Анализ страницы https://mlsys.org/Conferences/2018
Основное Готовность: 75%
Домен
mlsys.org
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://mlsys.org/Conferences/2018
301 MovedPermanently
https://mlsys.org/Conferences/2018/
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 24.09.2026 2:48:20.
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
~1,79сек
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 1,79сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
76Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 76Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 16
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 16 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Hind:300,400,500,600,700 |
| stylesheet | text/css | vendor/bootstrap/css/bootstrap.min.css |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css | |
| stylesheet | css/animate.css | |
| stylesheet | text/css | css/layout.css |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-108404976-1 | |
| js | https://platform.twitter.com/widgets.js | |
| js | text/javascript | vendor/jquery.min.js |
| js | text/javascript | vendor/jquery-migrate.min.js |
| js | text/javascript | vendor/bootstrap/js/bootstrap.min.js |
| js | text/javascript | vendor/jquery.easing.js |
| js | text/javascript | vendor/jquery.back-to-top.js |
| js | text/javascript | vendor/jquery.smooth-scroll.js |
| js | text/javascript | js/layout.js |
| js | text/javascript | js/components/gmap.js |
| js | https://maps.googleapis.com/maps/api/js?key=AIzaSyBDkCtkNhKl1YZAZGC-lOPOYNNdTcP3QNA&callback=initMap |
Серверные заголовки
Кол-во: 5
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 5шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sat, 22 Aug 2026 16:48:38 GMT |
| Server | Apache |
| ETag | "13284-58c4146680552" |
| Accept-Ranges | bytes |
| Vary | Accept-Encoding |
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
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
SysML Conference
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: 16, 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
Кол-во: 1
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:image | img/sysml.png |
Все мета-теги
Кол-во: 7
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 7шт. 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 | description | |
| name | author | |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:image | img/sysml.png |
| name | twitter:title | SysML Conference |
| property | og:image | img/sysml.png |
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 28 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 67 достаточно.
Кол-во знаков контента 24764 на странице оптимально.
Кол-во слов 3470 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> 5. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 8.
Тошнота
6,93
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
8,82%
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 | 48 | 1,38% |
| conference | 29 | 0,84% |
| machine | 28 | 0,81% |
| networks | 18 | 0,52% |
| neural | 16 | 0,46% |
| michael | 15 | 0,43% |
| systems | 12 | 0,35% |
| distributed | 11 | 0,32% |
| session | 10 | 0,29% |
| efficient | 9 | 0,26% |
| training | 9 | 0,26% |
| contributed | 8 | 0,23% |
| registration | 8 | 0,23% |
| sponsors | 7 | 0,20% |
| invited | 7 | 0,20% |
| inference | 7 | 0,20% |
| program | 6 | 0,17% |
| committee | 6 | 0,17% |
| poster | 6 | 0,17% |
| christopher | 6 | 0,17% |
Индексация Готовность: 30%
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 154 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: 1038 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow: /static
Disallow: /admin
Disallow: /Admin
Disallow: /RPC
Disallow: /virtual/*/search
Disallow: /search
# Block the infinite ?page= pagination URL space (crawler trap / DoS amplifier).
# The careers landing page itself stays indexable; only paginated/query variants
# are disallowed.
Disallow: /careers/*?
Disallow: /*?*page=
# Aggressive crawlers that overload the site (also enforced at Apache).
User-agent: YisouSpider
Disallow: /
User-agent: Bytespider
Disallow: /
User-agent: meta-externalagent
Disallow: /
User-agent: Meta-ExternalAgent
Disallow: /
User-agent: facebookexternalhit
Disallow: /
User-agent: MJ12bot
Disallow: /
User-agent: SemrushBot
Disallow: /
User-agent: SemanticScholarBot
Crawl-delay: 10
User-agent: ChatGPT-User
Crawl-delay: 10
User-agent: OAI-SearchBot
Crawl-delay: 10
User-agent: GPTBot
Disallow: /virtual/
Crawl-delay: 10
User-agent: PerplexityBot
Crawl-delay: 10
User-agent: YouBot
Crawl-delay: 10
User-agent: Amazonbot
Crawl-delay: 10
User-agent: bingbot
Crawl-delay: 5
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: 119
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 119 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /../index.html |
Current (2019)
|
|
| /../doc/2018/directions.pdf |
Directions to Paul Brest Hall
|
|
| /../doc/2018/parking.pdf |
Parking Instructions
|
|
| /../doc/2018/4.pdf |
A SIMD-MIMD Acceleration with Access-Execute Decoupling for Generative Adversarial Networks
|
|
| /../doc/2018/8.pdf |
Slice Finder: Automated Data Slicing for Model Interpretability
|
|
| /../doc/2018/9.pdf |
Data Infrastructure for Machine Learning
|
|
| /../doc/2018/10.pdf |
Speeding up ImageNet Training on Supercomputers
|
|
| /../doc/2018/13.pdf |
Aloha: A Machine Learning Framework for Engineers
|
|
| /../doc/2018/16.pdf |
Parameter Hub: High Performance Parameter Servers for Efficient Distributed Deep Neural Network Training
|
|
| /../doc/2018/17.pdf |
Stitch-X: An Accelerator Architecture for Exploiting Unstructured Sparsity in Deep Neural Networks
|
|
| /../doc/2018/19.pdf |
DeepVizdom: Deep Interactive Data Exploration
|
|
| /../doc/2018/20.pdf |
Massively Parallel Video Networks
|
|
| /../doc/2018/22.pdf |
EVA: An Efficient System for Exploratory Video Analysis
|
|
| /../doc/2018/23.pdf |
Declarative Metadata Management: A Missing Piece in End-To-End Machine Learning
|
|
| /../doc/2018/26.pdf |
Runway: machine learning model experiment management tool
|
|
| /../doc/2018/27.pdf |
STRADS-AP: Simplifying Distributed Machine Learning Programming
|
|
| /../doc/2018/28.pdf |
A Deeper Look at FFT and Winograd Convolutions
|
|
| /../doc/2018/29.pdf |
Efficient Deep Learning Inference on Edge Devices
|
|
| /../doc/2018/98.pdf |
On Human Intellect and Machine Failures: Troubleshooting Integrative Machine Learning Systems
|
|
| /../doc/2018/33.pdf |
DeepThin: A Self-Compressing Library for Deep Neural Networks
|
|
| /../doc/2018/34.pdf |
MAERI: Enabling Flexible Dataflow Mapping over DNN Accelerators via Programmable Interconnects
|
|
| /../doc/2018/37.pdf |
On Machine Learning and Programming Languages
|
|
| /../doc/2018/38.pdf |
"I Like the Way You Think!" - Inspecting the Internal Logic of Recurrent Neural Networks
|
|
| /../doc/2018/39.pdf |
Automatic Differentiation in Myia
|
|
| /../doc/2018/40.pdf |
TFX Frontend: A Graphical User Interface for a Production-Scale Machine Learning Platform
|
|
| /../doc/2018/43.pdf |
Learned Index Structures
|
|
| /../doc/2018/47.pdf |
Towards Optimal Winograd Convolution on Manycores
|
|
| /../doc/2018/48.pdf |
Mobile Machine Learning Hardware at ARM: A Systems-on-Chip (SoC) Perspective
|
|
| /../doc/2018/49.pdf |
Deep Learning with Apache SystemML
|
|
| /../doc/2018/50.pdf |
Scalable Language Modeling: WikiText-103 on a Single GPU in 12 hours
|
|
| /../doc/2018/51.pdf |
PipeDream: Pipeline Parallelism for DNN Training
|
|
| /../doc/2018/52.pdf |
Efficient Mergeable Quantile Sketches using Moments
|
|
| /../doc/2018/54.pdf |
Systems Optimizations for Learning Certifiably Optimal Rule Lists
|
|
| /../doc/2018/55.pdf |
Accelerating Model Search with Model Batching
|
|
| /../doc/2018/56.pdf |
Programming Language Support for Natural Language Interaction
|
|
| /../doc/2018/57.pdf |
Factorized Deep Retrieval and Distributed TensorFlow Serving
|
|
| /../doc/2018/58.pdf |
Relaxed Pruning: Memory-Efficient LSTM Inference Engine by Limiting the Synaptic Connection Patterns
|
|
| /../doc/2018/59.pdf |
Deploying Deep Ranking Models for Search Verticals
|
|
| /../doc/2018/62.pdf |
Understanding the Error Structure as a Key to Regularize Convolutional Neural Networks
|
|
| /../doc/2018/64.pdf |
On Scale-out Deep Learning Training for Cloud and HPC
|
|
| /../doc/2018/67.pdf |
In-network Neural Networks
|
|
| /../doc/2018/68.pdf |
Compressing Deep Neural Networks with Probabilistic Data Structures
|
|
| /../doc/2018/69.pdf |
Greenhouse: A Zero-Positive Machine Learning System for Time-Series Anomaly Detection
|
|
| /../doc/2018/70.pdf |
Precision and Recall for Range-Based Anomaly Detection
|
|
| /../doc/2018/71.pdf |
Whetstone: An accessible, platform-independent method for training spiking deep neural networks for neuromorphic processors
|
|
| /../doc/2018/72.pdf |
SparseCore: An Accelerator for Structurally Sparse CNNs
|
|
| /../doc/2018/73.pdf |
SGD on Random Mixtures: Private Machine Learning under Data Breach Threats
|
|
| /../doc/2018/74.pdf |
Towards High-Performance Prediction Serving Systems
|
|
| /../doc/2018/75.pdf |
Breaking the Nonsmooth Barrier: A Scalable Parallel Method for Composite Optimization
|
|
| /../doc/2018/76.pdf |
Corpus Conversion Service: A machine learning platform to ingest documents at scale.
|
|
| /../doc/2018/77.pdf |
Representation Learning for Resource Usage Prediction
|
|
| /../doc/2018/78.pdf |
TVM: End-to-End Compilation Stack for Deep Learning
|
|
| /../doc/2018/79.pdf |
vectorflow: a minimalist neural-network library
|
|
| /../doc/2018/82.pdf |
Learning Heterogeneous Cloud Storage Configuration for Data Analytics
|
|
| /../doc/2018/83.pdf |
Salus: Fine-Grained GPU Sharing Among CNN Applications
|
|
| /../doc/2018/84.pdf |
OpenCL Acceleration for TensorFlow
|
|
| /../doc/2018/85.pdf |
Picking Interesting Frames in Streaming Video
|
|
| /../doc/2018/86.pdf |
SLAQ: Quality-Driven Scheduling for Distributed Machine Learning
|
|
| /../doc/2018/87.pdf |
A Comparison of Bottom-Up Approaches to Grounding for Templated Markov Random Fields
|
|
| /../doc/2018/89.pdf |
Growing Cache Friendly Decision Trees
|
|
| /../doc/2018/100.pdf |
Parallelizing Hyperband for Large-Scale Tuning
|
|
| /../doc/2018/118.pdf |
Towards Interactive Curation and Automatic Tuning of ML Pipelines
|
|
| /../doc/2018/24.pdf |
Ternary Residual Networks
|
|
| /../doc/2018/94.pdf |
Neural Architect: A Multi-objective Neural Architecture Search with Performance Prediction
|
|
| /../doc/2018/30.pdf |
Federated Kernelized Multi-Task Learning
|
|
| /../doc/2018/101.pdf |
Materialization Trade-offs for Feature Transfer from Deep CNNs for Multimodal Data Analytics
|
|
| /../doc/2018/105.pdf |
Scaling HDBSCAN Clustering with kNN Graph Approximation
|
|
| /../doc/2018/107.pdf |
BlazeIt: An Optimizing Query Engine for Video at Scale
|
|
| /../doc/2018/108.pdf |
Time Travel based Feature Generation
|
|
| /../doc/2018/109.pdf |
Controlling AI Engines in Dynamic Environments
|
|
| /../doc/2018/110.pdf |
Intermittent Deep Neural Network Inference
|
|
| /../doc/2018/114.pdf |
CascadeCNN: Pushing the performance limits of quantisation
|
|
| /../doc/2018/115.pdf |
Making Machine Learning Easy with Embeddings
|
|
| /../doc/2018/119.pdf |
CrossBow: Scaling Deep Learning on Multi-GPU Servers
|
|
| /../doc/2018/121.pdf |
Better Caching with Machine Learned Advice
|
|
| /../doc/2018/127.pdf |
Large Model Support for Deep Learning in Caffe and Chainer
|
|
| /../doc/2018/129.pdf |
Learning Graph-based Cluster Scheduling Algorithms
|
|
| /../doc/2018/132.pdf |
Intel nGraph: An Intermediate Representation, Compiler, and Executor for Deep Learning
|
|
| /../doc/2018/133.pdf |
Efficient Multi-Tenant Inference on Video using Microclassifiers
|
|
| /../doc/2018/135.pdf |
Abstractions for Containerized Machine Learning Workloads in the Cloud
|
|
| /../doc/2018/137.pdf |
Not All Ops Are Created Equal!
|
|
| /../doc/2018/140.pdf |
Robust Gradient Descent via Moment Encoding with LDPC Codes
|
|
| /../doc/2018/141.pdf |
Buzzsaw: A System for High Speed Feature Engineering
|
|
| /../doc/2018/143.pdf |
Predicate Optimization for a Visual Analytics Database
|
|
| /../doc/2018/145.pdf |
Understanding the Limitations of Current Energy-Efficient Design Approaches for Deep Neural Networks
|
|
| /../doc/2018/146.pdf |
Compiling machine learning programs via high-level tracing
|
|
| /../doc/2018/149.pdf |
Dynamic Stem-Sharing for Multi-Tenant Video Processing
|
|
| /../doc/2018/150.pdf |
A Hierarchical Model for Device Placement
|
|
| /../doc/2018/151.pdf |
Blink: A fast NVLink-based collective communication library
|
|
| /../doc/2018/152.pdf |
TOP: A Compiler-Based Framework for Optimizing Machine Learning Algorithms through Generalized Triangle Inequality
|
|
| /../doc/2018/157.pdf |
UberShuffle: Communication-efficient Data Shuffling for SGD via Coding Theory
|
|
| /../doc/2018/158.pdf |
Toward Scalable Verification for Safety-Critical Deep Networks
|
|
| /../doc/2018/159.pdf |
DAWNBench: An End-to-End Deep Learning Benchmark and Competition
|
|
| /../doc/2018/161.pdf |
Learning Network Size While Training with ShrinkNets
|
|
| /../doc/2018/162.pdf |
Have a Larger Cake and Eat It Faster Too: A Guideline to Train Larger Models Faster
|
|
| /../doc/2018/163.pdf |
Retrieval as a defense mechanism against adversarial examples in convolutional neural networks
|
|
| /../doc/2018/167.pdf |
DNN-Train: Benchmarking and Analyzing Deep Neural Network Training
|
|
| /../doc/2018/169.pdf |
High Accuracy SGD Using Low-Precision Arithmetic and Variance Reduction (for Linear Models)
|
|
| /../doc/2018/170.pdf |
SkipNet: Learning Dynamic Routing in Convolutional Networks
|
|
| /../doc/2018/171.pdf |
Memory-Efficient Data Structures for Learning and Prediction
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 25
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 25 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| youtu.be |
Opening Remarks
|
| youtu.be |
SysML: Perspectives and Challenges
|
| youtu.be |
TVM: End-to-End Compilation Stack for Deep Learning
|
| youtu.be |
Robust Gradient Descent via Moment Encoding with LDPC Codes
|
| youtu.be |
Analog electronic deep networks for fast and efficient inference
|
| youtu.be |
Hardware for Deep Learning
|
| youtu.be |
YellowFin: Adaptive Optimization for (A)synchronous Systems
|
| youtu.be |
Security, Privacy, and Democratization: Challenges & Future Directions for ML Systems beyond Scalability
|
| youtu.be |
Structured ML: Opportunities and Challenges for the SysML Community
|
| youtu.be |
Understanding the Limitations of Current Energy-Efficient Design Approaches for Deep Neural Networks
|
| youtu.be |
Towards High-Performance Prediction Serving Systems
|
| youtu.be |
"I Like the Way You Think!" - Inspecting the Internal Logic of Recurrent Neural Networks
|
| youtu.be |
Systems and Machine Learning Symbiosis
|
| google.com |
Paul Brest Hall
|
| google.com |
Tresidder Union
|
| google.com |
Wilbur Field Garage
|
| res.windsurfercrs.com |
<del>Cardinal Hotel</del>
|
| cardinalhotel.com |
hotel website
|
| rde.stanford.edu |
Stanford Guest House
|
| redcottageinn.com |
Red Cottage Inn
|
| visit.stanford.edu |
Stanford's Lodging Guide
|
| cmt3.research.microsoft.com |
https://cmt3.research.microsoft.com/SYSML2018
|
| acm.org |
2017 ACM Master Article Template
|
| twitter.com |
Tweet
|
| confcodeofconduct.com |
http://confcodeofconduct.com/
|
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://mlsys.org/Conferences/2018 готова к продвижению на 56%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: