Анализ страницы https://purrlab.github.io/publications/
Основное Готовность: 75%
Домен
purrlab.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 01.11.2026 2:38:01.
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
~0,27сек
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 0,27сек оптимальна.
Объем документа
93Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 93Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 28
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 28 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/bootstrap.min.css?a4b3f509e79c54a512b890d73235ef04 | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/css/mdb.min.css | |
| stylesheet | /assets/css/academicons.min.css?f0b7046b84e425c55f3463ac249818f5 | |
| stylesheet | /assets/css/scholar-icons.css?62b2ac103a88034e6882a5be5f3e2772 | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700|Roboto+Slab:100,300,400,500,700|Material+Icons&display=swap |
| stylesheet | /assets/css/jekyll-pygments-themes-github.css?591dab5a4e56573bf4ef7fd332894c99 | |
| stylesheet | /assets/css/main.css?d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e | |
| stylesheet | /assets/css/jekyll-pygments-themes-native.css?5847e5ed4a4568527aa6cfab446049ca | |
| js | /assets/js/theme.js?a81d82887dd692e91686b43de4542f18 | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.6.0/dist/jquery.min.js | |
| js | /assets/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/js/mdb.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/masonry-layout@4.2.2/dist/masonry.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/imagesloaded@5.0.0/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | text/javascript | /assets/js/masonry.js?a0db7e5d5c70cc3252b3138b0c91dcaf |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/medium-zoom@1.1.0/dist/medium-zoom.min.js | |
| js | /assets/js/zoom.js?85ddb88934d28b74e78031fd54cf8308 | |
| js | /assets/js/no_defer.js?2781658a0a2b13ed609542042a859126 | |
| js | /assets/js/common.js?e0514a05c5c95ac1a93a8dfd5249b92e | |
| js | text/javascript | /assets/js/copy_code.js?c8a01c11a92744d44b093fc3bda915df |
| js | /assets/js/jupyter_new_tab.js?d9f17b6adc2311cbabd747f4538bb15f | |
| js | https://d1bxh8uas1mnw7.cloudfront.net/assets/embed.js | |
| js | https://badge.dimensions.ai/badge.js | |
| js | text/javascript | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3.2.2/es5/tex-mml-chtml.js |
| js | /assets/js/mathjax-setup.js?a5bb4e6a542c546dd929b24b8b236dfd | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/polyfill/v3/polyfill.min.js?features=es6 | |
| js | text/javascript | /assets/js/progress-bar.js?2f30e0e6801ea8f5036fa66e1ab0a71a |
| js | /assets/js/vanilla-back-to-top.min.js?f40d453793ff4f64e238e420181a1d17 |
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 | "6a871ff6-17517" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | F0B2:0A67:997BC:A90C4:6A8A8D39 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 06:03:37 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270056-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787465018.589930,VS0,VE125 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 4bd570b09170ca2e5f28758e4678e4a75d4a7b30 |
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: 34%
Title
Publications | PURRlab @ IT University of Copenhagen
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 54, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Lab website for PURRlab (Pattern Recognition Revisited lab), IT University of Copenhagen.
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: 90, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
research, machine learning, data science
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.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://purrlab.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, shrink-to-fit=no
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: 4
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 4шт. 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, shrink-to-fit=no |
| name | author | PURRlab |
| name | description | Lab website for PURRlab (Pattern Recognition Revisited lab), IT University of Copenhagen. |
| name | keywords | research, machine learning, data science |
Оптимизация Готовность: 75%
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.
Абзацев с текстом 6 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 152 достаточно.
Кол-во знаков контента 23645 на странице оптимально.
Кол-во слов 3457 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> 12. Это хорошо.
Тошнота
7,07
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
18,57%
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 |
|---|---|---|
| medical | 50 | 1,45% |
| cheplygina | 39 | 1,13% |
| learning | 38 | 1,10% |
| veronika | 33 | 0,95% |
| imaging | 28 | 0,81% |
| author | 21 | 0,61% |
| datasets | 19 | 0,55% |
| conference | 16 | 0,46% |
| dataset | 15 | 0,43% |
| beatrix | 14 | 0,40% |
| preprint | 13 | 0,38% |
| classification | 13 | 0,38% |
| sourget | 12 | 0,35% |
| dovile | 12 | 0,35% |
| juodelyte | 12 | 0,35% |
| amelia | 12 | 0,35% |
| labels | 12 | 0,35% |
| annotations | 11 | 0,32% |
| jiménez-sánchez | 11 | 0,32% |
| international | 11 | 0,32% |
Индексация Готовность: 40%
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 244 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: 72 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow:
Sitemap: https://purrlab.github.io/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://purrlab.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 102
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 102 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
About
|
|
| /publications/ |
Publications <span class="sr-only">(current)</span>
|
|
| /people/ |
People
|
|
| /projects/ |
Projects
|
|
| /student_projects/ |
Student Projects
|
|
| /jobs/ |
Jobs
|
|
| /contact/ |
Contact
|
|
| /people/classen/ |
Niclas Claßen
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/vandergoot/ |
Rob Van Der Goot
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/classen/ |
Niclas Claßen
|
|
| /people/vandergoot/ |
Rob Van Der Goot
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| / |
Learning to Harmonize Cross-Vendor X-ray Images by Non-linear Image Dynamics Correction
|
|
| /people/lu/ |
Yucheng Lu
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/nielsen/ |
Beatrix M. G. Nielsen
|
|
| /assets/pdf/posters/Logit_Distance_Bounds_Representational_Similarity_Poster_ICML_2026.pdf |
Poster
|
|
| /people/nielsen/ |
Beatrix M. G. Nielsen
|
|
| /assets/pdf/posters/what_cosine_poster_final.pdf |
Poster
|
|
| /people/raumanns/ |
Ralf Raumanns
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| / |
Exploring connections of spectral analysis and transfer learning in medical imaging
|
|
| /people/lu/ |
Yucheng Lu
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/lu/ |
Yucheng Lu
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/nielsen/ |
Beatrix M. G. Nielsen
|
|
| /people/nielsen/ |
Beatrix M. G. Nielsen
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/lu/ |
Yucheng Lu
|
|
| /people/weihl/ |
Laura Weihl
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/raumanns/ |
Ralf Raumanns
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/lu/ |
Yucheng Lu
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /assets/pdf/papers/Citation_needed.pdf |
PDF
|
|
| /assets/pdf/posters/Citation_needed.pdf |
Poster
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /assets/pdf/papers/MMC_Copycats_NeurIPS24.pdf |
PDF
|
|
| /assets/pdf/posters/MMC_Copycats_NeurIPS24.pdf |
Poster
|
|
| / |
Challenges in explaining representational similarity through identifiability
|
|
| /people/nielsen/ |
Beatrix M. G. Nielsen
|
|
| / |
DiffEnc: Variational Diffusion with a Learned Encoder
|
|
| /people/nielsen/ |
Beatrix M. G. Nielsen
|
|
| / |
Hubness Reduction Improves Sentence-BERT Semantic Spaces
|
|
| /people/nielsen/ |
Beatrix M. G. Nielsen
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/sourget/ |
Théo Sourget
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/juodelyte/ |
Dovile Juodelyte
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/jimenez-sanchez/ |
Amelia Jiménez-Sánchez
|
|
| /people/raumanns/ |
Ralf Raumanns
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/raumanns/ |
Ralf Raumanns
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
V. Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
| /people/cheplygina/ |
Veronika Cheplygina
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 121
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 121 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 14.
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
Robustness of transferability estimation metrics for medical imaging
|
| arxiv.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Dataset Diversity Metrics and Impact on Classification Models
|
| arxiv.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Look What the Probes Dragged In! Real-World Chest X-ray Shortcuts in MedCLIP
|
| arxiv.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| link.springer.com |
Augmenting Chest X-ray Datasets with Non-Expert Annotations
|
| link.springer.com |
URL
|
| github.com |
Code
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Logit Distance Bounds Representational Similarity
|
| arxiv.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
What Cosine Similarity of Label Representations Can and Cannot Tell us
|
| arxiv.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Robustness and sex differences in skin cancer detection: logistic regression vs CNNs
|
| arxiv.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| link.springer.com |
Mask of truth: model sensitivity to unexpected regions of medical images
|
| link.springer.com |
URL
|
| github.com |
Code
|
| github.com |
Code
|
| dl.acm.org |
In the Picture: Medical Imaging Datasets, Artifacts, and their Living Review
|
| doi.org |
DOI
|
| dl.acm.org |
URL
|
| arxiv.org |
Intuitions of Machine Learning Researchers about Transfer Learning for Medical Image Classification
|
| arxiv.org |
URL
|
| aclanthology.org |
Prediction hubs are context-informed frequent tokens in LLMs
|
| aclanthology.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| openreview.net |
When Does Closeness in Distribution Imply Representational Similarity? An Identifiability Perspective
|
| openreview.net |
URL
|
| github.com |
Code
|
| link.springer.com |
Fairness and Robustness of CLIP-Based Models for Chest X-rays
|
| link.springer.com |
URL
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
On dataset transferability in medical image classification
|
| arxiv.org |
URL
|
| arxiv.org |
SeagrassFinder: Deep Learning for Eelgrass Detection and Coverage Estimation in the Wild
|
| arxiv.org |
URL
|
| link.springer.com |
Confidence intervals uncovered: Are we ready for real-world medical imaging AI?
|
| link.springer.com |
URL
|
| doi.org |
Dataset Distribution Impacts Model Fairness: Single Vs. Multi-task Learning
|
| doi.org |
URL
|
| arxiv.org |
Source Matters: Source Dataset Impact on Model Robustness in Medical Imaging
|
| arxiv.org |
URL
|
| openreview.net |
[Citation needed] Data usage and citation practices in medical imaging conferences
|
| openreview.net |
URL
|
| github.com |
Code
|
| openreview.net |
Copycats: the many lives of a publicly available medical imaging dataset
|
| openreview.net |
URL
|
| ieeexplore.ieee.org |
Detecting Shortcuts in Medical Images - A Case Study in Chest X-Rays
|
| doi.org |
DOI
|
| ieeexplore.ieee.org |
URL
|
| github.com |
Code
|
| openreview.net |
Revisiting Hidden Representations in Transfer Learning for Medical Imaging
|
| openreview.net |
URL
|
| link.springer.com |
Can SegFormer be a true competitor to U-Net for medical image segmentation?
|
| link.springer.com |
URL
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Segmentation, and Numbering in Oral Rare Diseases: Focus on Data Augmentation and Inpainting Techniques
|
| arxiv.org |
URL
|
| nature.com |
Machine learning for medical imaging: methodological failures and recommendations for the future
|
| doi.org |
DOI
|
| nature.com |
URL
|
| arxiv.org |
Detection of Furigana Text in Images
|
| arxiv.org |
URL
|
| dl.acm.org |
Predicting Bearings’ Degradation Stages for Predictive Maintenance in the Pharmaceutical Industry
|
| dl.acm.org |
URL
|
| sciencedirect.com |
Memory-aware curriculum federated learning for breast cancer classification
|
| sciencedirect.com |
URL
|
| github.com |
Code
|
| melba-journal.org |
ENHANCE (ENriching Health data by ANnotations of Crowd and Experts): A case study for skin lesion classification
|
| melba-journal.org |
URL
|
| arxiv.org |
Cats, not CAT scans: a study of dataset similarity in transfer learning for 2D medical image classification
|
| arxiv.org |
URL
|
| sciencedirect.com |
High-level prior-based loss functions for medical image segmentation: A survey
|
| sciencedirect.com |
URL
|
| journals.plos.org |
Crowdsourcing airway annotations in chest computed tomography images
|
| journals.plos.org |
URL
|
| arxiv.org |
Primary Tumor Origin Classification of Lung Nodules in Spectral CT using Transfer Learning
|
| arxiv.org |
URL
|
| link.springer.com |
Predicting Scores of Medical Imaging Segmentation Methods with Meta-Learning
|
| link.springer.com |
URL
|
| link.springer.com |
Risk of Training Diagnostic Algorithms on Data with Demographic Bias
|
| link.springer.com |
URL
|
| arxiv.org |
A survey of crowdsourcing in medical image analysis
|
| arxiv.org |
URL
|
| sciencedirect.com |
Cats or CAT scans: Transfer learning from natural or medical image source data sets?
|
| sciencedirect.com |
URL
|
| sciencedirect.com |
Not-so-supervised: a survey of semi-supervised, multi-instance, and transfer learning in medical image analysis
|
| sciencedirect.com |
URL
|
| journals.plos.org |
Automatic Emphysema Detection using Weakly Labeled HRCT Lung Images
|
| journals.plos.org |
URL
|
| link.springer.com |
Crowd disagreement about medical images is informative
|
| link.springer.com |
URL
|
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://purrlab.github.io/publications/ 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: