Анализ сайта koniusz.com
Основное Готовность: 45%
Домен
koniusz.com
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
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 небезопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
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
~1,49сек
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 1,49сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
126Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 126Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | style.css |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-88914626-1 |
Серверные заголовки
Кол-во: 6
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 6шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sat, 22 Aug 2026 21:45:34 GMT |
| Server | Apache |
| Upgrade | h2 |
| Connection | Upgrade |
| Vary | Accept-Encoding |
| Transfer-Encoding | chunked |
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
Apache
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 Apache.
Мета-теги Готовность: 19%
Title
Piotr Koniusz
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
Associate Professor Koniusz, Assoc. Prof. Koniusz, A/Prof. Koniusz, Prof. Koniusz, Koniusz, Piotr Koniusz, UNSW, CSE, University of New South Wales, Australian National University, ANU, Data61, CSIRO, Principal Research Scientist, Associate Professor
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 уменьшить число символов в description (текущее значение: 250, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Associate Professor Koniusz, Assoc. Prof. Koniusz, A/Prof. Koniusz, Prof. Koniusz, Koniusz, P. Koniusz, Piotr Koniusz, Peter Koniusz, pkoniusz, CSE, UNSW, University of New South Wales, Data61, CSIRO, Australian National University, ANU, Computer Vision, CV, Machine Learning, ML, Artificial Intelligence, AI, PhD Study, PhD Scholarship, Scholarship, PhD position, PhD Supervisor, PhD Advisor, Deep Learning, Token, VLM, MLLM, LLM, Foundation Models, Self-supervised Learning, Contrastive Learning, SSL, Masked Image Modeling, MIM, Few-shot Learning, Incremental Learning, Domain Adaptation, Graph Learning, GNN, Second-order Pooling, Tensor Pooling, Matrix Square Root, Eigenvalue Power Normalisation, Power Normalisation, Higher Order Pooling, Higher-order Pooling, High Order Pooling, High-order Pooling, Bilinear Pooling, RKHS, NeurIPS, CVPR, ECCV, ICLR, ICML, Convolutional Neural Networks, CNN, Publications, Image Classification, Action Recognition, Image Segmentation, Object Detection, Open MIC, Area Chair, Program Chair, Workshop Chair, Hao Zhu, Allen Zhu, Yao Ni, Shan Zhang, Lei Wang, Hongguang Zhang, Changsheng Lu, Keypoints
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.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://www.koniusz.com
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.
Домен в каноническом Url не совпадает!
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=0.36, maximum-scale=2, minimum-scale=0.3, user-scalable=yes, minimal-ui
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 user-scalable определяет доступность масштабирования страницы пользователем.
Meta-тег viewport со значением minimum-scale определяет минимальный масштаб области просмотра.
Meta-тег viewport со значением maximum-scale определяет максимальный масштаб области просмотра.
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: 4
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 4шт. 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=0.36, maximum-scale=2, minimum-scale=0.3, user-scalable=yes, minimal-ui |
| name | author | Koniusz |
| name | description | Associate Professor Koniusz, Assoc. Prof. Koniusz, A/Prof. Koniusz, Prof. Koniusz, Koniusz, Piotr Koniusz, UNSW, CSE, University of New South Wales, Australian National University, ANU, Data61, CSIRO, Principal Research Scientist, Associate Professor |
| name | keywords | Associate Professor Koniusz, Assoc. Prof. Koniusz, A/Prof. Koniusz, Prof. Koniusz, Koniusz, P. Koniusz, Piotr Koniusz, Peter Koniusz, pkoniusz, CSE, UNSW, University of New South Wales, Data61, CSIRO, Australian National University, ANU, Computer Vision, CV, Machine Learning, ML, Artificial Intelligence, AI, PhD Study, PhD Scholarship, Scholarship, PhD position, PhD Supervisor, PhD Advisor, Deep Learning, Token, VLM, MLLM, LLM, Foundation Models, Self-supervised Learning, Contrastive Learning, SSL, Masked Image Modeling, MIM, Few-shot Learning, Incremental Learning, Domain Adaptation, Graph Learning, GNN, Second-order Pooling, Tensor Pooling, Matrix Square Root, Eigenvalue Power Normalisation, Power Normalisation, Higher Order Pooling, Higher-order Pooling, High Order Pooling, High-order Pooling, Bilinear Pooling, RKHS, NeurIPS, CVPR, ECCV, ICLR, ICML, Convolutional Neural Networks, CNN, Publications, Image Classification, Action Recognition, Image Segmentation, Object Detection, Open MIC, Area Chair, Program Chair, Workshop Chair, Hao Zhu, Allen Zhu, Yao Ni, Shan Zhang, Lei Wang, Hongguang Zhang, Changsheng Lu, Keypoints |
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 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 0 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 0 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Кол-во знаков контента 49537 на странице оптимально.
Кол-во слов 7398 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> 21. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 3.
Тошнота
12,29
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
8,27%
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 |
|---|---|---|
| koniusz | 151 | 2,04% |
| conference | 81 | 1,09% |
| vision | 76 | 1,03% |
| learning | 72 | 0,97% |
| computer | 66 | 0,89% |
| international | 57 | 0,77% |
| recognition | 54 | 0,73% |
| few-shot | 39 | 0,53% |
| pattern | 32 | 0,43% |
| acceptance | 32 | 0,43% |
| github | 23 | 0,31% |
| hongguang | 22 | 0,30% |
| action | 21 | 0,28% |
| machine | 21 | 0,28% |
| detection | 20 | 0,27% |
| processing | 19 | 0,26% |
| neural | 18 | 0,24% |
| papers | 18 | 0,24% |
| workshop | 17 | 0,23% |
| junhao | 17 | 0,23% |
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 367 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: 31
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 31 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /glow2024e.mp4 |
here
|
|
Анализировать url |
| /ijcai23_pk.mp4 |
here
|
|
Анализировать url |
| /ijcai23_pk.pdf |
here
|
|
|
| / |
Stereo Saliency Detection by Modeling Concatenation Cost Volume Feature
|
|
Анализировать url |
| /iccv2021_pk.mp4 |
here
|
|
Анализировать url |
| /neurips21_preconf.mp4 |
here
|
|
Анализировать url |
| /accv2020_pk.mp4 |
here
|
|
Анализировать url |
| /eccv2020_pk.mp4 |
here
|
|
Анализировать url |
| /secordcv-iccv19 |
Second- and Higher-order Representations in Computer Vision
|
|
Анализировать url |
| /openmic-accv18 |
Museum Exhibit Identification Challenge (Open MIC) for Domain Adaptation and Few-Shot Learning
|
|
Анализировать url |
| /openmic-dataset/ |
Open MIC Dataset (ECCV 2018)
|
|
Анализировать url |
| /tensors-cvpr17 |
Tensor Methods in Computer Vision
|
|
Анализировать url |
| / |
When Gradient Boosting Meets Adaption: Exploring Weak Learner Principle for Parameter Efficient Fine-tuning
|
|
Анализировать url |
| / |
FLASH: Fast Generative Retrieval via Autoregressive Semantic Hashing with Provably Distance Bounds
|
|
Анализировать url |
| / |
An Efficient End-to-End Framework for Localized Second-Order Pooling
|
|
Анализировать url |
| / |
Stereo Saliency Detection by Modeling Concatenation Cost Volume Feature
|
|
Анализировать url |
| /./tpami2020-pkb.pdf |
Power Normalizations in Fine-grained Image, Few-shot Image and Graph Classification
|
|
|
| /./tpami2020-pka.pdf |
Tensor Representations for Action Recognition
|
|
|
| /./tspddl-cvpr.pdf |
local PDF copy
|
|
|
| /./pkpami2e-peter.pdf |
local PDF copy
|
|
|
| /./ThesisPhD_PK.pdf |
Novel Image Representations for Visual Categorisation with Bag-of-Words
|
|
|
| /./CodingAndPooling_Com_CVIU2012.pdf |
local PDF copy
|
|
|
| /./SpatCoordCoding_ICIP2011.pdf |
local PDF copy
|
|
|
| /./SoftAssignReconstr_ICIP2011.pdf |
local PDF copy
|
|
|
| /./SegmBasedDescriptors_ICPR10.pdf |
local PDF copy
|
|
|
| /./SegmBasedIntrPoints_BMVC09.pdf |
local PDF copy
|
|
|
| /tensors-cvpr17 |
TMCV 2017
|
|
Анализировать url |
| /openmic-dataset |
Open MIC (ECCV 2018 Dataset Request)
|
|
Анализировать url |
| /openmic-accv18 |
Open MIC (ACCV 2018 Workshop)
|
|
Анализировать url |
| /secordcv-iccv19 |
SecOrd CV (ICCV 2019 Tutorial)
|
|
Анализировать url |
| /highercv-accv22 |
HigherOrd CV (ACCV 2022 Tutorial)
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 321
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 321 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.co.uk |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| people.csiro.au |
Data61<font color="red">❤</font>CSIRO
|
Анализировать url |
| unsw.edu.au |
UNSW/Koniusz
|
Анализировать url |
| comp.anu.edu.au |
ANU/Koniusz
|
Анализировать url |
| thoth.inrialpes.fr |
INRIA THOTH
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
Program Chair
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
Senior Workshop Program Chair
|
Анализировать url |
| acml-conf.org |
Journal Track Chair
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improving Zero-Shot Adversarial Robustness in VLMs by Closed-form Alignment of Adversarial Path Simplices
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PACE: marrying the generalization of PArameter-efficient fine-tuning with Consistency rEgularization
|
Анализировать url |
| www2025.thewebconf.org |
call for workshops
|
Анализировать url |
| www2025.thewebconf.org |
accepted workshops
|
Анализировать url |
| blog.neurips.cc |
accpeted workshops
|
Анализировать url |
| accv2022.org |
the Sang Uk Lee Best Student Paper Award
|
Анализировать url |
| accv2022.org |
ACCV'22
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Temporal-Viewpoint Transportation Plan for Skeletal Few-shot Action Recognition
|
Анализировать url |
| glow-ijcai.github.io |
Generalizing from Limited Resources in the Open World
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Generalizing from Limited Resources in the Open World
|
Анализировать url |
| dicta2022.dictaconference.org |
the Runner-up APRS/IAPR Best Student Paper Award
|
Анализировать url |
| dicta2022.dictaconference.org |
DICTA'22
|
Анализировать url |
| iclr-conf.medium.com |
outstanding paper awards (ICLR'21)
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR 2021
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR 2022
|
Анализировать url |
| csiro.au |
Towards AI on the Edge
|
Анализировать url |
| unsw.edu.au |
Prof. Flora Salim
|
Анализировать url |
| users.cecs.anu.edu.au |
Prof. Tom Gedeon
|
Анализировать url |
| dinhphung.ml |
Prof. Dinh Phun
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
A/Prof. Mehrtash Harandi
|
Анализировать url |
| cecc.anu.edu.au |
Prof. Richard
Hartley
|
Анализировать url |
| research.monash.edu |
Dr. Trung Le's
|
Анализировать url |
| fgva-cvpr21.github.io |
Fine-Grained Visual Analysis with Deep Learning (FGVA)
|
Анализировать url |
| sutdcv.github.io |
Multi-Modal Video Reasoning and Analyzing Competition (MMVRAC)
|
Анализировать url |
| accv2022.org |
ACCV'22 workshops
|
Анализировать url |
| 2021.acmmm.org |
ACM Multimedia 2021
|
Анализировать url |
| bmvc2021-virtualconference.com |
BMVC 2021
|
Анализировать url |
| cvpr2021.thecvf.com |
CVPR 2021
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR 2021
|
Анализировать url |
| eccv2020.eu |
ECCV 2020
|
Анализировать url |
| bmvc2020.github.io |
BMVC 2020
|
Анализировать url |
| dicta2020.org |
DICTA 2020
|
Анализировать url |
| aaai.org |
AAAI 2020
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR 2020
|
Анализировать url |
| iclr.cc |
ICLR 2019
|
Анализировать url |
| wacv19.wacv.net |
WACV 2019
|
Анализировать url |
| iccv2019.thecvf.com |
ICCV 2019
|
Анализировать url |
| bmvc2019.org |
BMVC 2019
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
the 1st Workshop on Vision Datasets Understanding
|
Анализировать url |
| cecs.anu.edu.au |
Fatima Shiri
|
Анализировать url |
| cs.anu.edu.au |
Hongguang Zhang
|
Анализировать url |
| cs.anu.edu.au |
Yusuf Tas
|
Анализировать url |
| users.cecs.anu.edu.au |
Prof. Tom Gedeon
|
Анализировать url |
| zheng-lab.cecs.anu.edu.au |
Dr. Liang Zheng's
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Statistical Representations for Fine-grained Recognition
|
Анализировать url |
| youtube.com |
here
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Few-shot Learning: From Domain Adaptation to Action Recognition to Noisy Gradients
|
Анализировать url |
| wvasbsd.github.io |
Statistical Representations for Domain Adaptation and Few-shot Learning
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Mehrtash Harandi
|
Анализировать url |
| uow.edu.au |
Lei Wang
|
Анализировать url |
| vipl.ict.ac.cn |
Ruiping Wang
|
Анализировать url |
| cecs.anu.edu.au |
Lei Wang
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Hao Zhu
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Yao Ni
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Shan Zhang
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Changsheng Lu
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Christian Simon
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Dr. Mehrtash Harandi
|
Анализировать url |
| users.cecs.anu.edu.au |
A/Prof. Nick Barnes
|
Анализировать url |
| researchgate.net |
Arian Prabowo
|
Анализировать url |
| florasalim.com |
A/Prof. Flora Salim
|
Анализировать url |
| iccv2017.thecvf.com |
ICCV 2017
|
Анализировать url |
| cvpr2017.thecvf.com |
CVPR 2017
|
Анализировать url |
| eccv2016.org |
ECCV 2016 Awards Page
|
Анализировать url |
| users.cecs.anu.edu.au |
Anoop Cherian
|
Анализировать url |
| porikli.com |
Fatih Porikli
|
Анализировать url |
| pamitc.org |
CVPR 2015 Awards Page
|
Анализировать url |
| bmva.org |
BMVC 2012 Page
|
Анализировать url |
| claret.wikidot.com |
Slides
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ArXiV
|
Анализировать url |
| icml.cc |
Possibilistic Predictive Uncertainty for Deep Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ArXiV
|
Анализировать url |
| icml.cc |
Does a Hybrid Space-Aware Randomized Defense Improve Empirical and Certified Adversarial Robustness?
|
Анализировать url |
| icml.cc |
Artemis: Structured Visual Reasoning for Perception Policy Learning
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Hierarchically Robust Zero-shot Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ArXiV
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Focus on Background: Exploring SAM's Potential in Few-Shot Medical Image Segmentation with Background-Centric Prompting
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ArXiV
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Subspace Kernel Learning on Tensor Sequences
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Tug-of-War No More: Harmonizing Accuracy and Robustness in Vision-Language Models via Stability-Aware Task Vector Merging
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Math Blind: Failures in Diagram Understanding Undermine Reasoning in MLLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ArXiV
|
Анализировать url |
| openreview.net |
DeCo-DETR: Decoupled Cognition DETR for efficient Open-Vocabulary Object Detection
|
Анализировать url |
| ojs.aaai.org |
Learning Time in Static Classifiers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ArXiV
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Machine Unlearning via Task Simplex Arithmetic
|
Анализировать url |
| openreview.net |
CrossSpectra: Exploiting Cross-Layer Smoothness for Parameter-Efficient Fine-Tuning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Robust SuperAlignment: Weak-to-Strong Robustness Generalization for Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Amortized Active Generation of Pareto Sets
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Graph Your Own Prompt
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improving Zero-Shot Adversarial Robustness in VLMs by Closed-form Alignment of Adversarial Path Simplices
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Primitive Vision: Improving Diagram Understanding in MLLMs
|
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 koniusz.com выполнена всего на 29%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: