Анализ сайта lixin97.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
lixin97.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://lixin97.github.io
301 MovedPermanently
https://lixin.ai/
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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 21.10.2026 2:59:59.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
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
~0,60сек
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 0,60сек оптимальна.
Объем документа
64Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 64Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 1
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 1 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600&family=JetBrains+Mono:wght@500;600&family=Newsreader:opsz,wght@6..72,500;6..72,600&family=Noto+Sans+SC:wght@500;600&display=swap |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a886e89-1019c" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 3C30:779F0:15F5D30:1622FDF:6A89519E |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 07:37:02 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230142-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787384223.632904,VS0,VE126 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 68d5649ca785da9ccca4306b57ecffbbbef95f88 |
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: 23%
Title
Xin Li @ NTU — LLM Evaluation, Post-training & Agents
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 уменьшить число символов в title (текущее значение: 57, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Xin Li — PhD student at NTU Singapore (advised by Chau Yuen) researching LLM evaluation, post-training (RL), and multi-agent systems for verifiable, domain-specific reasoning in large language models (LLMs). Published at ICLR, TMLR, ACL, and NeurIPS.
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
Xin Li, 李鑫, NTU Singapore, PhD, large language models, LLM, LLM evaluation, LLM benchmarks, post-training, reinforcement learning, agentic RL, on-policy distillation, multi-agent systems, AI researcher, Chau Yuen, wireless communications, formal verification
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://lixin.ai/
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.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
index, follow
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
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: 8
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 | Xin Li @ NTU — LLM Evaluation, Post-training & Multi-Agent Systems |
| og:site_name | lixin.ai |
| og:description | PhD student at NTU Singapore building benchmarks, post-training methods (RL), and multi-agent systems for verifiable, domain-specific reasoning in LLMs. Published at ICLR, TMLR, ACL, and NeurIPS. |
| og:image | https://lixin.ai/data/XinLI_profile.webp |
| og:url | https://lixin.ai/ |
| og:type | website |
| og:locale | en_SG |
| og:locale:alternate | en_US |
Все мета-теги
Кол-во: 18
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 18шт. 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 | Xin Li — PhD student at NTU Singapore (advised by Chau Yuen) researching LLM evaluation, post-training (RL), and multi-agent systems for verifiable, domain-specific reasoning in large language models (LLMs). Published at ICLR, TMLR, ACL, and NeurIPS. |
| name | keywords | Xin Li, 李鑫, NTU Singapore, PhD, large language models, LLM, LLM evaluation, LLM benchmarks, post-training, reinforcement learning, agentic RL, on-policy distillation, multi-agent systems, AI researcher, Chau Yuen, wireless communications, formal verification |
| name | author | Xin Li |
| name | robots | index, follow |
| name | theme-color | #F4F6F8 |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:title | Xin Li @ NTU — LLM Evaluation, Post-training & Agents |
| name | twitter:description | PhD student at NTU Singapore. LLM evaluation, post-training (RL), and multi-agent systems for verifiable, domain-specific reasoning. ICLR, TMLR, ACL, NeurIPS. |
| name | twitter:image | https://lixin.ai/data/XinLI_profile.webp |
| property | og:title | Xin Li @ NTU — LLM Evaluation, Post-training & Multi-Agent Systems |
| property | og:site_name | lixin.ai |
| property | og:description | PhD student at NTU Singapore building benchmarks, post-training methods (RL), and multi-agent systems for verifiable, domain-specific reasoning in LLMs. Published at ICLR, TMLR, ACL, and NeurIPS. |
| property | og:image | https://lixin.ai/data/XinLI_profile.webp |
| property | og:url | https://lixin.ai/ |
| property | og:type | website |
| property | og:locale | en_SG |
| property | og:locale:alternate | en_US |
Оптимизация Готовность: 92%
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
Ошибок нет
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 8 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 32 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 25 достаточно.
Кол-во знаков контента 8074 на странице оптимально.
Кол-во слов 1222 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> 9. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 15.
Тошнота
3,74
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
8,84%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота 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 |
|---|---|---|
| university | 14 | 1,15% |
| accepted | 11 | 0,90% |
| research | 10 | 0,82% |
| singapore | 7 | 0,57% |
| homepage | 7 | 0,57% |
| reasoning | 6 | 0,49% |
| wireless | 6 | 0,49% |
| findings | 6 | 0,49% |
| nanyang | 5 | 0,41% |
| technological | 5 | 0,41% |
| language | 5 | 0,41% |
| models | 5 | 0,41% |
| communications | 5 | 0,41% |
| mathematical | 5 | 0,41% |
| supervised | 5 | 0,41% |
| evaluation | 4 | 0,33% |
| post-training | 4 | 0,33% |
| multi-agent | 4 | 0,33% |
| formal | 4 | 0,33% |
| verification | 4 | 0,33% |
Индексация Готовность: 60%
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 95 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
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.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 92 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://lixin97.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://lixin.ai/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Disallow: /scripts/
# Sitemap
Sitemap: https://lixin.ai/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://lixin.ai/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 3
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 3 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /data/Xin_Li_CV_2026.pdf |
<svg viewbox="0 0 16 16" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.4" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" aria-hidden="true">
<path d="M9 1.75H4.5A1.5 1.5 0 0 0 3 3.25v9.5a1.5 1.5 0 0 0 1.5 1.5h7a1.5 1.5 0 0 0 1.5-1.5V5.75z"></path>
<path d="M9 1.75v4h4"></path>
<path d="M5.75 8.75h4.5M5.75 11h3"></path>
</svg>CV
|
|
|
| /data/talk_slides/WirelessMath_Slides.pdf |
Slides
|
|
|
| /data/talk_slides/ACL_WirelessMathBench_Slides.pdf |
Slides
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 80
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 80 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| ntu.edu.sg |
Nanyang Technological University (NTU)
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<svg viewbox="0 0 16 16" fill="currentColor" aria-hidden="true">
<path d="M8 1 0 5l8 4 8-4zM3.5 8.6V10.9c0 1.1 2 2 4.5 2s4.5-.9 4.5-2V8.6L8 10.85z"></path>
</svg>Scholar
|
Анализировать url |
| github.com |
<svg viewbox="0 0 16 16" fill="currentColor" aria-hidden="true">
<path d="M8 0C3.58 0 0 3.58 0 8c0 3.54 2.29 6.53 5.47 7.59.4.07.55-.17.55-.38 0-.19-.01-.82-.01-1.49-2.01.37-2.53-.49-2.69-.94-.09-.23-.48-.94-.82-1.13-.28-.15-.68-.52-.01-.53.63-.01 1.08.58 1.23.82.72 1.21 1.87.87 2.33.66.07-.52.28-.87.51-1.07-1.78-.2-3.64-.89-3.64-3.95 0-.87.31-1.59.82-2.15-.08-.2-.36-1.02.08-2.12 0 0 .67-.21 2.2.82a7.65 7.65 0 0 1 4 0c1.53-1.03 2.2-.82 2.2-.82.44 1.1.16 1.92.08 2.12.51.56.82 1.27.82 2.15 0 3.07-1.87 3.75-3.65 3.95.29.25.54.73.54 1.48 0 1.07-.01 1.93-.01 2.2 0 .21.15.46.55.38A8.01 8.01 0 0 0 16 8c0-4.42-3.58-8-8-8z"></path>
</svg>GitHub
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<svg viewbox="0 0 16 16" fill="currentColor" aria-hidden="true">
<path d="M0 1.146C0 .513.526 0 1.175 0h13.65C15.474 0 16 .513 16 1.146v13.708c0 .633-.526 1.146-1.175 1.146H1.175C.526 16 0 15.487 0 14.854zm4.943 12.248V6.169H2.542v7.225zm-1.2-8.212c.837 0 1.358-.554 1.358-1.248-.015-.709-.52-1.248-1.342-1.248S2.4 3.226 2.4 3.934c0 .694.521 1.248 1.327 1.248zm4.908 8.212V9.359c0-.216.016-.432.08-.586.173-.431.568-.878 1.232-.878.869 0 1.216.662 1.216 1.634v3.865h2.401V9.25c0-2.22-1.184-3.252-2.764-3.252-1.274 0-1.845.7-2.165 1.193v.025h-.016l.016-.025V6.169h-2.4c.03.678 0 7.225 0 7.225z"></path>
</svg>LinkedIn
|
Анализировать url |
| ntu.edu.sg |
Nanyang Technological University (NTU)
|
Анализировать url |
| blogs.ntu.edu.sg |
Prof. Chau
Yuen
|
Анализировать url |
| dafnycomp.github.io |
DafnyComp
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
WirelessMathBench
|
Анализировать url |
| writingpreferencebench.github.io |
WritingPreferenceBench
|
Анализировать url |
| robustmad.github.io |
RobustMAD
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
WirelessMathLM
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Re:Form
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
LACP
|
Анализировать url |
| pku.edu.cn |
Peking University
|
Анализировать url |
| neuq.edu.cn |
Northeastern University, China
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
Target-Local Verifier Choice in Best-of-K Reasoning Selection
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
GraphReduce: Coverage-Preserving LLM Aggregation for E-commerce Review
Insights
|
Анализировать url |
| robustmad.github.io |
RobustMAD: Evaluating Real-World Robustness of Multimodal Small Language
Models for Deployable Anomaly Detection Assistants
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Re:Form: Reducing Human Priors in Scalable Formal Software Verification with
RL in LLMs
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
LiveCANNBench: Benchmark SWE AI Coding for Ascend CANN
|
Анализировать url |
| dafnycomp.github.io |
Local Success Does Not Compose (DafnyComp)
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
LACP: LLM Agent Communication Protocol
|
Анализировать url |
| ai4nextg.github.io |
AI4NextG @ NeurIPS
2025
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
WirelessMathBench
|
Анализировать url |
| 4drobotics-iros2025.github.io |
Advancements for Intelligent Robotics in 4D Scenes
|
Анализировать url |
| onboradsim.github.io |
Onboard Terrain Classification via SIM-DNN
|
Анализировать url |
| ml-for-rs.github.io |
ML4RS @ ICLR
2025
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
TransPathNet
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
full list → Google Scholar
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
Target-Local Verifier Choice in Best-of-K Reasoning Selection
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
Homepage
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
GraphReduce: Coverage-Preserving LLM Aggregation for E-commerce Review
Insights
|
Анализировать url |
| dafnycomp.github.io |
Local Success Does Not Compose: Benchmarking Large Language Models for
Compositional Formal Verification
|
Анализировать url |
| dafnycomp.github.io |
Homepage
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Re:Form: Reducing Human Priors in Scalable Formal Software Verification
with RL in LLMs: A Preliminary Study on Dafny
|
Анализировать url |
| openreview.net |
OpenReview
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| robustmad.github.io |
RobustMAD: Evaluating Real-World Robustness of Multimodal Small Language
Models for Deployable Anomaly Detection Assistants
|
Анализировать url |
| robustmad.github.io |
Homepage
|
Анализировать url |
| openreview.net |
OpenReview
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
WirelessMathLM: Teaching Mathematical Reasoning for LLMs in Wireless
Communications with Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
Homepage
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
LACP: LLM Agent Communication Protocol Requires Urgent
Standardization
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
Homepage
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
WirelessMathBench: A Mathematical Modeling Benchmark for LLMs in Wireless
Communications
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
Homepage
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
TransPathNet: A Two-Stage Framework for Indoor Radio Map
Prediction
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
Homepage
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Co-Planar Parametrization for Stereo-SLAM and Visual-Inertial
Odometry
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Leveraging Planar Regularities for Point-Line Visual-Inertial
Odometry
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
arXiv
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| blogs.ntu.edu.sg |
Prof. Chau Yuen
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
WirelessMathBench
|
Анализировать url |
| lixin.ai |
TransPathNet
|
Анализировать url |
| xueyuhanlang.github.io |
Dr. Yang Liu
|
Анализировать url |
| yizhongzhang1989.github.io |
Dr. Yizhong Zhang
|
Анализировать url |
| researchgate.net |
Dr. Yijia He
|
Анализировать url |
| ntu.edu.sg |
Nanyang Technological University
|
Анализировать url |
| cuhk.edu.cn |
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
(CUHK-Shenzhen)
|
Анализировать url |
| ntu.edu.sg |
Nanyang Technological University
|
Анализировать url |
| whu.edu.cn |
Wuhan University
|
Анализировать url |
| nus.edu.sg |
National University of Singapore
|
Анализировать url |
| pku.edu.cn |
Peking University
|
Анализировать url |
| ntu.edu.sg |
Nanyang Technological University
|
Анализировать url |
| blogs.ntu.edu.sg |
Prof. Chau Yuen
|
Анализировать url |
| pku.edu.cn |
Peking University
|
Анализировать url |
| ss.pku.edu.cn |
Prof. Jinlong Lin
|
Анализировать url |
| neuq.edu.cn |
Northeastern University
|
Анализировать url |
| 4drobotics-iros2025.github.io |
AIR4D@IROS 2025
|
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 lixin97.github.io выполнена всего на 69%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: