11 | 0,45% |
| models | 10 | 0,41% |
| neural | 10 | 0,41% |
| modeling | 9 | 0,37% |
| carlos | 9 | 0,37% |
| fernandez-granda | 9 | 0,37% |
| gregory | 8 | 0,33% |
| shamekh | 8 | 0,33% |
| journal | 8 | 0,33% |
| andrew | 8 | 0,33% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 124 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 31
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 31 оптимально.
На странице присутствуют изображения 3.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /../about/ |
<span>About</span>
|
|
| /../jobs/ |
<span>Join us</span>
|
|
| /../team/ |
<span>Team: Current members</span>
|
|
| /../team/former |
<span>Team: Former members</span>
|
|
| /../research/ |
<span>Research: Themes</span>
|
|
| /../research/talks/ |
<span>Research: Talks</span>
|
|
| /../code/ |
<span>Code</span>
|
|
| /../publications/ |
<span>Publications: Latest</span>
|
|
| /../publications/archive |
<span>Publications: Archive</span>
|
|
| /../resources/ |
<span>Resources</span>
|
|
| /../news/ |
<span>News: Our news</span>
|
|
| /../news/newsletters/ |
<span>News: Newsletters</span>
|
|
| /../about/ |
<span class="menu__text">About</span>
|
|
| /../jobs/ |
<span class="menu__text">Join us</span>
|
|
| /../team/ |
<span class="menu__text">Team</span>
<label class="drop-icon" for="Team">▾</label>
|
|
| /../team/ |
<span class="menu__text">Current members</span>
|
|
| /../team/former |
<span class="menu__text">Former members</span>
|
|
| / |
<span class="menu__text">Research</span>
<label class="drop-icon" for="Research">▾</label>
|
|
| /../research/ |
<span class="menu__text">Themes</span>
|
|
| /../research/talks/ |
<span class="menu__text">Talks</span>
|
|
| /../code/ |
<span class="menu__text">Code</span>
|
|
| /../publications/ |
<span class="menu__text">Publications</span>
<label class="drop-icon" for="Publications">▾</label>
|
|
| /../publications/ |
<span class="menu__text">Latest</span>
|
|
| /../publications/archive |
<span class="menu__text">Archive</span>
|
|
| /../resources/ |
<span class="menu__text">Resources</span>
|
|
| / |
<span class="menu__text">News</span>
<label class="drop-icon" for="News">▾</label>
|
|
| /../news/ |
<span class="menu__text">Our news</span>
|
|
| /../news/newsletters/ |
<span class="menu__text">Newsletters</span>
|
|
| /L96_demo |
Jupyter Book
|
|
| /../files/Shamekh_et_al.2026.pdf |
<strong>; PDF</strong>
|
|
| /publications/archive/ |
Publications Archive
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 87
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 87 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar profile
|
| doi.org |
<strong>FloeNet: A mass-conserving global sea ice emulator that generalizes across climates</strong>
|
| doi.org |
<strong>Design principles for stable and generalizable data-driven discretizations for solving linear hyperbolic conservation laws</strong>
|
| doi.org |
<strong>SamudrACE: Fast and Accurate Coupled Climate Modeling with 3D Ocean and Atmosphere Emulators</strong>
|
| doi.org |
<strong>Assessing Data-Driven Eddy-Parameterizations in an Atlantic Sector Model</strong>
|
| doi.org |
<strong>Data-driven Modeling of Stratiform and Convective Rain Area</strong>
|
| doi.org |
<strong>Reducing Model Biases with Machine Learning Corrections Derived from Ocean Data Assimilation Increments</strong>
|
| doi.org |
<strong>Fourier analysis of the physics of transfer learning for data-driven subgrid-scale models of ocean turbulence</strong>
|
| doi.org |
<strong>Machine learned equations for vertical mixing coefficients in the ocean surface boundary layer</strong>
|
| doi.org |
<strong>Deep Learning of Systematic Ocean Model Errors in a Coupled GCM from Data Assimilation Increments</strong>
|
| doi.org |
<strong>Impact of Data-Driven Eddy Parameterization on Climate State in an Idealized Coupled CESM Model</strong>
|
| doi.org |
<strong>Towards Infinitely Long Neural Simulations: Self-Refining Neural Surrogate Models for Dynamical Systems</strong>
|
| doi.org |
<strong>Estimation of temperature and precipitation uncertainties using quantile neural networks</strong>
|
| doi.org |
<strong>Advancing global sea ice prediction capabilities using a fully coupled climate model with integrated machine learning</strong>
|
| doi.org |
<strong>Data-driven multiscale modeling for correcting dynamical systems</strong>
|
| doi.org |
<strong>Interpretable machine learning‐based radiation emulation for icon</strong>
|
| doi.org |
<strong>Towards a Unified Data-Driven Boundary Layer Momentum Flux Parameterization for Ocean and Atmosphere</strong>
|
| doi.org |
<strong>A Framework for Hybrid Physics-AI Coupled Ocean Models</strong>
|
| doi.org |
<strong>Generalizable neural‐network parameterization of mesoscale eddies in idealized and global ocean models</strong>
|
| doi.org |
<strong>Investigating the Use of Terrain-Following Coordinates in AI-Driven Precipitation Forecasts</strong>
|
| doi.org |
<strong>Improving AI Weather Prediction Models Using Global Mass and Energy Conservation Schemes</strong>
|
| doi.org |
<strong>Interpretable machine learning‐based radiation emulation for icon</strong>
|
| doi.org |
<strong>A data‐driven approach for parameterizing ocean submesoscale buoyancy fluxes</strong>
|
| doi.org |
<strong>The GFDL‐CM4X climate model hierarchy, Part I: Model description and thermal properties</strong>
|
| doi.org |
<strong>CERA: A Framework for Improved Generalization of Machine Learning Models to Changed Climates</strong>
|
| doi.org |
<strong>Implementation and validation of a supermodeling framework into Community Earth System Model version 2.1.5</strong>
|
| doi.org |
<strong>The Impact of Natural External Forcing on Ocean Heat Uptake Efficiency Since the 1980s</strong>
|
| doi.org |
<strong>Design and implementation of a data-driven parameterization for mesoscale thickness fluxes</strong>
|
| doi.org |
<strong>Samudra: An AI Global Ocean Emulator for Climate</strong>
|
| doi.org |
<strong>Addressing out-of-sample issues in multi-layer convolutional neural-network parameterization of mesoscale eddies applied near coastlines</strong>
|
| doi.org |
<strong>Global Observational Estimates of Mesoscale Eddy-Driven Quasi-Stokes Velocity and Buoyancy Diffusivity</strong>
|
| doi.org |
<strong>The Impact of Sub-Grid Heterogeneity on Air-Sea Turbulent Heat Flux in Coupled Climate Models</strong>
|
| doi.org |
<strong>Distilling Machine Learning's Added Value: Pareto Fronts in Atmospheric Applications</strong>
|
| doi.org |
<strong>Stable Machine Learning based Radiation Emulation for ICON</strong>
|
| doi.org |
<strong>CAMulator: Fast Emulation of the Community Atmosphere Model</strong>
|
| doi.org |
<strong>Regional Multiyear Predictability of Antarctic Sea Ice in CESM2 and Its Implications for Marine Ecosystems</strong>
|
| doi.org |
<strong>Community Research Earth Digital Intelligence Twin: a scalable framework for AI-driven Earth System Modeling</strong>
|
| doi.org |
<strong>A Fluctuation–Dissipation Theorem Perspective on Radiative Responses to Temperature Perturbations</strong>
|
| doi.org |
<strong>Observational constraints imply limited future Atlantic meridional overturning circulation weakening</strong>
|
| doi.org |
<strong>Improving Climate Bias and Variability via CNN-Based State-Dependent Model-Error Corrections</strong>
|
| doi.org |
<strong>Learning Propagators for Sea Surface Height Forecasts Using Koopman Autoencoders</strong>
|
| doi.org |
<strong>Deep Learning Turbulence Closures Generalize Best With Physics-based Methods</strong>
|
| doi.org |
<strong>Learning Machine Learning with Lorenz-96</strong>
|
| doi.org |
<strong>A Stable Implementation of a Data-Driven Scale-Aware Mesoscale Parameterization</strong>
|
| doi.org |
<strong>Improved Equatorial Upper Ocean Vertical Mixing in the NOAA/GFDL OM4 Model</strong>
|
| doi.org |
<strong>Neural Galerkin schemes with active learning for high-dimensional evolution equations</strong>
|
| doi.org |
<strong>Neural general circulation models for weather and climate</strong>
|
| doi.org |
<strong>Scalable interpolation of satellite altimetry data with probabilistic machine learning</strong>
|
| doi.org |
<strong>Pushing the frontiers in climate modelling and analysis with machine learning</strong>
|
| doi.org |
<strong>Sampling Hybrid Climate Simulation at Scale to Reliably Improve Machine Learning Parameterization</strong>
|
| doi.org |
<strong>Transfer Learning for Emulating Ocean Climate Variability across CO<sub>2</sub> forcing</strong>
|
| doi.org |
<strong>Bringing Statistics to Storylines: Rare Event Sampling for Sudden, Transient Extreme Events</strong>
|
| doi.org |
<strong>Modeling the Winter Heat Conduction Through the Sea Ice System During MOSAiC</strong>
|
| doi.org |
<strong>Building Ocean Climate Emulators</strong>
|
| doi.org |
<strong>Machine Learning for Online Sea Ice Bias Correction Within Global Ice-Ocean Simulations</strong>
|
| doi.org |
<strong>Data-driven framework for dimensionality reduction and causal inference in climate fields</strong>
|
| doi.org |
<strong>Climate-Invariant Machine Learning</strong>
|
| doi.org |
<strong>Implementation and Evaluation of a Machine Learned Mesoscale Eddy Parameterization Into a Numerical Ocean Circulation Model</strong>
|
| doi.org |
<strong>Deterministic and stochastic tendency adjustments derivedfrom data assimilation and nudging</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Reliable coarse-grained turbulent simulations through combined offline learning and neural emulation</strong>
|
| doi.org |
<strong>Background Pycnocline depth constrains Future Ocean Heat Uptake Efficiency</strong>
|
| essopenarchive.org |
<strong>Learning Atmospheric Boundary Layer Turbulence</strong>
|
| doi.org |
<strong>Parameterizing vertical mixing coefficients in the Ocean
Surface Boundary Layer using Neural Networks</strong>
|
| doi.org |
<strong>ClimSim: An open large-scale dataset for training high-resolution physics emulators in hybrid<br>multi-scale climate simulators</strong>
|
| doi.org |
<strong>Discovering Causal Relations and Equations from Data.</strong>
|
| nature.com |
<strong>Human-induced weakening of the Northern Hemisphere tropical circulation</strong>
|
| doi.org |
<strong>Deep learning of systematic sea ice model errors from data assimilation increments</strong>
|
| agupubs.onlinelibrary.wiley.com |
<strong>Neural-Network Parameterization of Subgrid Momentum Transport in the Atmosphere</strong>
|
| climatechange.ai |
<strong>Data-driven multiscale modeling of subgrid parameterizations in climate models</strong>
|
| doi.org |
<strong>Exploring the non-stationarity of coastal sea level probability distributions</strong>
|
| doi.org |
<strong>Generative data-driven approaches for stochastic subgrid parameterizations in an idealized ocean model</strong>
|
| doi.org |
<strong>Subgrid Parameterizations of Ocean Mesoscale Eddies Based on Germano Decomposition</strong>
|
| doi.org |
<strong>Reconstruction of Surface Kinematics from Sea Surface Height Using Neural Networks</strong>
|
| sciencedirect.com |
<strong>Cautionary tales from the mesoscale eddy transport tensor</strong>
|
| doi.org |
<strong>Implicit learning of convective organization explains precipitation stochasticity</strong>
|
| academic.oup.com |
<strong>Explaining the physics of transfer learning in data-driven turbulence modeling</strong>
|
| doi.org |
<strong>A Machine Learning Correction Model of the Winter Clear-Sky Temperature Bias over the Arctic Sea Ice in Atmospheric Reanalyses</strong>
|
| dl.acm.org |
<strong>On Gradient Descent Convergence beyond the Edge of Stability</strong>
|
| doi.org |
<strong>Benchmarking of machine learning ocean subgrid parameterizations in an idealized model</strong>
|
| doi.org |
<strong>Neural Galerkin Scheme with Active Learning for High-Dimensional Evolution Equations</strong>
|
| doi.org |
<strong>Non-local parameterization of atmospheric subgrid processes with neural networks</strong>
|
| doi.org |
<strong>Parametrization in Weather and Climate Models</strong>
|
| proceedings.mlr.press |
<strong>Deep Probability Estimation</strong>
|
| doi.org |
<strong>GCM-Filters: A Python Package for Diffusion-based Spatial Filtering of Gridded Data</strong>
|
| doi.org |
<strong>A posteriori learning for quasi-geostrophic turbulence parametrization</strong>
|
| agupubs.onlinelibrary.wiley.com |
Stochastic-Deep Learning Parameterization of...
|
| zerostatic.io |
www.zerostatic.io
|
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://m2lines.github.io/./publications/ готова к продвижению на 51%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: