Анализ сайта karolhausman.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
karolhausman.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.
Цепочка редиректов:
http://karolhausman.github.io
301 MovedPermanently
https://karolhausman.github.io/
200 OK
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.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,48сек
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 0,48сек оптимальна.
Объем документа
115Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 115Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 10
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 10 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | css/bootstrap.css | |
| stylesheet | css/grayscale_white.css | |
| stylesheet | text/css | font-awesome/css/font-awesome.min.css |
| stylesheet | text/css | //fonts.googleapis.com/css?family=Lora:400,700,400italic,700italic |
| stylesheet | text/css | //fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:400,700 |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto | |
| js | js/jquery.js | |
| js | js/bootstrap.min.js | |
| js | js/jquery.easing.min.js | |
| js | js/grayscale.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 | "65f08954-1cfb6" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 7E56:174B6E:EA310:F9095:6A88FC6D |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 01:33:33 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270062-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787362414.756274,VS0,VE126 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 44b488f5ac749ae511c98cff49b388c440fb6873 |
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
Karol Hausman
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: 13, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Karol Hausman
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 13, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Мета-тег description совпадает с title! Внесите правку в title или 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: 3
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 3шт. 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 | description | Karol Hausman |
| name | author | Karol Hausman |
Оптимизация Готовность: 52%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 12 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 75 достаточно.
Кол-во знаков контента 30509 на странице оптимально.
Кол-во слов 4838 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 <h2> 3. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 3.
Тошнота
10,15
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
8,89%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
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 |
|---|---|---|
| bibtex | 103 | 2,13% |
| learning | 75 | 1,55% |
| hausman | 68 | 1,41% |
| sukhatme | 38 | 0,79% |
| website | 37 | 0,76% |
| conference | 35 | 0,72% |
| robotics | 30 | 0,62% |
| workshop | 28 | 0,58% |
| levine | 27 | 0,56% |
| international | 27 | 0,56% |
| reinforcement | 26 | 0,54% |
| perception | 20 | 0,41% |
| schaal | 19 | 0,39% |
| chebotar | 18 | 0,37% |
| systems | 17 | 0,35% |
| research | 16 | 0,33% |
| interactive | 15 | 0,31% |
| robotic | 15 | 0,31% |
| control | 13 | 0,27% |
| hausman* | 13 | 0,27% |
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 314 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: 103
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 103 оптимально.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /bio.txt |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">Bio</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/rt2-2023arxiv.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/rt1-2022arxiv.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/huang22inner.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/burns22icml.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/saycan22arxiv.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/uchendu22jsrl.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/gupta21dbap.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /mt-opt/ |
MT-Opt: Continuous Multi-Task Robotic Reinforcement Learning at Scale
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/mt-opt21.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /mt-opt/ |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/pcgrad.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/q2opt.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/off-dads.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/async.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/dads.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/relay.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/meta-world.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/julian18iser.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/hausman18iclr.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/hausman17nips.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/chebotar-hausman-zhang17icml.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman-chebotar16iser.pdf |
Generalizing Regrasping with Supervised Policy Learning
|
|
|
| /bibtex/hausman-chebotar16iser.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman-chebotar16iser.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/chebotar16iros.pdf |
Self-Supervised Regrasping using Spatio-Temporal Tactile Features and Reinforcement Learning
|
|
|
| /bibtex/chebotar16iros.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/chebotar16iros.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman17nips-ws2.pdf |
Learning Skill Embeddings for Transferable Robot Skills
|
|
|
| /pdf/hausman17nips-ws2.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman17nips-ws1.pdf |
Learning Robot Skill Embeddings
|
|
|
| /pdf/hausman17nips-ws1.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /bibtex/hausman17corl.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman17rss-ws.pdf |
IntentionGAN: Multi-Modal Imitation Learning from Unstructured Demonstrations
|
|
|
| /bibtex/hausman17rss-ws.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman17rss-ws.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/chebotar-hausman-zhang17rss-ws.pdf |
Combining Model-Based and Model-Free Updates for Deep Reinforcement Learning
|
|
|
| /bibtex/chebotar-hausman-zhang17rss-ws.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/chebotar-hausman-zhang17rss-ws.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman-chebotar17aaai-ws.pdf |
Regrasping using Tactile Perception and Supervised Policy Learning
|
|
|
| /bibtex/hausman-chebotar17aaai-ws.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman-chebotar17aaai-ws.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman-chebotar16iros-ws.pdf |
Supervised Policy Fusion with Application to Regrasping
|
|
|
| /bibtex/hausman-chebotar16iros-ws.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman-chebotar16iros-ws.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/icra15articulation.pdf |
Active Articulation Model Estimation through Interactive Perception
|
|
|
| /bibtex/hausman15icra.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/icra15articulation.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/su15hum.pdf |
Force Estimation and Slip Detection for Grip Control using a Biomimetic Tactile Sensor
|
|
|
| /bibtex/su15hum.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/su15hum.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /bibtex/springer-ch10.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman13interactive.pdf |
Tracking-based Interactive Segmentation of Textureless Objects
|
|
|
| /bibtex/hausman13icra.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman13interactive.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /bibtex/chebotar16-ws-icra.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/chebotar16-ws-icra.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/zhesu15-ws-bmva.pdf |
Slip Classification Using Tangential and Torsional Skin Distortions<br>on a Biomimetic Tactile Sensor
|
|
|
| /bibtex/zhesu15-ws-bmva.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/zhesu15-ws-bmva.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/zhesu15-ws-iros.pdf |
Slip Detection and Classification for Grip Control using Multiple Sensory Modalities<br>on a Biomimetic Tactile Sensor
|
|
|
| /bibtex/zhesu15-ws-iros.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/zhesu15-ws-iros.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman-iros14-ws-ior.pdf |
Towards Interactive Object Recognition
|
|
|
| /bibtex/hausman14iros-ws-b.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman-iros14-ws-ior.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman12interactive.pdf |
Segmentation of Cluttered Scenes through Interactive Perception
|
|
|
| /bibtex/hausman12icra-ws.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman12interactive.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/bersch12interactive.pdf |
Segmentation of Textured and Textureless Objects through Interactive Perception
|
|
|
| /bibtex/bersch12rss-ws.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/bersch12interactive.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /bibtex/preiss18ijrr.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| / |
Confidence-rich Grid Mapping
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/agha17isrr.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/preiss17rss.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| / |
Planning High-speed Safe Trajectories in Confidence-rich Map
|
|
Анализировать url |
| /bibtex/heiden17iros.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman16iros.pdf |
Occlusion-Aware Multi-Robot 3D Tracking
|
|
|
| /bibtex/hausman16iros.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman16iros.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /bibtex/hausman15ijrr.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman16icra.pdf |
Self-Calibrating Multi-Sensor Fusion with Probabilistic Measurement Validation for Seamless Sensor Switching on a UAV
|
|
|
| /bibtex/hausman16icra.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman16icra.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman14iser.pdf |
Cooperative Control for Target Tracking with Onboard Sensing
|
|
|
| /bibtex/hausman14iser.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman14iser.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/agha17-ws-iros.pdf |
Confidence-aware Occupancy Grids
|
|
|
| /bibtex/agha17-ws-iros.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/agha17-ws-iros.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/heiden17-ws-iros.pdf |
High-speed Safe Trajectory Planning in Confidence-rich Maps
|
|
|
| /bibtex/heiden17-ws-iros.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/heiden17-ws-iros.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman16-ws-rss.pdf |
Observability-Aware Trajectory Optimization for Self-Calibration with Application to UAVs
|
|
|
| /bibtex/hausman16-ws-rss.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman16-ws-rss.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
|
| /pdf/hausman15-ws-iros.pdf |
Optimization-based Cooperative Multi-Robot Target Tracking<br>with Reasoning about Occlusions
|
|
|
| /bibtex/hausman15-ws-iros.bib |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
|
Анализировать url |
| /pdf/hausman15-ws-iros.pdf |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 205
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 205 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| physicalintelligence.company |
Physical Intelligence (Pi)
|
Анализировать url |
| ai.google |
Google Deepmind
|
Анализировать url |
| stanford.edu |
Stanford
|
Анализировать url |
| cs224r.github.io |
Deep Reinforcement Learning (CS 224R)
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fa fa-twitter fa-fw"></i> <span class="network-name">Twitter</span>
|
|
| physicalintelligence.company |
Physical Intelligence (Pi)
|
Анализировать url |
| corl2023.org |
Early Career Keynote at CoRL 2023
|
Анализировать url |
| robotics-transformer-x.github.io |
RT-X
|
Анализировать url |
| kayburns.github.io |
segmenting features
|
Анализировать url |
| robotics-transformer2.github.io |
RT-2
|
Анализировать url |
| nytimes.com |
article
|
Анализировать url |
| nytimes.com |
podcast
|
Анализировать url |
| palm-e.github.io |
PaLM-E
|
Анализировать url |
| say-can.github.io |
SayCan
|
Анализировать url |
| youtu.be |
Yannic's youtube channel
|
Анализировать url |
| youtu.be |
here
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Two Minutes Papers channel
|
Анализировать url |
| twitter.com |
twitter thread
|
|
| nytimes.com |
The New York Times
|
Анализировать url |
| washingtonpost.com |
The Washington Post
|
Анализировать url |
| cbsnews.com |
60 minutes
|
Анализировать url |
| techcrunch.com |
Techcrunch
|
Анализировать url |
| wired.com |
WiRED
|
Анализировать url |
| quantamagazine.org |
Quanta Magazine
|
Анализировать url |
| cnet.com |
CNET
|
Анализировать url |
| theverge.com |
The Verge
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fa fa-google fa-fw"></i> <span class="network-name">Google Scholar</span>
|
Анализировать url |
| robotics-transformer-x.github.io |
Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| robotics-transformer-x.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| kayburns.github.io |
What Makes Pre-Trained Visual Representations Successful for Robust Manipulation?
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| kayburns.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| kayburns.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| robovqa.github.io |
RoboVQA: Multimodal Long-Horizon Reasoning
for Robotics
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| robovqa.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| rt-trajectory.github.io |
RT-Trajectory: Robotic Task Generalization via Hindsight Trajectory Sketches
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| rt-trajectory.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| rt-trajectory.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| rt-sketch.github.io |
RT-Sketch: Goal-Conditioned Imitation
Learning from Hand-Drawn Sketches
|
Анализировать url |
| rt-sketch.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| rt-sketch.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| qtransformer.github.io |
Q-Transformer: Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| qtransformer.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| qtransformer.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| robotics-transformer2.github.io |
RT-2: Vision-Language-Action Models
Transfer Web Knowledge to Robotic Control
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| robotics-transformer2.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| robot-moo.github.io |
Open-World Object Manipulation using Pre-Trained Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| robot-moo.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| robot-moo.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| grounded-decoding.github.io |
Grounded Decoding:
Guiding Text Generation with Grounded Models for Robot Control
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| grounded-decoding.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| grounded-decoding.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| palm-e.github.io |
PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| palm-e.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| palm-e.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| rl-at-scale.github.io |
Deep RL at Scale:
Sorting Waste in Office Buildings with a Fleet of Mobile Manipulators
|
Анализировать url |
| rl-at-scale.github.io |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| rl-at-scale.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| rl-at-scale.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| diffusion-rosie.github.io |
Scaling Robot Learning with Semantically Imagined Experience
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| diffusion-rosie.github.io |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| diffusion-rosie.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| instructionaugmentation.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| robotics-transformer1.github.io |
RT-1: Robotics Transformer
for Real-World Control at Scale
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| robotics-transformer.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| code-as-policies.github.io |
Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| code-as-policies.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| innermonologue.github.io |
Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning <br>with Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| innermonologue.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Offline Reinforcement Learning at Multiple Frequencies
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| say-can.github.io |
Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| say-can.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Jump-Start Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| jumpstart-rl.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| dbap-rl.github.io |
Demonstration-Bootstrapped Autonomous Practicing via Multi-Task Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="fa fa-file-pdf-o fa-fw"></i> <span class="network-name">pdf</span>
|
Анализировать url |
| dbap-rl.github.io |
<i class="fa fa-video-camera fa-fw"></i> <span class="network-name">website</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How to Leverage Unlabeled Data in Offline Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| scholar.googleusercontent.com |
<i class="fa fa-file-text-o fa-fw"></i> <span class="network-name">bibtex</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
Оптимизация сайта karolhausman.github.io выполнена всего на 46%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: