Анализ сайта https://www.alirezafathi.org/
Основное Готовность: 100%
Домен
alirezafathi.org
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
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
~0,44сек
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 0,44сек оптимальна.
Объем документа
256Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 256Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 7
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 7 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Lato%3A300%2C300italic%2C400%2C400italic%2C700%2C700italic&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Google+Sans:400,500|Roboto:300,400,500,700|Source+Code+Pro:400,700&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto%3Ai%2Cbi%2C700%2C400&display=swap | |
| stylesheet | https://www.gstatic.com/_/atari/_/ss/k=atari.vw._eXkLR-OjqU.L.W.O/am=IAACHAAE/d=1/rs=AGEqA5nsf_KuRrevR_wvYvwFs5yssp01EA | |
| js | https://apis.google.com/js/client.js?onload=gapiLoaded | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-178421022-1 | |
| js | https://www.gstatic.com/_/atari/_/js/k=atari.vw.en_US.lM9D4hCvW98.O/am=IAACHAAE/d=1/rs=AGEqA5mvX-DVdqeLqmgX9kg-nVf7XAe6wg/m=view |
Серверные заголовки
Кол-во: 15
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 15шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| X-Frame-Options | DENY |
| Cache-Control | no-store, must-revalidate, no-cache, max-age=0 |
| Pragma | no-cache |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 01:54:48 GMT |
| cross-origin-opener-policy | unsafe-none |
| Content-Security-Policy | base-uri 'self';object-src 'none';report-uri /_/view/cspreport;script-src 'report-sample' 'nonce-8yn_nAyFgSlCvN0WQOMrgQ' 'unsafe-inline' 'unsafe-eval';worker-src 'self';frame-ancestors https://google-admin.corp.google.com/ |
| Cross-Origin-Resource-Policy | same-site |
| reporting-endpoints | default="/web-reports?jobset=prod&wcrumsspbp=true&bl=editors.sites-viewer-frontend_20260817.02_p0&app=25&clss=1&context=eJwNz2dUlAcaBeBh-L73RRj6wAxtGL7BAWliV0DFoMLKLrEuBM-xISqCihQlskZdY11jBznRrIjjioIVVOxrWTtgixjFFhEF6dJGKXt_PD_uvb-ueZdyv1m07JhFtGyiMlo2FWy3R8s8QMiLlikh3TNGtg6CfCtkPUB-FTINjP6zRR4OjWva5B3wY2KHfA3cDemUP4L2-E55Dxze3Ck_AXPuGeULwSm2R-4Bi2W98mXQ6dorl7n1ylszeuVdMHqNqWk4TP5gahoLGY1BwmqQ54QI5nC-MES4BhHDRwoToXnCGMEILzO_E95DVnKY8BvELQsTEkF-MkwwhxFnw4QxMHzhOCEU-i4dJ_jDz9XjhC0QM2S8MAt2bw0XDPCxI1xohJzECCEX3tv9RfgMlTxBqILlU_aLq-D5uf3iWzgXlCtehUdfcsU_YHblQTEBVjYeFNfB0SSDeBruvTeIj6E06j_i7-Dkni96gPcP-WIgSIX54uTao2IsLIUfYUBkgTgCjkQViKcgJe64uAKsl9eKKogZXSfOgunX68Q4-D2mXnwF1nvrRRV8O6wg03wFnbS2pBLQl1hSAFTctKI38Lf91jQNCj7ZUhEsqLWlZLhw3I6ug32xHbmAiWRPfaBomD1dhNDh9hQBRbORYeArJQWBQ5QDucHOFQ70K6zKc6QN4FXpSP3BPElFdvB1sYrMl6hok1ZNO6D4mJouwdM8J6qE5ZudaRVUbXehOpg-wZVmQb-brjQA3hRo6M4LDZVCTaWGGmBas4Zi4QW8gUvT3en8PHe6ArU_uVMjyAUtMUSylqbAlpla2g2fE7TUUKKldojM8qApkHnQg9bC8XcedBZC_SSKgKT-EqXB0HCJguHbOolM10t0caNENyAxV6JUuFwq0XVQlElkCx3QBePLJYqEfDgGtg8lcoRfeiTKgu4QHYkjddSbpiNO11HTjzpqg5QVOloOezJ1tA_W_ENH6yH2qY7mwPROHcWBwVNPhTAhWk-TQdPmRTooE7zpGRSSNxVDi6U3fQVrW29Swnm4ApKfN_nA7TxvKodn1d70Gh7Lgul-QTA9gbmngikBTE8Hkxnch4eQXRRMBVEhVATJ2SMpA_ZsGkX7IbLPaJoCupuh5As1D8dQM6ypHUOboDkpjIwwNzWMksBvbRgNhv85jKVScJg4ltzgdcNYqob5q8fTEtAZxpMv1KeFUxtIheHkA_Z_hJMLrH4bThthV0AE7YUbbyLoPrhs_5O0UNPwnprBblIVOcNtKAdzYxXZQX1-NbXBwoJqSoEHoz_SI1j0_UdKh5OlH6kEFhk-UTq0G2upByS7z-QDR87V0SnIjq-nf0N9RT21QX1IA7WB57kGstvYSN1FjSQWN9LSkU0kzWgiH_hhXhPNhsK1TbSnsonq3jZR4OBmKshqJqucZtod0kL74OVfW-jBwhayP95Capim_EJXJ33Bly9UPfMLRc35QtErWulVZiuln2qllTD5RitlwLjPrRQB5TvaqALKvrbRE6h53k4NcGBGB_nO76Bbik5yceukUKmT-FsnWUOl2khVEDTWSN_B_RNGGnXSSKGgeG4kJQx9gR1eTv9Gwx5_o9Gnuygc5rzrolezu-kDLNrXTSmw4XA3bYPYM900B670dtMt2CzvoZ1wQ9VL9-GkppecN_WSfqyMA6C5VcZGWGWU8QbYHW3Ce8Bxhgn_kmfCWXD7lgm73zHhd8VyjmqQc6fSlHNUppwLSU6mnAZFZ0zZ3VLgekng2XMFToDOTIFn_lPgYeUCj4VCqH0ksJmryIlDRX6lJq5sIa6CQxlmfAR2_2TGwevNeEixGS8b1odff-3D72HxCHNeBrs-mXNzXwuO0ltwYj8LvjTOgr2mWvDmKgsu91JwBWwcrOD5kQp2TlJwr0HByYcUnA6ulxVc8kTB_4V31y35QoUlK15bshX4QbOTFffXW_E1uAuGflZcCLqRVjzjoBXf-2jFj6EozprTs635q4MNl3xvw0djbPhyug375dtwAPQ9Ycv-sHCdHRdftePSTHuW3bHnh0uVPDFXySUnlKx4oeRtH5R88KOSNR4OvGOIA7sOdWANaEECT9CDN_iAHwTClHAHPrvHgQ19HLnwmiP7-Kl4ICQPUnEGGGNU3CWpWdCpecBFNa-_ouatUP9Gze_b1fwJrI1qVkFct5oLtE68ZZATz1_kxFsznDgbskKcedREZw6FMNhy2JlXdjvzATjm48In4BQUwRk4B1f8XLhjrwsvuOfCyXCpzIV_63VhX0c3Dsxz48tnNVx-XsNP4cgFDcde1fAc8O3ScJm5Oz-DV8Pc-cpLd74FC4K0_GCxlp_ConItZ4PqoZbXvNXyJrjFHlwGLuEerIWo1R68faTEDj9L7AbqbIkH-ei4PVXHPbBinY5H5ejY9lcdzzLo-FaNjlPtPLnc1ZPrnnqyIaovy6725QuSnq9Dmo-el4H1ED1nDtXzgXd63hPgxfuhPdGLe0u9mMu8uOqJF9dBe5U3PxnUj-9W9uNdNf04B5ItfHh1jg8n6H3ZPcGXJ6315fMGX145wY_ffvPjnSp_NlzwZ9EmgK9H9uep-f35eNAA3hAzgDfBv2ALbIMdYGdh9unQkadkk3txb5yz8PeE-OWSX_zchLQlKakBqQlp8an-y9DFp_jPS1myOC1-8dyZAwMHDg0cPmBYQODAmcmB_we5qrlE&build-label=editors.sites-viewer-frontend_20260817.02_p0&imp-sid=COygvbzStZYDFW3AzgAdbjErJw&is-cached-offline=false" |
| document-policy | include-js-call-stacks-in-crash-reports |
| Referrer-Policy | strict-origin-when-cross-origin |
| Server | ESF |
| X-XSS-Protection | 0 |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| Accept-Ranges | none |
| Vary | Sec-Fetch-Dest |
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
Google Frontend
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 Google Frontend.
Мета-теги Готовность: 48%
Title
Home
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: 4, 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: 5
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:title | Home |
| og:type | website |
| og:url | https://www.alirezafathi.org/ |
| og:description | I am a senior staff research scientist / manager at Google DeepMind. Before joining Google in 2016, I spent a couple of great years at Apple working on 3d computer vision. Before that I was a Postdoctoral Fellow in FeiFei Li's lab at Stanford back in 2013-2014. I received my Ph.D. degree from |
| og:image | https://lh3.googleusercontent.com/sitesv/AG8ngQWrKwGa4mvtxMVEAawUCI0AsvwoT9Qp1_Ch6pNTAiRVBnL1GjgHsHJMoPrgay9PVc_KHLV_lK3-rfzOk3IpEzrr6h1n5Sx1TUDZWllHMMZQPn6z9DRLbHuwe5yXcCN4xhb70JsWJ2h_p2AczgdzM0BQxAvTTN9sJsctQ4RQh05T3pbToXIh62IfyhwNy2P4mynXtmcAe-B44UkNmXcy6skUQjf96IaYuZyZBCscCVo=w1280 |
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 | referrer | strict-origin-when-cross-origin |
| property | og:title | Home |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://www.alirezafathi.org/ |
| property | og:description | I am a senior staff research scientist / manager at Google DeepMind. Before joining Google in 2016, I spent a couple of great years at Apple working on 3d computer vision. Before that I was a Postdoctoral Fellow in FeiFei Li's lab at Stanford back in 2013-2014. I received my Ph.D. degree from |
| property | og:image | https://lh3.googleusercontent.com/sitesv/AG8ngQWrKwGa4mvtxMVEAawUCI0AsvwoT9Qp1_Ch6pNTAiRVBnL1GjgHsHJMoPrgay9PVc_KHLV_lK3-rfzOk3IpEzrr6h1n5Sx1TUDZWllHMMZQPn6z9DRLbHuwe5yXcCN4xhb70JsWJ2h_p2AczgdzM0BQxAvTTN9sJsctQ4RQh05T3pbToXIh62IfyhwNy2P4mynXtmcAe-B44UkNmXcy6skUQjf96IaYuZyZBCscCVo=w1280 |
Оптимизация Готовность: 60%
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 0 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 141 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 32 достаточно.
Кол-во знаков контента 7895 на странице оптимально.
Кол-во слов 1146 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> 1. Это хорошо.
Тошнота
6,78
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
3,84%
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 |
|---|---|---|
| alireza | 46 | 4,01% |
| cordelia | 12 | 1,05% |
| schmid | 12 | 1,05% |
| learning | 10 | 0,87% |
| 8 | 0,70% | |
| object | 7 | 0,61% |
| funkhouser | 7 | 0,61% |
| neural | 6 | 0,52% |
| thomas | 6 | 0,52% |
| abhijit | 6 | 0,52% |
| visual | 5 | 0,44% |
| egocentric | 5 | 0,44% |
| mathilde | 5 | 0,44% |
| caroline | 5 | 0,44% |
| pantofaru | 5 | 0,44% |
| segmentation | 5 | 0,44% |
| models | 4 | 0,35% |
| neurips | 4 | 0,35% |
| semantic | 4 | 0,35% |
| murphy | 4 | 0,35% |
Индексация Готовность: 0%
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 132 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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
Не найдено
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 0 оптимально.
Внешние ссылки
Кол-во: 105
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 105 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| svl.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">FeiFei Li's lab</span>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">Google Scholar</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Temporal Chaing of Thought: Long Video Understanding by Thinking in Frames</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">NeurIPS, 2025</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">FirePlace: Geometric Refinement of LLM Common Sense Reasoning for 3D Object Placement</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">CVPR, 2025</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Visual Lexicon: Rich Image Features in Language Space</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">CVPR, 2025</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Language-Guided Image Tokenization for Generation</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">CVPR</span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">, </span><span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">2025</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">SceneCraft: An LLM Agent for Synthesizing 3D Scene as Blender Code</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">ICML, 2024</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Web-Scale Visual Entity Recognition: An LLM-Driven Data Approach</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">NeurIPS, 2024</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">A Generative Approach for Wikipedia-Scale Visual Entity Recognition</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">CVPR, 2024</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Retrieval-Enhanced Contrastive Vision-Text Models</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">ICLR, 2024</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">AVIS: Autonomous Visual Information Seeking with Large Language Models</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">NeurIPS, 2023</span>
|
Анализировать url |
| ai.googleblog.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Google blog post</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Learning Object-centric Neural Scattering Functions for Free-viewpoint Relighting and Scene Composition</span>
|
Анализировать url |
| shellguo.com |
<span class="C9DxTc " style="color: #000000; font-style: italic; font-variant: normal;">Michelle Guo*</span>
|
Анализировать url |
| alirezafathi.org |
<span class="C9DxTc " style="color: #000000; font-style: italic; font-variant: normal;">Alireza Fathi</span>
|
Анализировать url |
| yuyuchang.github.io |
<span class="C9DxTc " style="color: #000000; font-style: italic; font-variant: normal;">Yen-Yu Chang</span>
|
Анализировать url |
| ericryanchan.github.io |
<span class="C9DxTc " style="color: #000000; font-style: italic; font-variant: normal;">Eric Ryan Chan</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="color: #000000; font-style: italic; font-variant: normal;">Ruohan Gao</span>
|
Анализировать url |
| cs.princeton.edu |
<span class="C9DxTc " style="color: #000000; font-style: italic; font-variant: normal;">Thomas Funkhouser</span>
|
Анализировать url |
| jiajunwu.com |
<span class="C9DxTc " style="color: #000000; font-style: italic; font-variant: normal;">Jiajun Wu</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">TMLR, 2023</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">REVEAL: Retrieval-Augmented Visual-Language Pre-Training with Multi-Source Multimodal Knowledge Memory</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">CVPR, 2023</span>
|
Анализировать url |
| ai.googleblog.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Google blog post</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Improving Image Recognition by Retrieving from Web-Scale Image-Text Data</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="text-decoration: underline;">CVPR, 2023</span>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">A Memory Transformer Network for Incremental Learning</span>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">BMVC, 2022</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">im2nerf: Image to Neural Radiance Field in the Wild</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">arXiv:2209.04061, 2022</span>
|
Анализировать url |
| github.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Pre-Tram: Self-supervised Pre-training via Connecting Trajectory and Map</span>
|
Анализировать url |
| github.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">ECCV, 2022</span>
|
Анализировать url |
| abhijitkundu.info |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Roboto, Arial; font-size: 12.0pt; font-variant: normal; font-weight: 400; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Panoptic Neural Fields: A Semantic Object-Aware Neural Scene Representation</span>
|
Анализировать url |
| abhijitkundu.info |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">CVPR, 2022</span>
|
Анализировать url |
| shellguo.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-variant: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline;">Object-Centric Neural Scene Rendering</span>
|
Анализировать url |
| shellguo.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">arXiv:2012.08503</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">An LSTM Approach to Temporal 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Virtual Multi-view Fusion for 3D Semantic Segmentation</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Pillar-based Object Detection for Autonomous Driving</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">DOPS: Learning to Detect 3D Objects and Predict their 3D Shapes</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.googleblog.com |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-variant: normal; text-decoration: underline;">Google blog post</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">3D-MPA: Multi Proposal Aggregation for 3D Semantic Instance Segmentation</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Floors are Flat: Leveraging Semantics for Real-Time Surface Normal Prediction</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Tracking emerges by colorizing video</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Instance embedding transfer to unsupervised video object segmentation</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">The devil is in the decoder</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Semantic instance segmentation via deep metric learning</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| vision.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Reasoning about Object Affordances in a Knowledge Base Representation</span>
|
Анализировать url |
| vision.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">VideoSET: Video Summary Evaluation through Text</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">Project Page</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Learning to Predict Gaze in Egocentric Video</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Learning Descriptive Models of Objects and Activities from Egocentric Video</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Modeling Actions through State Changes</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Learning to Recognize Daily Actions using Gaze</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">Project Page</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Detecting Eye Contact using Wearable Eye-Tracking Glasses</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Social Interactions: A First-Person Perspective</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">Dataset</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Understanding Egocentric Activities</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">Dataset</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Combining Self Training and Active Learning for Video Segmentation</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">Abstract</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">Software</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Learning to Recognize Objects in Egocentric Activities</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">Dataset</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Detecting Road Intersections from GPS Traces</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 400; text-decoration: none; vertical-align: baseline;">PDF</span>
|
Анализировать url |
| ai.stanford.edu |
<span class="C9DxTc aw5Odc " style="font-family: Lato, Arial; font-size: 11.0pt; font-style: normal; font-weight: 700; text-decoration: underline; vertical-align: baseline;">Action Recognition by Learning Mid-Level Motion Features</span>
|
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://www.alirezafathi.org/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 52%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: