Анализ сайта https://sukrutrao.github.io/
Основное Готовность: 75%
Домен
sukrutrao.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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
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
~0,37сек
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 0,37сек оптимальна.
Объем документа
145Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 145Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 18
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 18 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/academicons/1.9.4/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.6.0/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.5.7/jquery.fancybox.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/styles/github.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/styles/dracula.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.5.1/leaflet.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:400,400italic,700%7CRoboto+Mono%7CLato:400,700%7COpen+Sans%7CNunito+Sans:400,700&display=swap | |
| stylesheet | /css/academic.css | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.imagesloaded/4.1.4/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery.isotope/3.0.6/isotope.pkgd.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.5.7/jquery.fancybox.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/highlight.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/highlight.js/9.18.1/languages/r.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet/1.5.1/leaflet.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fuse.js/3.2.1/fuse.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mark.js/8.11.1/jquery.mark.min.js | |
| js | /js/academic.min.04906ca6d3f551eec82302a376ef8a3c.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
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 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a833741-246e5" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 2388:15BD:3F8D6C5:4012967:6A898E7E |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:40:31 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230031-FRA |
| X-Cache | HIT |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787406031.223431,VS0,VE112 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | f50bef564f2992b37f18c6f49dff7ba3fe17dd8f |
CMS
Source Themes Academic 4.8.0
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.
В мета-теге generator указано: Source Themes Academic 4.8.0.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Sukrut Rao
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: 10, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
PhD Student
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: 11, 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://sukrutrao.github.io/
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 | Sukrut Rao |
| og:url | https://sukrutrao.github.io/ |
| og:title | Sukrut Rao |
| og:description | PhD Student |
| og:image | https://sukrutrao.github.io/img/sukrutrao.jpg |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2026-06-01T08:24:07+01:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 16
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 16шт. 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 | Source Themes Academic 4.8.0 |
| name | author | Sukrut Rao |
| name | description | PhD Student |
| name | theme-color | #4864bf |
| property | twitter:card | summary_large_image |
| property | twitter:site | @sukrutrao |
| property | twitter:creator | @sukrutrao |
| property | og:site_name | Sukrut Rao |
| property | og:url | https://sukrutrao.github.io/ |
| property | og:title | Sukrut Rao |
| property | og:description | PhD Student |
| property | og:image | https://sukrutrao.github.io/img/sukrutrao.jpg |
| property | twitter:image | https://sukrutrao.github.io/img/sukrutrao.jpg |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2026-06-01T08:24:07+01:00 |
Оптимизация Готовность: 57%
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 одном 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 5 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 80 достаточно.
Кол-во знаков контента 35239 на странице оптимально.
Кол-во слов 5054 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> 8. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 28.
Тошнота
7,68
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
27,52%
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 |
|---|---|---|
| models | 59 | 1,17% |
| methods | 34 | 0,67% |
| vision | 25 | 0,49% |
| propose | 23 | 0,46% |
| maxsat | 22 | 0,44% |
| concepts | 22 | 0,44% |
| evaluation | 22 | 0,44% |
| performance | 21 | 0,42% |
| sukrut | 20 | 0,40% |
| computer | 19 | 0,38% |
| foundation | 19 | 0,38% |
| explanations | 19 | 0,38% |
| interpretable | 18 | 0,36% |
| concept | 18 | 0,36% |
| interpretability | 18 | 0,36% |
| improving | 17 | 0,34% |
| explainable | 17 | 0,34% |
| adversarial | 16 | 0,32% |
| bibtex | 16 | 0,32% |
| networks | 16 | 0,32% |
Индексация Готовность: 10%
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 320 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: 82 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow: /project/det*
Disallow: /project/vis*
Disallow: /authors/
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: 78
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 78 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 15.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Sukrut Rao
|
|
Анализировать url |
| / |
Sukrut Rao
|
|
Анализировать url |
| /files/CV.pdf |
<span>CV</span>
|
|
|
| /files/CV.pdf |
<i class="ai ai-cv big-icon"></i>
|
|
|
| /project/adversarial-patch-training |
improving adversarial robustness of image classifiers against adversarial patch attacks
|
|
Анализировать url |
| /../../project/fast-dawid-skene/ |
improving crowd-sourced vote aggregation
|
|
Анализировать url |
| /project/open-wbo-inc/ |
developing state-of-the-art incomplete MaxSAT solvers
|
|
Анализировать url |
| /publication/cfm-language-aligned-concept-foundation-model-for-vision |
paper
|
|
Анализировать url |
| /publication/align-once-to-explain-feature-alignment-for-scalable-b-cosification-of-foundational-vision-transformers/ |
paper
|
|
Анализировать url |
| /publication/cfm-language-aligned-concept-foundation-model-for-vision |
preprint
|
|
Анализировать url |
| /publication/b-cos-lm-efficiently-transforming-pre-trained-language-models-for-improved-explainability/ |
paper
|
|
Анализировать url |
| /publication/fact-faithful-concept-traces-for-explaining-neural-network-decisions/ |
paper
|
|
Анализировать url |
| /publication/b-cos-lm-efficiently-transforming-pre-trained-language-models-for-improved-explainability/ |
preprint
|
|
Анализировать url |
| /publication/b-cosification-transforming-deep-neural-networks-to-be-inherently-interpretable/ |
paper
|
|
Анализировать url |
| /publication/better-understanding-differences-in-attribution-methods-via-systematic-evaluations/ |
paper
|
|
Анализировать url |
| /publication/studying-how-to-efficiently-and-effectively-guide-models-with-explanations/ |
paper
|
|
Анализировать url |
| /publication/cfm-language-aligned-concept-foundation-model-for-vision/ |
CFM: Language-aligned Concept Foundation Model for Vision
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /publication/align-once-to-explain-feature-alignment-for-scalable-b-cosification-of-foundational-vision-transformers/ |
Align Once to Explain: Feature Alignment for Scalable B-cosification of Foundational Vision Transformers
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /publication/align-once-to-explain-feature-alignment-for-scalable-b-cosification-of-foundational-vision-transformers/poster.pdf |
<i class="fas fa-file-image mr-1"></i>
Poster
|
|
|
| /publication/align-once-to-explain-feature-alignment-for-scalable-b-cosification-of-foundational-vision-transformers/slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /publication/tevi-text-conditioned-editing-of-visual-representations-via-sparse-autoencoders-for-improved-vision-language-alignment/ |
TEVI: Text-Conditioned Editing of Visual Representations via Sparse Autoencoders for Improved Vision-Language Alignment
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>*
|
|
Анализировать url | |
| /publication/fact-faithful-concept-traces-for-explaining-neural-network-decisions/ |
FaCT: Faithful Concept Traces for Explaining Neural Network Decisions
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /publication/fact-faithful-concept-traces-for-explaining-neural-network-decisions/poster.pdf |
<i class="fas fa-file-image mr-1"></i>
Poster
|
|
|
| /publication/fact-faithful-concept-traces-for-explaining-neural-network-decisions/slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /publication/b-cos-lm-efficiently-transforming-pre-trained-language-models-for-improved-explainability/ |
B-cos LM: Efficiently Transforming Pre-trained Language Models for Improved Explainability
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /publication/b-cosification-transforming-deep-neural-networks-to-be-inherently-interpretable/ |
B-cosification: Transforming Deep Neural Networks to be Inherently Interpretable
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>*
|
|
Анализировать url | |
| /publication/b-cosification-transforming-deep-neural-networks-to-be-inherently-interpretable/poster.pdf |
<i class="fas fa-file-image mr-1"></i>
Poster
|
|
|
| /publication/b-cosification-transforming-deep-neural-networks-to-be-inherently-interpretable/slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /publication/discover-then-name-task-agnostic-concept-bottlenecks-via-automated-concept-discovery/ |
Discover-then-Name: Task-Agnostic Concept Bottlenecks via Automated Concept Discovery
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>*
|
|
Анализировать url | |
| /publication/discover-then-name-task-agnostic-concept-bottlenecks-via-automated-concept-discovery/poster.pdf |
<i class="fas fa-file-image mr-1"></i>
Poster
|
|
|
| /publication/discover-then-name-task-agnostic-concept-bottlenecks-via-automated-concept-discovery/slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /publication/good-teachers-explain-explanation-enhanced-knowledge-distillation/ |
Good Teachers Explain: Explanation-Enhanced Knowledge Distillation
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>*
|
|
Анализировать url | |
| /publication/good-teachers-explain-explanation-enhanced-knowledge-distillation/poster.pdf |
<i class="fas fa-file-image mr-1"></i>
Poster
|
|
|
| /publication/good-teachers-explain-explanation-enhanced-knowledge-distillation/slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /publication/better-understanding-differences-in-attribution-methods-via-systematic-evaluations/ |
Better Understanding Differences in Attribution Methods via Systematic Evaluations
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /project/understanding-attributions/ |
<i class="fas fa-folder mr-1"></i>
Project
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-better-understanding-attribution-methods |
<i class="fas fa-chalkboard-teacher mr-1"></i>
Conference Version
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-better-understanding-attribution-methods/ |
our work on attribution evaluation
|
|
Анализировать url |
| /publication/studying-how-to-efficiently-and-effectively-guide-models-with-explanations/ |
Studying How to Efficiently and Effectively Guide Models with Explanations
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>*
|
|
Анализировать url | |
| /project/model-guidance/ |
<i class="fas fa-folder mr-1"></i>
Project
|
|
Анализировать url |
| /project/model-guidance/StudyingHowToEfficientlyAndEffectivelyGuideModelsWithExplanations.pdf |
<i class="fas fa-file-image mr-1"></i>
Poster
|
|
|
| /publication/towards-better-understanding-attribution-methods/ |
Towards Better Understanding Attribution Methods
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /project/understanding-attributions/ |
<i class="fas fa-folder mr-1"></i>
Project
|
|
Анализировать url |
| /project/understanding-attributions/TowardsBetterUnderstandingAttributionMethods_Poster.pdf |
<i class="fas fa-file-image mr-1"></i>
Poster
|
|
|
| /publication/better-understanding-differences-in-attribution-methods-via-systematic-evaluations |
<i class="fas fa-book mr-1"></i>
Journal Version
|
|
Анализировать url |
| /publication/adversarial-training-against-location-optimized-adversarial-patches/ |
Adversarial Training against Location-Optimized Adversarial Patches
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /project/adversarial-patch-training/ |
<i class="fas fa-folder mr-1"></i>
Project
|
|
Анализировать url |
| /project/adversarial-patch-training/AdversarialTrainingAgainstLocationOptimizedAdversarialPatches_Slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /publication/open-wbo-inc-approximation-strategies-for-incomplete-weighted-maxsat/ |
Open-WBO-Inc: Approximation Strategies for Incomplete Weighted MaxSAT
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /project/open-wbo-inc/ |
<i class="fas fa-folder mr-1"></i>
Project
|
|
Анализировать url |
| /publication/approximation-strategies-for-incomplete-maxsat |
<i class="fas fa-chalkboard-teacher mr-1"></i>
Conference Version
|
|
Анализировать url |
| /publication/approximation-strategies-for-incomplete-maxsat/ |
Approximation Strategies for Incomplete MaxSAT
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /project/open-wbo-inc/ |
<i class="fas fa-folder mr-1"></i>
Project
|
|
Анализировать url |
| /publication/approximation-strategies-for-incomplete-maxsat/ApproximationStrategiesForIncompleteMaxSAT_Slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /publication/open-wbo-inc-approximation-strategies-for-incomplete-weighted-maxsat |
<i class="fas fa-book mr-1"></i>
Journal Version
|
|
Анализировать url |
| /publication/fast-dawid-skene-a-fast-vote-aggregation-scheme-for-sentiment-classification/ |
Fast Dawid-Skene: A Fast Vote Aggregation Scheme for Sentiment Classification
|
|
Анализировать url |
|
<u>Sukrut Rao</u>
|
|
Анализировать url | |
| /project/fast-dawid-skene/ |
<i class="fas fa-folder mr-1"></i>
Project
|
|
Анализировать url |
| /project/fast-dawid-skene/FastDawidSkene_Slides.pdf |
<i class="fas fa-file-powerpoint mr-1"></i>
Slides
|
|
|
| /../publication/open-wbo-inc-in-maxsat-evaluation-2019/ |
Open-WBO-Inc-BMO-satlike
|
|
Анализировать url |
| /../project/open-wbo-inc |
Open-WBO-Inc-BMO
|
|
Анализировать url |
| /../project/open-wbo-inc |
Open-WBO-Inc-Cluster
|
|
Анализировать url |
| /../project/visual-relationship-detection |
MIL team
|
|
Анализировать url |
| /../project/visual-relationship-detection/VRD_MIL.pdf |
poster
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 213
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 213 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| mpi-inf.mpg.de |
<span>Max Planck Institute for Informatics</span>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| orcid.org |
<i class="fab fa-orcid big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| dblp.org |
<i class="ai ai-dblp big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| bsky.app |
<i class="fab fa-bluesky big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| x.com |
<i class="fab fa-x-twitter big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| youtube.com |
<i class="fab fa-youtube big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Computer Vision and Machine Learning
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Max Planck Institute for Informatics
|
Анализировать url |
| saarland-informatics-campus.de |
Saarland Informatics Campus
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Prof. Bernt Schiele
|
Анализировать url |
| neuroexplicit.org |
RTG Neuroexplicit Models of Language, Vision, and Action
|
Анализировать url |
| cis.mpg.de |
Max Planck Graduate Center for Computer and Information Science
|
Анализировать url |
| cse.iith.ac.in |
Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| iith.ac.in |
Indian Institute of Technology Hyderabad
|
Анализировать url |
| people.iith.ac.in |
Prof. Vineeth N Balasubramanian
|
Анализировать url |
| sbjoshi.github.io |
Prof. Saurabh Joshi
|
Анализировать url |
| sat-group.github.io |
Prof. Ruben Martins
|
Анализировать url |
| mi.t.u-tokyo.ac.jp |
Machine Intelligence Laboratory
|
Анализировать url |
| u-tokyo.ac.jp |
The University of Tokyo
|
Анализировать url |
| mi.t.u-tokyo.ac.jp |
Prof. Tatsuya Harada
|
Анализировать url |
| bosch.in |
Bosch
|
Анализировать url |
| research.google |
Google
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
Saarbrücken Symposium on Interpretable, Trustworthy, and Accountable Artificial Intelligence
|
Анализировать url |
| stanford.edu |
Stanford University
|
Анализировать url |
| bair.berkeley.edu |
UC Berkeley
|
Анализировать url |
| ucsd.edu |
UC San Diego
|
Анализировать url |
| northeastern.edu |
Northeastern University
|
Анализировать url |
| bu.edu |
Boston University
|
Анализировать url |
| csail.mit.edu |
MIT CSAIL
|
Анализировать url |
| raivn.cs.washington.edu |
University of Washington
|
Анализировать url |
| informatik.tu-darmstadt.de |
Multimodal AI Lab
|
Анализировать url |
| tuebingen.ai |
Tübingen AI Center
|
Анализировать url |
| excv-workshop.github.io |
3rd Explainable Computer Vision: Challenges and Opportunities in the Era of Foundation Models (eXCV) Workshop
|
Анализировать url |
| eccv.ecva.net |
ECCV 2026
|
Анализировать url |
| guidelabs.ai |
Guide Labs
|
Анализировать url |
| cvit.iiit.ac.in |
IIIT Summer School on AI
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Amazon
|
Анализировать url |
| excv-workshop.github.io |
2nd Explainable Computer Vision: Quo Vadis? (eXCV) Workshop
|
Анализировать url |
| iccv.thecvf.com |
ICCV 2025
|
Анализировать url |
| xai4cv.github.io |
4th Explainable AI for Computer Vision (XAI4CV) Workshop
|
Анализировать url |
| cvpr.thecvf.com |
CVPR 2025
|
Анализировать url |
| excv-workshop.github.io |
1st Explainable Computer Vision: Where are We and Where are We Going? (eXCV) Workshop
|
Анализировать url |
| eccv2024.ecva.net |
ECCV 2024
|
Анализировать url |
| xai4cv.github.io |
3rd Explainable AI for Computer Vision (XAI4CV) Workshop
|
Анализировать url |
| cvpr.thecvf.com |
CVPR 2024
|
Анализировать url |
| neuroexplicit.org |
RTG Neuroexplicit Models of Language, Vision, and Action
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar pr-1 fa-fw"></i>Google Scholar
|
Анализировать url |
| dblp.org |
<i class="ai ai-dblp pr-1 fa-fw"></i>DBLP
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Kai Wittenmayer
|
Анализировать url |
| m-parchami.github.io |
Amin Parchami-Araghi
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Bernt Schiele
|
Анализировать url |
| explainablemachines.com |
Jonas Fischer
|
Анализировать url |
| doi.org |
<i class="ai ai-doi mr-1"></i>
DOI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv mr-1"></i>
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github mr-1"></i>
Code
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Raphael Maser*
|
Анализировать url |
| sidgairo18.github.io |
Siddhartha Gairola*
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Bernt Schiele
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
<i class="fas fa-file-alt mr-1"></i>
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github mr-1"></i>
Code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
<i class="si si-huggingface mr-1"></i>
Models
|
Анализировать url |
| youtube.com |
<i class="fab fa-youtube mr-1"></i>
Video
|
Анализировать url |
| swetamahajan.github.io |
Sweta Mahajan*
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Bernt Schiele
|
Анализировать url |
| doi.org |
<i class="ai ai-doi mr-1"></i>
DOI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv mr-1"></i>
arXiv
|
Анализировать url |
| m-parchami.github.io |
Amin Parchami-Araghi
|
Анализировать url |
| explainablemachines.com |
Jonas Fischer
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Bernt Schiele
|
Анализировать url |
| doi.org |
<i class="ai ai-doi mr-1"></i>
DOI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv mr-1"></i>
arXiv
|
Анализировать url |
| papers.nips.cc |
<i class="fas fa-file-alt mr-1"></i>
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github mr-1"></i>
Code
|
Анализировать url |
| youtube.com |
<i class="fab fa-youtube mr-1"></i>
Video
|
Анализировать url |
| ewanwong.github.io |
Yifan Wang
|
Анализировать url |
| ji-ung-lee.github.io |
Ji-Ung Lee
|
Анализировать url |
| mayankjobanputra.github.io |
Mayank Jobanputra
|
Анализировать url |
| uni-saarland.de |
Vera Demberg
|
Анализировать url |
| doi.org |
<i class="ai ai-doi mr-1"></i>
DOI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv mr-1"></i>
arXiv
|
Анализировать url |
| openreview.net |
<i class="fas fa-file-alt mr-1"></i>
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github mr-1"></i>
Code
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Shreyash Arya*
|
Анализировать url |
| moboehle.github.io |
Moritz Böhle*
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Bernt Schiele
|
Анализировать url |
| doi.org |
<i class="ai ai-doi mr-1"></i>
DOI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv mr-1"></i>
arXiv
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
<i class="fas fa-file-alt mr-1"></i>
Paper
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github mr-1"></i>
Code
|
Анализировать url |
| youtube.com |
<i class="fab fa-youtube mr-1"></i>
Video
|
Анализировать url |
| swetamahajan.github.io |
Sweta Mahajan*
|
Анализировать url |
| moboehle.github.io |
Moritz Böhle
|
Анализировать url |
| mpi-inf.mpg.de |
Bernt Schiele
|
Анализировать url |
| doi.org |
<i class="ai ai-doi mr-1"></i>
DOI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv mr-1"></i>
arXiv
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
<i class="fas fa-file-alt mr-1"></i>
Paper
|
Анализировать 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
Таким сайт https://sukrutrao.github.io/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 48%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: