Анализ сайта https://yuzhanghk.github.io/
Основное Готовность: 95%
Домен
yuzhanghk.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 31.10.2026 8:15:00.
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
~0,28сек
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 0,28сек оптимальна.
Объем документа
83Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 83Кб 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 | assets/css/main.css | |
| js | assets/js/jquery.min.js | |
| js | assets/js/jquery.scrollex.min.js | |
| js | assets/js/jquery.scrolly.min.js | |
| js | assets/js/skel.min.js | |
| js | assets/js/util.js | |
| js | assets/js/main.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 | "6a092bbe-14e37" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | FC32:376FA0:255A4E:283394:6A89B998 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 15:00:41 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270070-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787410842.594024,VS0,VE116 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 3b0e38f2403f1da6cc131bc8a5a750c2321708d2 |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
Yu Zhang's Homepage
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: 19, 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
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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
Оптимизация Готовность: 62%
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 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 17 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 477 достаточно.
Кол-во знаков контента 54527 на странице оптимально.
Кол-во слов 8093 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> 10. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 10.
Тошнота
12,12
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
3,55%
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 |
|---|---|---|
| learning | 147 | 1,82% |
| conference | 133 | 1,64% |
| proceedings | 126 | 1,56% |
| multi-task | 52 | 0,64% |
| international | 52 | 0,64% |
| intelligence | 44 | 0,54% |
| knowledge | 40 | 0,49% |
| artificial | 37 | 0,46% |
| neural | 36 | 0,44% |
| machine | 31 | 0,38% |
| accepted | 30 | 0,37% |
| dit-yan | 28 | 0,35% |
| transfer | 25 | 0,31% |
| transactions | 25 | 0,31% |
| sustech | 24 | 0,30% |
| student | 23 | 0,28% |
| discovery | 22 | 0,27% |
| networks | 21 | 0,26% |
| processing | 21 | 0,26% |
| systems | 21 | 0,26% |
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 258 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: 45
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 45 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Mixture of Cluster-Conditional LoRA Experts for Vision-Language Instruction Tuning
|
|
Анализировать url |
| / |
KICGPTv2: Large Language Model with Knowledge in Context for Knowledge Graph Completion
|
|
Анализировать url |
| / |
MoPD: Mixture-of-Prompts Distillation for Vision-Language Models
|
|
Анализировать url |
| /papers/Zhang_Cheung_Liu_TKDE15.pdf |
A Unified Framework for Epidemic Prediction based on Poisson Regression
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_TKDD14.pdf |
A Regularization Approach to Learning Task Relationships in Multitask Learning
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_TKDD13.pdf |
Multilabel Relationship Learning
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_TIST12.pdf |
Transfer Metric Learning with Semi-Supervised Extension
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_TNN11.pdf |
Semisupervised Generalized Discriminant Analysis
|
|
|
| / |
NaRA: Noise-Aware LoRA for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Diffusion LLMs
|
|
Анализировать url |
| / |
SPARD: Defending Harmful Fine-Tuning Attack via Safety Projection with Relevance–Diversity Data Selection
|
|
Анализировать url |
| / |
Semi-Supervised Noise Adaptation: Transferring Knowledge from Noise Domain
|
|
Анализировать url |
| / |
SIMS: Scale-Invariant Merit-Function-Based Scalarization for Multi-Task Learning
|
|
Анализировать url |
| / |
HAD: Heterogeneity-Aware Distillation for Lifelong Heterogeneous Learning
|
|
Анализировать url |
| / |
DynamicGTR: Leveraging Graph Topology Representation Preferences to Boost VLM Capabilities on Graph QAs
|
|
Анализировать url |
| / |
Embracing Positional Bias in Multiple-Choice Question Answering via Permutation Equivariant Neural Networks
|
|
Анализировать url |
| / |
Graph2Video: Leveraging Video Models to Model Dynamic Graph Evolution
|
|
Анализировать url |
| / |
Forward-Backward Reasoning in Large Language Models for Mathematical Verification
|
|
Анализировать url |
| / |
Selective Prompting Tuning for Personalized Conversations with LLMs
|
|
Анализировать url |
| / |
Enhancing Sharpness-Aware Minimization by Learning Perturbation Radius
|
|
Анализировать url |
| / |
Eyes Closed, Safety On: Protecting Multimodal LLMs via Image-to-Text Transformation
|
|
Анализировать url |
| / |
MTMamba: Enhancing Multi-Task Dense Scene Understanding by Mamba-Based Decoders
|
|
Анализировать url |
| / |
A First-Order Multi-Gradient Algorithm for Multi-Objective Bi-Level Optimization
|
|
Анализировать url |
| / |
Open-Set Semi-Supervised Learning by Distribution Alignment
|
|
Анализировать url |
| / |
Enhancing Code Representation Learning for Code Search with Abstract Code Semantics
|
|
Анализировать url |
| / |
Visually-Aware Audio Captioning With Adaptive Audio-Visual Attention
|
|
Анализировать url |
| /codes/ODE_LSTM.rar |
code
|
|
Анализировать url |
| /papers/Zhang_Han_AAAI19_supp.pdf |
Supplementary Material
|
|
|
| /codes/TAT.zip |
Matlab Code
|
|
Анализировать url |
| /papers/Zhang_AAAI15_supp.pdf |
Supplementary Material
|
|
|
| /codes/MeTaG.zip |
Matlab Code
|
|
Анализировать url |
| /codes/DFG.zip |
Matlab Code
|
|
Анализировать url |
| /papers/Zhang_Yeung_ECML12.pdf |
Multi-Task Boosting by Exploiting Task Relationships
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_KDD12.pdf |
Overlapping Community Detection via Bounded Nonnegative Matrix Tri-Factorization
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_ECML11.pdf |
Discriminative Experimental Design
|
|
|
| /codes/MTRL.zip |
Matlab Code
|
|
Анализировать url |
| /papers/Zhang_Yeung_KDD10.pdf |
Transfer Metric Learning by Learning Task Relationships
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_CVPR10.pdf |
Multi-Task Warped Gaussian Process for Personalized Age Estimation
|
|
|
| /codes/MTWGP.zip |
Matlab Code
|
|
Анализировать url |
| /papers/Zhang_Yeung_ECML09b.pdf |
Semi-Supervised Multi-Task Regression
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_ECML09a.pdf |
Heteroscedastic Probabilistic Linear Discriminant Analysis with Semi-Supervised Extension
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_ECML08.pdf |
Semi-Supervised Discriminant Analysis via CCCP
|
|
|
| /papers/Zhang_Yeung_CVPR08.pdf |
Semi-Supervised Discriminant Analysis using Robust Path-based Similarity
|
|
|
| /papers/Yu_Zhang_PhD_Thesis.pdf |
pdf
|
|
|
| /papers/Cao_Zhang_Yang_chapter12.pdf |
Transfer Learning, Multi-Task Learning and Cost-Sensitive Learning
|
|
|
| /papers/Yeung_Zhang_chapter09.pdf |
Learning Inverse Dynamics by Gaussian Process Regression under the Multi-Task Learning Framework
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 204
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 204 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| faculty.sustech.edu.cn |
Associate Professor
|
Анализировать url |
| cse.sustech.edu.cn |
Department of Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| sustech.edu.cn |
Southern University of Science and Technology
|
Анализировать url |
| github.com |
Github
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
JMLR paper
|
Анализировать url |
| scholar.google.com.hk |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
DBLP
|
Анализировать url |
| cambridge.org |
Transfer Learning
|
Анализировать url |
| item.jd.com |
A Chinese Translation
|
Анализировать url |
| cambridge.org |
<b><font color="red">Choice Outstanding Academic Title 2020, Choice Reviews</font></b>
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Dual-balancing for Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| journal.hep.com.cn |
Mitigating Scale Imbalance and Conflicting Gradients in Deep Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Domain-Guided Conditional Diffusion Model for Unsupervised Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| xplorestaging.ieee.org |
Online Test-Time Adaptation of Spatial-Temporal Traffic Flow Forecasting
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
A Versatile Framework for Unsupervised Domain Adaptation based on Instance Weighting
|
Анализировать url |
| doi.org |
Multi-Objective Meta-Learning
|
Анализировать url |
| doi.org |
Multi-Task Learning in Natural Language Processing: An Overview
|
Анализировать url |
| doi.org |
Hypergraph-based Multi-Task Feature Selection with Temporally-Constrained Group Sparsity Learning on fMRI
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Selective Random Walk for Transfer Learning in Heterogeneous Label Spaces
|
Анализировать url |
| jmlr.org |
LibMTL: A Python Library for Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| doi.org |
Learning Linear and Nonlinear Low-Rank Structure in Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Superpixelwise Low-rank Approximation based Partial Label Learning for Hyperspectral Image Classification
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Multi-Source Heterogeneous Domain Adaptation with Conditional Weighting Adversarial Network
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
A Survey on Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Reasonable Effectiveness of Random Weighting: A Litmus Test for Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Local Low-Rank Approximation With Superpixel-Guided Locality Preserving Graph for Hyperspectral Image Classification
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
A Context-Enhanced Sentence Representation Learning Method for Close Domains with Topic Modeling
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Bi-Directional Recurrent Attentional Topic Model
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Discriminative Distribution Alignment: A Unified Framework for Heterogeneous Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| doi.org |
Low-Resolution Image Categorization via Heterogeneous Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| academic.oup.com |
An Overview of Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| jiqizhixin.com |
here
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
<b><font color="red">Best Paper Award</font></b>
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
A Component-based Diffusion Model with Structural Diversity for Social Networks
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Link
|
Анализировать url |
| sciencedirect.com |
Instance-Specific Canonical Correlation Analysis
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Link
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Link
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Link
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Link
|
Анализировать url |
| aas.net.cn |
A New Age Estimation Method based on Ensemble Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Discrete Latent Features Ablate Adversarial Attack: A Robust Prompt Tuning Framework for VLMs
|
Анализировать url |
| openreview.net |
MoSA: Mosaic Shared Adaptation of Large Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Reasoning-Aligned Perception Decoupling for Scalable Multi-modal Reasoning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
MoPFormer: Motion-Primitive Transformer for Wearable-Sensor Activity Recognition
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Open Your Eyes: Vision Enhances Message Passing Neural Networks in Link Prediction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Come Together, But Not Right Now: A Progressive Strategy to Boost Low-Rank Adaptation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PLAN: Proactive Low-Rank Allocation for Continual Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
HiRA: Parameter-Efficient Hadamard High-Rank Adaptation for Large Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
ComLoRA: A Competitive Learning Approach for Enhancing LoRA
|
Анализировать url |
| openreview.net |
MTSAM: Multi-Task Fine-Tuning for Segment Anything Model
|
Анализировать url |
| openreview.net |
HeadMap: Locating and Enhancing Knowledge Circuits in LLMs
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Sharpness-Aware Black-Box Optimization
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
EMOVA: Empowering Language Models to See, Hear and Speak with Vivid Emotions
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Mixture of insighTful Experts (MoTE): The Synergy of Reasoning Chains and Expert Mixtures in Self-Alignment
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Time-Varying LoRA: Towards Effective Cross-Domain Fine-Tuning of Diffusion Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
GITA: Graph to Visual and Textual Integration for Vision-Language Graph Reasoning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
RouterDC: Query-Based Router by Dual Contrastive Learning for Assembling Large Language Models
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Rethinking Guidance Information to Utilize Unlabeled Samples: A Label Encoding Perspective
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Gradual Domain Adaptation via Gradient Flow
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Nemesis: Normalizing the Soft-Prompt Vectors of Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Adaptive Stochastic Gradient Algorithm for Black-box Multi-Objective Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
MetaMath: Bootstrap Your Own Mathematical Questions for Large Language Models
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Effective Structured Prompting by Meta-Learning and Representative Verbalizer
|
Анализировать url |
| ijcai.org |
Multi-Task Learning via Time-Aware Neural ODE
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Leveraging per Image-Token Consistency for Vision-Language Pre-training
|
Анализировать url |
| openreview.net |
An Adaptive Policy to Employ Sharpness-Aware Minimization
|
Анализировать url |
| ojs.aaai.org |
Learning Conflict-Noticed Architecture for Multi-Task Learning
|
Анализировать url |
| ojs.aaai.org |
Personalized Dialogue Generation with Persona-Adaptive Attention
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Learning Retrieval Augmentation for Personalized Dialogue Generation
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
KICGPT: Large Language Model with Knowledge in Context for Knowledge Graph Completion
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Unsupervised Domain Adaptation via Bidirectional Cross-Attention Transformer
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Partially-Labeled Domain Generalization via Multi-Dimensional Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Dynamic Sparse Network for Time Series Classification: Learning What to "See"
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Subspace Learning for Effective Meta-Learning
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
SpeechT5: Unified-Modal Encoder-Decoder Pre-training for Spoken Language Processing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
project
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Exploring Machine Speech Chain for Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Multi-View Self-Attention based Transformer for Speaker Recognition
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
Disentangling Task Relations for Few-shot Text Classification via Self-Supervised Hierarchical Task Clustering
|
Анализировать url |
| isca-speech.org |
Leveraging Pseudo-labeled Data to Improve Direct Speech-to-Speech Translation
|
Анализировать url |
| isca-speech.org |
LightHuBERT: Lightweight and Configurable Speech Representation Learning with Once-for-All Hidden-Unit BERT
|
Анализировать url |
| isca-speech.org |
A Study of Modeling Rising Intonation in Cantonese Neural Speech Synthesis
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Learning Feature Alignment Architecture for Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Effective, Efficient and Robust Neural Architecture Search
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| bmvc2022.mpi-inf.mpg.de |
Selective Partial Domain Adaptation
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
DHA: Product Title Generation with Discriminative Hierarchical Attention for E-commerce
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Adversarial VAE with Normalizing Flows for Multi-Dimensional Classification
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Multi-Objective Meta Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| proceedings.neurips.cc |
Effective Meta-Regularization by Kernelized Proximal Regularization
|
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://yuzhanghk.github.io/ видят поисковые системы. Процент оптимизации невысокий - 47%. Чтобы улучшить сайт и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: