Анализ страницы https://mever.gr/publication
Основное Готовность: 75%
Домен
mever.gr
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.
Цепочка редиректов:
https://mever.gr/publication
301 MovedPermanently
https://mever.gr/publication/
200 OK
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 16:04:04.
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
~0,84сек
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 0,84сек оптимальна.
Объем документа
387Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 387Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 22
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 22 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.392ec481292082d4d10bf5ef370b59de.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/academicons@1.9.2/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.05eb161f42ecb191f08a5b54063361e8.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/github-light.min.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/dracula.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/osano/cookieconsent@3.1.1/build/cookieconsent.min.css | |
| js | /js/mathjax-config.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-chtml.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/osano/cookieconsent@3.1.1/build/cookieconsent.min.js | |
| js | /js/plausible.js | |
| js | /js/wowchemy-init.min.fe8634e7d00f14d07fb33caf14cc8e55.js | |
| js | /js/vendor-bundle.min.1c73d04beb2a812936df7c476a550f0d.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/desandro/imagesloaded@v4.1.4/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/metafizzy/isotope@v3.0.6/dist/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/krisk/Fuse@v3.2.1/dist/fuse.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/julmot/mark.js@8.11.1/dist/jquery.mark.min.js | |
| js | module | /js/wowchemy-headroom.3327b8718b669591c4c4bdf85bc066d3.js |
| js | /en/js/wowchemy.min.fcf11cf4309dba39302c713de347b8f0.js | |
| js | module | /js/wowchemy-map.a26e9d2f7238ba5b868384f1c5bc6477.js |
| js | module | /js/wowchemy-publication.af9327db0521d4a01354bfc8b77a4324.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 6
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 6шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sun, 23 Aug 2026 00:52:05 GMT |
| Server | Apache/2.4.18 |
| ETag | "60dbc-657aa184b4462" |
| Accept-Ranges | bytes |
| Vary | Accept-Encoding |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
CMS
WordPress
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS WordPress.
Веб-сервер
Apache
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере Apache.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Publications | MeVer
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: 20, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Media Analysis, Verification and Retrieval Group
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 увеличить число символов в description (текущее значение мало: 48, минимум: 80, 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://mever.gr/publication/
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
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: 7
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:site_name | MeVer |
| og:url | https://mever.gr/publication/ |
| og:title | Publications | MeVer |
| og:description | Media Analysis, Verification and Retrieval Group |
| og:image | https://mever.gr/media/logo_hu_3e721c4bdec695c7.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2026-03-10T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 15
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 15шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | generator | Wowchemy 5.7.0 for Hugo |
| name | description | Media Analysis, Verification and Retrieval Group |
| name | theme-color | #1565c0 |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:site | @meverteam |
| property | twitter:creator | @meverteam |
| property | twitter:image | https://mever.gr/media/logo_hu_3e721c4bdec695c7.png |
| property | og:site_name | MeVer |
| property | og:url | https://mever.gr/publication/ |
| property | og:title | Publications | MeVer |
| property | og:description | Media Analysis, Verification and Retrieval Group |
| property | og:image | https://mever.gr/media/logo_hu_3e721c4bdec695c7.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2026-03-10T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 62%
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 281 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 64 достаточно.
Кол-во знаков контента 72250 на странице оптимально.
Кол-во слов 9062 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 <h3> 3.
Тошнота
17
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
9,76%
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 |
|---|---|---|
| papadopoulos | 289 | 3,19% |
| symeon | 221 | 2,44% |
| kompatsiaris | 197 | 2,17% |
| international | 119 | 1,31% |
| multimedia | 105 | 1,16% |
| conference | 101 | 1,11% |
| ioannis | 101 | 1,11% |
| yiannis | 85 | 0,94% |
| proceedings | 81 | 0,89% |
| social | 72 | 0,79% |
| christos | 51 | 0,56% |
| workshop | 49 | 0,54% |
| detection | 41 | 0,45% |
| retrieval | 35 | 0,39% |
| mediaeval | 33 | 0,36% |
| emmanouil | 32 | 0,35% |
| information | 31 | 0,34% |
| kordopatis-zilos | 31 | 0,34% |
| koutlis | 29 | 0,32% |
| schinas | 26 | 0,29% |
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 846 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: 53 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Sitemap: https://mever.gr/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://mever.gr/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 275
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 275 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /about |
<span>About</span>
|
|
| /people |
<span>Team</span>
|
|
| /collaborations |
<span>Collaborations</span>
|
|
| /publication |
<span>Publications</span>
|
|
| /projects |
<span>Projects</span>
|
|
| /tools |
<span>Tools</span>
|
|
| /software |
<span>Software</span>
|
|
| /datasets |
<span>Datasets</span>
|
|
| /post |
<span>News</span>
|
|
| /publications/AuViRe.pdf |
PDF
|
|
| /publications/s_harm.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Negotiating_AI_Fairness.pdf |
PDF
|
|
| /publications/vb-mitigator_preprint.pdf |
PDF
|
|
| /publications/mavias_preprint.pdf |
PDF
|
|
| /publications/badd_preprint.pdf |
PDF
|
|
| /publications/acm_iMedius.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Few-Shot_Class-Incremental_Learning_for_Efficient_SAR_Automatic_Target_Recognition.pdf |
PDF
|
|
| /publications/ICBES_185.pdf |
PDF
|
|
| /publications/societies-15-00233-v2-iMedius.pdf |
PDF
|
|
| /publications/m3_check.pdf |
PDF
|
|
| /publications/similarity_over_factuality.pdf |
PDF
|
|
| /publications/RED_DOT.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Selecting_Images_With_Entropy_for_Frugal_Knowledge_Distillation.pdf |
PDF
|
|
| /publications/IncSAR_A_Dual_Fusion_Incremental_Learning_Framework_for_SAR_Target_Recognition.pdf |
PDF
|
|
| /publications/societies-14-00259.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Reducing%20Inference%20Energy%20Consumption%20Using%20Dual%20Complementary%20CNNs.pdf |
PDF
|
|
| /publications/flac_preprint.pdf |
PDF
|
|
| /publications/rine.pdf |
PDF
|
|
| /publications/polymeme.pdf |
PDF
|
|
| /publications/rebecca_paper-74.pdf |
PDF
|
|
| /publications/SDFD_Building_a_Versatile_Synthetic_Face_Image_Dataset_with_Diverse_Attributes.pdf |
PDF
|
|
| /publications/fairbranch.pdf |
PDF
|
|
| /publications/simclip.pdf |
PDF
|
|
| /publications/cancers-16-02293.pdf |
PDF
|
|
| /publications/2404.18552v1.pdf |
PDF
|
|
| /publications/CREDULE.pdf |
PDF
|
|
| /publications/facex_preprint.pdf |
PDF
|
|
| /publications/frcsyn_preprint.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Universal_Local_Attractors_on_Graphs.pdf |
PDF
|
|
| /publications/mitigating-study.pdf |
PDF
|
|
| /publications/BiasOptimalTransport.pdf |
PDF
|
|
| /publications/VERITE.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Online_Behaviour_Indicator_Extraction_for_Enhanced_Cancer_Patient_Management_using%20Real-World_Data.pdf |
PDF
|
|
| /publications/fv_analysis_preprint.pdf |
PDF
|
|
| /publications/JGNN.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Synthetic%20Misinformers.pdf |
PDF
|
|
| /publications/MAAM.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Improving%20Synthetically%20Generated%20Image%20Detection%20in%20Cross-Concept%20Settings.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Towards%20an%20international%20standard%20to%20establish%20trust%20in%20media%20production,%20distribution%20and%20consumption.pdf |
PDF
|
|
| /publications/MemeTector.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Kordopatis-Zilos_Self-Supervised_Video_Similarity_Learning_CVPRW_2023_paper.pdf |
PDF
|
|
| /publications/memefier.pdf |
PDF
|
|
| /publications/AdaCC%20cumulative%20cost-sensitive%20boosting%20for%20imbalanced%20classification.pdf |
PDF
|
|
| /publications/VICTOR.pdf |
PDF
|
|
| /publications/A%20MultiStream%20Fusion%20Network%20for%20Image%20Splicing%20Localization.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Leveraging%20Large-scale%20Multimedia%20Datasets%20to%20Refine%20Content%20Moderation%20Models.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Multimodal%20Quasi-AutoRegression.pdf |
PDF
|
|
| /publications/pygrank.pdf |
PDF
|
|
| /publications/futureinternet-14-00350-v2.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Autogf.pdf |
PDF
|
|
| / |
PDF
|
|
| /publications/DnS.pdf |
PDF
|
|
| /publications/A%20survey%20on%20bias%20in%20visual%20datasets.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Novel%20Paradigms%20of%20Human-Fashion%20Interaction.pdf |
PDF
|
|
| /publications/A%20Graph%20Diffusion%20Scheme%20for%20Decentralized%20Content%20Search%20based%20on%20Personalized%20PageRank.pdf |
PDF
|
|
| /publications/The%20mever%20deepfake%20detection%20service.pdf |
PDF
|
|
| /publications/MAD_22__Multimedia_AI_against_Disinformation.pdf |
PDF
|
|
| /publications/futureinternet-14-00147.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Leveraging%20Selective%20Prediction%20for%20Reliable%20Image%20Geolocation.pdf |
PDF
|
|
| /publications/p2pGNN_A_Decentralized_Graph_Neural_Network_for_Node_Classification_in_Peer-to-Peer_Networks.pdf |
PDF
|
|
| / |
PDF
|
|
| /publications/Helios.pdf |
PDF
|
|
| /publications/MeVer%20team%20tackling%20Corona%20virus%20and%20Conspiracies%20using%20Ensemble%20Classification.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Future%20directions%20for%20chatbot%20research%20an%20interdisciplinary%20research%20agenda.pdf |
PDF
|
|
| /publications/A_holistic_approach_to_optimize_and_promote_Bike-Sharing_Systems_through_an_integrated_action_plan.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Leveraging%20efficientnet%20and%20contrastive%20learning%20for%20accurate%20global-scale%20location%20estimation.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Georgiadis_Products-6K.pdf |
PDF
|
|
| /publications/HELIOS.pdf |
PDF
|
|
| /publications/A%20Denoising%20Hybrid%20Model%20for%20Anomaly%20Detection%20in%20Trajectory%20Sequences.pdf |
PDF
|
|
| /publications/AIAI2021_Tsalakanidou%20et%20al_AI4Media_final.pdf |
PDF
|
|
| /publications/A%20Denoising%20Hybrid%20Model%20for%20Anomaly%20Detection%20in%20Trajectory%20Sequences.pdf |
PDF
|
|
| / |
PDF
|
|
| /publications/audio_based_near_duplicate_video_retrieval_with%20audio_similarity_learning.pdf |
PDF
|
|
| /publications/krasanakis_graph_rank_fairness_complex_systems2021.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Papadopoulou_MediaEval20_MeVer.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Stopping_Personalized_PageRank_without_an_Error_Tolerance_Parameter.pdf |
PDF
|
|
| /publications/LAVARNET.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Charitidis_TTO_Investigatin.pdf |
PDF
|
|
| /publications/i_CHANGE_A_Platform_for_Managing_Dockles.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Unsupervised%20evaluation%20of%20multiple%20node%20ranks%20by%20reconstructing%20local%20structures.pdf |
PDF
|
|
| /publications/information-11-00323.pdf |
PDF
|
|
| /publications/weverify.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Iakovidou2020_Chapter_Knowledge-BasedFusionForImageT.pdf |
PDF
|
|
| /publications/Boosted%20seed%20oversampling%20for%20local%20community%20ranking.pdf |
PDF
|
|
| /publications/widm.1356.pdf |
PDF
|
|
| /publications/D4.3_Mining-the-social-graph.pdf |
PDF
|
|
| /publications/LinkAUC__Unsupervised_Evaluation_of_Multiple_Network_Node_Ranks_using_Link_Prediction.pdf |
PDF
|
|
| /publications/D4.8-Development-of-content-aware-social-graphs.pdf |
PDF
|
|
| / |
PDF
|
|
| /publications/2020_Book_ChatbotResearchAndDesign.pdf |
PDF
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 310
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 310 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| twitter.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" height="1em" viewbox="0 0 512 512"><path d="M389.2 48h70.6L305.6 224.2 487 464H345L233.7 318.6 106.5 464H35.8L200.7 275.5 26.8 48H172.4L272.9 180.9 389.2 48zM364.4 421.8h39.1L151.1 88h-42L364.4 421.8z"></path></svg>
|
| linkedin.com |
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" height="1em" viewbox="0 0 448 512"><path d="M416 32H31.9C14.3 32 0 46.5 0 64.3v383.4C0 465.5 14.3 480 31.9 480H416c17.6 0 32-14.5 32-32.3V64.3c0-17.8-14.4-32.3-32-32.3zM135.4 416H69V202.2h66.5V416zm-33.2-243c-21.3 0-38.5-17.3-38.5-38.5S80.9 96 102.2 96c21.2 0 38.5 17.3 38.5 38.5 0 21.3-17.2 38.5-38.5 38.5zm282.1 243h-66.4V312c0-24.8-.5-56.7-34.5-56.7-34.6 0-39.9 27-39.9 54.9V416h-66.4V202.2h63.7v29.2h.9c8.9-16.8 30.6-34.5 62.9-34.5 67.2 0 79.7 44.3 79.7 101.9V416z"></path></svg>
|
| arxiv.org |
AuViRe: Audio-visual Speech Representation Reconstruction for Deepfake Temporal Localization
|
| github.com |
GitHub
|
| dl.acm.org |
Humor, Art, or Misinformation?: A Multimodal Dataset for Intent-Aware Synthetic Image Detection
|
| github.com |
GitHub
|
| link.springer.com |
Negotiating AI fairness: a call for rebalancing power relations
|
| arxiv.org |
VB-Mitigator: An open-source framework for evaluating and advancing visual bias mitigation
|
| github.com |
GitHub
|
| openaccess.thecvf.com |
MAVias: Mitigate any Visual Bias
|
| github.com |
GitHub
|
| openaccess.thecvf.com |
BAdd: Bias Mitigation through Bias Addition
|
| github.com |
GitHub
|
| doi.org |
UX Evaluation and Best Practices for Social Research Data-Collection Tools: The Case of iMedius FormBuilder
|
| ieeexplore.ieee.org |
Few-Shot Class-Incremental Learning for Efficient SAR Automatic Target Recognition
|
| avestia.com |
REBECCA: A System for Real World Behavioural Data in Breast Cancer Clinical Research and Patient Care
|
| doi.org |
An AI-Driven News Impact Monitoring Framework Through Attention Tracking
|
| dl.acm.org |
Multimodal and Multilingual Fact-Checked Article Retrieval
|
| github.com |
GitHub
|
| ieeexplore.ieee.org |
Similarity Over Factuality: Are we Making Progress on Multimodal Out-of-Context Misinformation Detection?
|
| github.com |
GitHub
|
| ieeexplore.ieee.org |
RED-DOT: Multimodal Fact-Checking viaRelevant Evidence Detection
|
| github.com |
GitHub
|
| ieeexplore.ieee.org |
Selecting Images With Entropy for Frugal Knowledge Distillation
|
| github.com |
GitHub
|
| ieeexplore.ieee.org |
IncSAR: A Dual Fusion Incremental Learning Framework for SAR Target Recognition
|
| github.com |
GitHub
|
| sciencedirect.com |
Zero-Shot Content-Based Crossmodal Recommendation System
|
| mdpi.com |
Training in Co-Creation as a Methodological Approach to Improve AI Fairness
|
| doi.org |
Reducing Inference Energy Consumption Using Dual Complementary CNNs
|
| github.com |
GitHub
|
| ieeexplore.ieee.org |
FLAC: Fairness-Aware Representation Learning by Suppressing Attribute-Class Associations
|
| github.com |
GitHub
|
| link.springer.com |
Leveraging representations from intermediate encoder-blocks for synthetic image detection
|
| github.com |
GitHub
|
| mdpi.com |
PolyMeme: Fine-Grained Internet Meme Sensing
|
| zenodo.org |
Dataset
|
| ceur-ws.org |
REBECCA at eRisk 2024: Search for Symptoms of Depression Using Sentence Embeddings and Prompt-Based Filtering
|
| ieeexplore.ieee.org |
SDFD: Building a Versatile Synthetic Face Image Dataset with Diverse Attributes
|
| ieeexplore.ieee.org |
FairBranch: Mitigating Bias Transfer in Fair Multi-task Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
A CLIP-based siamese approach for meme classification
|
| mdpi.com |
Cancer Patients’ Perspectives and Requirements of Digital Health Technologies: A Scoping Literature Review
|
| dl.acm.org |
SIDBench: A Python framework for reliably assessing synthetic image detection methods
|
| github.com |
GitHub
|
| dl.acm.org |
Credible, Unreliable or Leaked?: Evidence verification for enhanced automated fact-checking
|
| github.com |
GitHub
|
| dl.acm.org |
FaceX: Understanding Face Attribute Classifiers through Summary Model Explanations
|
| github.com |
GitHub
|
| sciencedirect.com |
FRCSyn-onGoing: Benchmarking and comprehensive evaluation of real and synthetic data to improve face recognition systems
|
| openaccess.thecvf.com |
FRCSyn challenge at WACV 2024: Face recognition challenge in the era of synthetic data
|
| mdpi.com |
Universal Local Attractors on Graphs
|
| doi.org |
Mitigating Viewer Impact From Disturbing Imagery Using AI Filters: A User-Study
|
| link.springer.com |
Studying bias in visual features through the lens of optimal transport
|
| link.springer.com |
VERITE: a Robust benchmark for multimodal misinformation detection accounting for unimodal bias
|
| github.com |
GitHub
|
| dl.acm.org |
Online Behaviour Indicator Extraction for Enhanced Cancer Patient Management using Real-World Data
|
| link.springer.com |
Towards Fair Face Verification: An in-depth analysis of demographic biases
|
| sciencedirect.com |
JGNN: Graph Neural Networks on native Java
|
| dl.acm.org |
Synthetic Misinformers: Generating and Combating Multimodal Misinformation
|
| dl.acm.org |
MAD’23 Workshop: Multimedia AI against Disinformation
|
| dl.acm.org |
MAAM: Media Asset Annotation and Management
|
| dl.acm.org |
Improving Synthetically Generated Image Detection in Cross-Concept Settings
|
| espace.library.uq.edu.au |
ICMR 2023 Program Chairs Welcome Message
|
| ieeexplore.ieee.org |
Towards an international standard to establish trust in media production, distribution and consumption
|
| link.springer.com |
MemeTector: Enforcing deep focus for meme detection
|
| tandfonline.com |
Verification of news video content: Findings from a study of journalism students
|
| openaccess.thecvf.com |
Self-Supervised Video Similarity Learning
|
| dl.acm.org |
MemeFier: Dual-stage Modality Fusion for Image Meme Classification
|
| github.com |
GitHub
|
| link.springer.com |
AdaCC: cumulative cost-sensitive boosting for imbalanced classification
|
| sciencedirect.com |
VICTOR: Visual Incompatibility Detection with Transformers and Fashion-specific contrastive pre-training
|
| books.google.gr |
Chatbot Research and Design: 6th International Workshop, CONVERSATIONS 2022, Amsterdam, The Netherlands, November 22–23, 2022, Revised Selected Papers
|
| link.springer.com |
A Multi-Stream Fusion Network for Image Splicing Localization
|
| ieeexplore.ieee.org |
Leveraging Large-scale Multimedia Datasets to Refine Content Moderation Models
|
| link.springer.com |
Multimodal Quasi-AutoRegression: Forecasting the visual popularity of new fashion products
|
| sciencedirect.com |
pygrank: A Python package for graph node ranking
|
| mdpi.com |
COVID-Related Misinformation Migration to BitChute and Odysee
|
| link.springer.com |
Autogf: Runtime graph filter tuning for community node ranking
|
| lirias.kuleuven.be |
Pilot Policy Recommendations for the use of AI in the Media Sector
|
| link.springer.com |
DnS: Distill-and-select for efficient and accurate video indexing and retrieval
|
| sciencedirect.com |
A survey on bias in visual datasets
|
| dl.acm.org |
Novel Paradigms of Human-Fashion Interaction
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Graph Diffusion Scheme for Decentralized Content Search based on Personalized PageRank
|
| dl.acm.org |
The mever deepfake detection service: Lessons learnt from developing and deploying in the wild
|
| dl.acm.org |
MAD'22 Workshop: Multimedia AI against Disinformation
|
| publica.fraunhofer.de |
Mad'22 Workshop Chairs' Welcome Message
|
| mdpi.com |
Mever networkx: Network analysis and visualization for tracing disinformation
|
| link.springer.com |
Leveraging Selective Prediction for Reliable Image Geolocation
|
| ieeexplore.ieee.org |
p2pgnn: A decentralized graph neural network for node classification in peer-to-peer networks
|
| dl.acm.org |
Dataset column: Datasets for online multimedia verification
|
| link.springer.com |
Attentive hierarchical label sharing for enhanced garment and attribute classification of fashion imagery
|
| open-research-europe.ec.europa.eu |
Helios. TALK: A decentralised messaging framework that preserves the privacy of users
|
| ceur-ws.org |
MeVer team tackling Corona virus and Conspiracies using Ensemble Classification
|
| link.springer.com |
Future directions for chatbot research: an interdisciplinary research agenda
|
| ieeexplore.ieee.org |
A holistic approach to optimize and promote Bike-Sharing Systems, through an integrated action plan
|
| dl.acm.org |
Leveraging efficientnet and contrastive learning for accurate global-scale location estimation
|
| dl.acm.org |
Products-6K: a large-scale groceries product recognition dataset
|
| ieeexplore.ieee.org |
Towards a Privacy Respecting Image-based User Profiling Component
|
| ieeexplore.ieee.org |
Operation-wise attention network for tampering localization fusion
|
| link.springer.com |
The AI4Media project: use of next-generation artificial intelligence technologies for media sector applications
|
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://mever.gr/publication готова к продвижению на 46%. 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: