Анализ страницы https://vyftan.github.io/./conf.html
Основное Готовность: 95%
Домен
vyftan.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 16.11.2026 12:20:00.
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
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 страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~0,38сек
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 0,38сек оптимальна.
Объем документа
64Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 64Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 1
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 1 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | ./jemdoc.css |
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 | "6a8ab650-101cf" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | E5A0:2840:500775:56AA1C:6A8B38D4 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 18:15:49 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270049-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787508949.939679,VS0,VE162 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 292cd8400690f868a0161da144a3b0e44cc14476 |
CMS
jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/
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: jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/.
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: 22%
Title
Vincent Tan
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: 11, 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
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 не указан. Страница не адаптивная.
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | generator | jemdoc, see http://jemdoc.jaboc.net/ |
Оптимизация Готовность: 50%
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 212 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 27 достаточно.
Кол-во знаков контента 40799 на странице оптимально.
Кол-во слов 6251 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.
Тошнота
14,56
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
0,82%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| vincent | 212 | 3,39% |
| conference | 74 | 1,18% |
| learning | 49 | 0,78% |
| international | 36 | 0,58% |
| slides | 29 | 0,46% |
| channels | 23 | 0,37% |
| information | 20 | 0,32% |
| version | 19 | 0,30% |
| second-order | 18 | 0,29% |
| asymptotics | 18 | 0,29% |
| gaussian | 18 | 0,29% |
| channel | 17 | 0,27% |
| machine | 15 | 0,24% |
| systems | 15 | 0,24% |
| invited | 15 | 0,24% |
| willsky | 15 | 0,24% |
| bandits | 14 | 0,22% |
| processing | 14 | 0,22% |
| coding | 14 | 0,22% |
| germany | 14 | 0,22% |
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 289 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 95
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 95 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /./index.html |
Home
|
|
| /./bio.html |
Biography
|
|
| /./teaching.html |
Teaching
|
|
| /./news.html |
News Archive
|
|
| /./grant.html |
Research Grants
|
|
| /./group.html |
Research Group
|
|
| /./research.html |
Research Topics
|
|
| /./preprint.html |
Preprints
|
|
| /./monograph.html |
Monographs
|
|
| /./csconf.html |
CS Conference Papers
|
|
| /./journal.html |
Journal Papers
|
|
| /./conf.html |
Conference Papers
|
|
| /./thesis.html |
Theses
|
|
| /./papers/MO-BAI-ITA.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/ijcai_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/slides_noisyTree.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/poster_SGA.pdf |
Poster
|
|
| /./papers/BTL_NMF_LRMA.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/Boyd_ASSETS2018.pdf |
MANA: Designing And Validating A User-Centered Mobility Analysis System
|
|
| /./papers/M4.pdf |
Inference Algorithms for the Multiplicative Mixture Mallows Model
|
|
| /./papers/IZS_2016a.pdf |
The Dispersion of Nearest-Neighbor Decoding for Additive Non-Gaussian Channels
|
|
| /./papers/IZS_2016b.pdf |
Two Applications of the Gaussian Poincare Inequality in the Shannon Theory
|
|
| /./papers/izs2016_talk_vtan.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/icassp_2016.pdf |
Online Non-Negative Matrix Factorization with Outliers
|
|
| /./papers/jscc_ump.pdf |
Second-Order Coding Rates for m-Class Source-Channel Codes
|
|
| /./papers/isit_gaussian_ic.pdf |
Second-Order Asymptotics for the Gaussian Interference Channel with Strictly Very Strong Interference
|
|
| /./papers/DegMAC_ISIT.pdf |
Second-Order Asymptotics for the Gaussian MAC with Degraded Message Sets
|
|
| /./papers/isit_third_awgn.pdf |
The Third-Order Term in the Normal Approximation for the AWGN Channel
|
|
| /./papers/awgn_third_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/isit_mod_dev.pdf |
Moderate Deviations for Joint Source-Channel Coding for Systems with Markovian Memory
|
|
| /./papers/mod_dev_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/isit_cq.pdf |
Second Order Refinements to the Classical Capacities of Quantum Channels for Separable Input States
|
|
| /./papers/isit_erasures.pdf |
Second-Order Capacities for Erasure and List Decoding
|
|
| /./papers/erasures_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/isit_jscc.pdf |
On Mismatched Unequal Message Protection for Finite Block Length Joint Source-Channel Coding
|
|
| /./papers/icassp2014.pdf |
Strong Impossibility Results for Noisy Group Testing
|
|
| /./papers/gaussian_mac_dms_talk.pdf |
Second-Order Asymptotics for the Gaussian MAC with Degraded Message Sets
|
|
| /./papers/mlsp2013.pdf |
MOGT: Oversampling with a Parsimonious Mixture of Gaussian Trees Model for Imbalanced Time-Series Classification
|
|
| /./papers/itw2013.pdf |
ε-Capacity and Strong Converse for Channels with General State
|
|
| /./papers/isit13_rc.pdf |
Error Exponents for the Relay Channel
|
|
| /./papers/isit13_gp.pdf |
A Formula for the Capacity of the General Gelfand-Pinsker Channel
|
|
| /./papers/isit13_si.pdf |
Non-Asymptotic and Second-Order Achievability Bounds for Source Coding With Side-Information
|
|
| /./papers/isit13_to.pdf |
A Tight Upper Bound for the Third-Order Asymptotics of Discrete Memoryless Channels
|
|
| /./papers/isit13_ac.pdf |
Converse Bounds for Assorted Codes in the Finite Blocklength Regime
|
|
| /./papers/isit13_ic.pdf |
On the Dispersions of the Discrete Memoryless Interference Channel
|
|
| /./papers/icc13.pdf |
Wireless Compressive Sensing for Energy Harvesting Sensor Nodes over Fading Channels
|
|
| /./papers/isit13_ic.pdf |
On the Dispersions of the Discrete Memoryless Interference Channel
|
|
| /./papers/ces.pdf |
Transmission of Correlated Sources over a MAC: A Gaussian Approximation-Based Analysis
|
|
| /./papers/allerton12_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/iccs_2012.pdf |
Achievable Second-Order Coding Rates for the Wiretap Channel
|
|
| /./papers/second_order_sw.pdf |
The Dispersion of Slepian-Wolf Coding
|
|
| /./papers/so_sw_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/moderate_dev_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/second_order_sw.pdf |
The Dispersion of Slepian-Wolf Coding
|
|
| /./papers/cdc_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/TanFevotte_ARD_beta_NMF.pdf |
Automatic Relevance Determination in Nonnegative Matrix Factorization with the β-Divergence
|
|
| /./papers/nips2011_poster.pdf |
Poster
|
|
| /./papers/talk_workshop_nips.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/SenderExcited.pdf |
Preprint
|
|
| /./papers/SenderExcitedSlides.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/RareEventSlides.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/ifacconf.pdf |
Sample Complexity for Topology Estimation in Networks of LTI Systems
|
|
| /./papers/IFACTalk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/tbd_isit11.pdf |
Rank Minimization over Finite Fields
|
|
| /./papers/isit11_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/ITA11.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/nips10.pdf |
High-Dimensional Robust Structure Learning of Ising Models on Sparse Random Graphs
|
|
| /./papers/latentTree_Allerton.pdf |
Consistent and Efficient Reconstruction of Latent Tree Models
|
|
| /./papers/latentTree_slides.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/allerton10.pdf |
Scaling Laws for Learning High-Dimensional Markov Forest Distributions
|
|
| /./papers/forest_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/saliency.pdf |
Necessary and Sufficient Conditions for High-Dimensional Salient Feature Subset Recovery
|
|
| /./papers/isit10_proofs.pdf |
Proofs
|
|
| /./papers/saliency_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/error_exponents_forests.pdf |
Error Exponents for Composite Hypothesis Testing of Markov Forest Distributions
|
|
| /./papers/isitb_proofs.pdf |
Proofs
|
|
| /./papers/tree_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/TanAnandkumarWillskyTSP10.pdf |
How do the Structure and Parameters of Gaussian Tree Models Affect Structure Learning
|
|
| /./papers/TanAllerton09-slides.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/isit09_final.pdf |
A Large-Deviations Analysis for the Maximum-Likelihood Learning of Tree Structures
|
|
| /./papers/isit_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/TanGoyal_SAMPTA.pdf |
Estimating Signals with Finite Rate of Innovation from Noisy Samples: A Stochastic Algorithm
|
|
| /./papers/spars09_matlab.zip |
Code
|
|
| /./papers/spars09_talk.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/escience_2page.pdf |
Immune System Modeling using Infer.NET
|
|
| /./papers/escience_poster.pdf |
Poster
|
|
| /./papers/lmwdf.pdf |
Learning Max-Weight Discriminative Forests
|
|
| /./papers/icassp_pres.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/ssp2007.pdf |
Learning Graphical Models for Hypothesis Testing
|
|
| /./papers/SSPposter.pdf |
Poster
|
|
| /./papers/PinKDD07.pdf |
Privacy-Preserving Sharing of Horizontally-Distributed Private Data for Constructing Accurate Classifiers
|
|
| /./papers/pinkdd2007.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/mldm.pdf |
Generic Probability Density Function Reconstruction for Randomization in Privacy-Preserving Data Mining
|
|
| /./papers/mldm07-pres.pdf |
Slides
|
|
| /./papers/spars05.pdf |
A Study of the Effect of Source Sparsity for Various Transforms on Blind Audio Source Separation Performance
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 194
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 194 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| openreview.net |
Balancing Expressivity and Learnability in Quantum Kernel Bandit Optimization
|
| openreview.net |
Dynamic Regret in Outlier-Oblivious Online Optimization using Nonconvex Robust Losses
|
| proceedings.mlr.press |
Avoiding exp(k<sup>*</sup>) Scaling for Thompson Sampling in Combinatorial Semi-Bandits: From Multiple Seeds to a Single Seed
|
| openreview.net |
How Many Different Outputs Can a Transformer Generate?
|
| openreview.net |
Breaking the Total Variance Barrier: Sharp Sample Complexity for Linear Heteroscedastic Bandits with Fixed Action Set
|
| ieeexplore.ieee.org |
Age-Optimal Best Arm Identification
|
| youtube.com |
Video
|
| openreview.net |
Breaking the Total Variance Barrier: Sharp Sample Complexity for Linear Heteroscedastic Bandits with Fixed Action Set
|
| openreview.net |
Muon Outperforms Adam in Tail-End Associative Memory Learning
|
| openreview.net |
On the Exponential Convergence for Offline RLHF with Pairwise Comparisons
|
| openreview.net |
Finite‑Time Information‑Theoretic Bounds in Queueing Control
|
| openreview.net |
Parameter-free Algorithms for the Stochastically Extended Adversarial Model
|
| openreview.net |
Best Arm Identification with Possibly Biased Offline Data
|
| openreview.net |
Asymptotically Optimal Linear Best Feasible Arm Identification with Fixed Budget
|
| openreview.net |
Enhancing Long Video Generation Consistency without Tuning: Time-Frequency Analysis, Prompt Alignment, and Theory
|
| openreview.net |
LightningDrag: Lightning Fast and Accurate Drag-based Image Editing Emerging from Videos
|
| openreview.net |
BanditSpec: Adaptive Speculative Decoding via Bandit Algorithms
|
| openreview.net |
Log-Sum-Exponential Estimator for Off-Policy Evaluation and Learning
|
| ieeexplore.ieee.org |
A General Framework for Clustering and Distribution Matching With Bandit Feedback
|
| openreview.net |
Towards Understanding Why FixMatch Generalizes Better Than Supervised Learning
|
| openreview.net |
Optimal Multi-Objective Best Arm Identification with Fixed Confidence
|
| openreview.net |
<i>p</i>-Mean Regret for Stochastic Bandits
|
| arxiv.org |
Full Version on arXiv
|
| openreview.net |
Almost Minimax Optimal Best Arm Identification in Piecewise Stationary Linear Bandits
|
| openreview.net |
Batch Learning via Log-Sum-Exponential Estimator from Logged Bandit Feedback
|
| openreview.net |
Order-Optimal Instance-Dependent Bounds for Offline Reinforcement Learning with Preference Feedback
|
| openreview.net |
Influence Maximization via Graph Neural Bandits
|
| github.com |
Code
|
| ieeexplore.ieee.org |
Optimal Private Discrete Distribution Estimation with One-bit Communication
|
| ieeexplore.ieee.org |
Best Arm Identification with Arm Erasures
|
| ieeexplore.ieee.org |
Robust Distributed Gradient Descent to Corruption over Noisy Channels
|
| openreview.net |
DragDiffusion: Harnessing Diffusion Models for Interactive Point-based Image Editing
|
| yujun-shi.github.io |
Project Page
|
| openreview.net |
Fixed-Budget Differentially Private Best Arm Identification
|
| openreview.net |
Provable Benefits of Multi-task RL under Non-Markovian Decision Making Processes
|
| openreview.net |
AdjointDPM: Adjoint Sensitivity Method for Gradient Backpropagation of Diffusion Probabilistic Models
|
| openreview.net |
Learning Regularized Monotone Graphon Mean-Field Games
|
| dl.acm.org |
BLINK: Link Local Differential Privacy for Graph Neural Networks via Bayesian Estimation
|
| arxiv.org |
Deep Unrolling for Nonconvex Robust Principal Component Analysis
|
| proceedings.mlr.press |
Probably Anytime-Safe Stochastic Combinatorial Semi-Bandits
|
| proceedings.mlr.press |
Communication-Constrained Bandits under Additive Gaussian Noise
|
| arxiv.org |
Codes for Correcting <i>t</i> Limited-Magnitude Sticky Deletions
|
| arxiv.org |
Minimizing the Accumulated Trajectory Error to Improve Dataset Distillation
|
| openreview.net |
Towards Understanding and Mitigating Dimensional Collapse in Heterogeneous Federated Learning
|
| arxiv.org |
How Does Pseudo-Labeling Affect the Generalization Error of the Semi-Supervised Gibbs Algorithm?
|
| arxiv.org |
Almost Cost-Free Communication in Federated Best Arm Identification
|
| openreview.net |
Relational Reasoning via Set Transformers: Provable Efficiency and Applications to MARL
|
| openreview.net |
Minimax Optimal Fixed-Budget Best Arm Identification in Linear Bandits
|
| openreview.net |
Sharpness-Aware Training for Free
|
| ieeexplore.ieee.org |
Active-LATHE: An Active Learning Algorithm for Boosting the Error Exponent for Learning Homogeneous Ising Trees
|
| ieeexplore.ieee.org |
Best Restless Markov Arm Identification
|
| ieeexplore.ieee.org |
Codes for the Asymmetric Damerau--Levenshtein Distance
|
| ieeexplore.ieee.org |
Fast Beam Alignment via Pure Exploration in Multi-Armed Bandits
|
| ieeexplore.ieee.org |
Asymptotic Nash Equilibrium for the Sequential Adversarial Hypothesis Testing Game
|
| ieeexplore.ieee.org |
Covert Communication with Mismatched Decoders
|
| ijcai.org |
Towards Adversarially Robust Deep Image Denoising
|
| ijcai.org |
A Survey of Risk-Aware Multi-Armed Bandits
|
| arxiv.org |
Full Version
|
| openaccess.thecvf.com |
Mimicking the Oracle: An Initial Phase Decorrelation Approach for Class Incremental Learning
|
| openreview.net |
Efficient Sharpness-aware Minimization for Improved Training of Neural Networks
|
| aaai.org |
A Unifying Theory of Thompson Sampling for Continuous Risk-Averse Bandits
|
| github.com |
Java Code
|
| papers.nips.cc |
Robustifying Latent Tree Learning Algorithms with Vector Variables
|
| ieeexplore.ieee.org |
Distributed Sequential Hypothesis Testing With Zero-Rate Compression
|
| ieeexplore.ieee.org |
Optimal Adaptive Strategies for Sequential Quantum Hypothesis Testing
|
| ieeexplore.ieee.org |
An Interpretable Intensive Care Unit Mortality Risk Calculator
|
| ieeexplore.ieee.org |
Asymptotics of Sequential Composite Hypothesis Testing under Probabilistic Constraints
|
| ieeexplore.ieee.org |
On the Feed-Forward Rate-Distortion Function for Stationary and Ergodic Sources
|
| proceedings.mlr.press |
Probabilistic Sequential Shrinking: A Best Arm Identification Algorithm for Stochastic Bandits with Corruptions
|
| github.com |
Code
|
| recorder-v3.slideslive.com |
Video
|
| proceedings.mlr.press |
CIFS: Improving Adversarial Robustness of CNNs via Channel-wise Importance-based Feature Selection
|
| proceedings.mlr.press |
SGA: A Robust Algorithm for Partial Recovery of Tree-Structured Graphical Models with Noisy Samples
|
| github.com |
Code
|
| smartech.gatech.edu |
Video
|
| ieeexplore.ieee.org |
Third-Order Asymptotics of Variable-Length Compression Allowing Errors
|
| ieeexplore.ieee.org |
Optimal Resolution of Change-Point Detection with Empirically Observed Statistics and Erasures
|
| proceedings.mlr.press |
Thompson Sampling Algorithms for Mean-Variance Bandits
|
| github.com |
Code
|
| proceedings.mlr.press |
Best Arm Identification for Cascading Bandits in the Fixed Confidence Setting
|
| ieeexplore.ieee.org |
On the Error Exponent of Approximate Sufficient Statistics for M-ary Hypothesis Testing
|
| ieeexplore.ieee.org |
Achievability Bounds for Community Detection and Matrix Completion with Two-Sided Graph Side Information
|
| ieeexplore.ieee.org |
Bee-Identification Error Exponent with Absentee Bees
|
| ieeexplore.ieee.org |
On the Capacity of Deletion Channels with State
|
| ieeexplore.ieee.org |
Second-Order Asymptotics of Sequential Hypothesis Testing
|
| ieeexplore.ieee.org |
On the Second- and Third-Order Asymptotics of Smooth Rényi Entropy and Their Applications
|
| ieeexplore.ieee.org |
Variable-Length Source Dispersions Differ Under Maximum and Average Criteria
|
| openreview.net |
Economy Statistical Recurrent Units for Inferring Nonlinear Granger Causality
|
| openreview.net |
On Robustness of Neural Ordinary Differential Equations
|
| dl.acm.org |
Mobile Gait Analysis using Foot-Mounted UWB Sensors
|
| ecmlpkdd2019.org |
A Ranking Model Motivated by Nonnegative Matrix Factorization with Applications to Tennis Tournaments
|
| ieeexplore.ieee.org |
Second-Order Asymptotics for the Continuous-Time Poisson Channel
|
| ieeexplore.ieee.org |
Random Coding Error Exponent for the Bee-Identification Problem
|
| ieeexplore.ieee.org |
Distributed Detection with Empirically Observed Statistics
|
| ieeexplore.ieee.org |
Sequential Classification with Empirically Observed Statistics
|
| spars-workshop.org |
A Unified Framework for the Convergence Analysis of Optimization Algorithms via Sum-of-Squares
|
| ieeexplore.ieee.org |
Covert Communication Over a Compound Discrete Memoryless Channel
|
| ieeexplore.ieee.org |
Throughput Scaling of Covert Communication over Wireless Adhoc Networks
|
| ieeexplore.ieee.org |
Exact Channel Synthesis
|
| ieeexplore.ieee.org |
On Exact and ∞-Rényi Common Informations
|
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://vyftan.github.io/./conf.html готова к продвижению на 42%. 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: