Анализ сайта madurner.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
madurner.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://madurner.github.io
301 MovedPermanently
https://madurner.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.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 28.10.2026 23:43:40.
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
~0,51сек
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 0,51сек оптимальна.
Объем документа
238Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 238Кб 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 | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | vendor/devicons/css/devicons.min.css | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Saira+Extra+Condensed:500,700 |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Muli:400,400i,800,800i |
| stylesheet | css/styles.css | |
| js | https://use.fontawesome.com/releases/v5.13.0/js/all.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js | |
| js | https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery-easing/1.4.1/jquery.easing.min.js | |
| js | js/scripts.js |
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 | "69de0efd-3b9a2" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 1192:0A46:112B34:1285ED:6A893F45 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 06:18:45 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270030-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787379525.096940,VS0,VE144 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 74d041f457674b3d676a08d8831f428c2a1bc3ec |
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
MDurner
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: 7, 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, shrink-to-fit=no
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, shrink-to-fit=no |
| name | description | |
| name | author |
Оптимизация Готовность: 57%
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 0 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 6 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 19 достаточно.
Кол-во знаков контента 74603 на странице оптимально.
Кол-во слов 10957 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> 7. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 13.
Тошнота
8,94
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
29,49%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 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 |
|---|---|---|
| object | 80 | 0,73% |
| robotic | 48 | 0,44% |
| durner | 45 | 0,41% |
| learning | 40 | 0,37% |
| abstract | 40 | 0,37% |
| robotics | 38 | 0,35% |
| perception | 38 | 0,35% |
| conference | 34 | 0,31% |
| segmentation | 34 | 0,31% |
| triebel | 34 | 0,31% |
| training | 32 | 0,29% |
| robots | 31 | 0,28% |
| autonomous | 29 | 0,26% |
| present | 29 | 0,26% |
| objects | 29 | 0,26% |
| international | 26 | 0,24% |
| estimation | 25 | 0,23% |
| vision | 24 | 0,22% |
| environments | 23 | 0,21% |
| method | 23 | 0,21% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 136 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 43
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 43 оптимально.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /assets/2025_cv_eng_academic.pdf |
<i class="fas fa-id-card"></i>
|
|
|
| / |
Finding NeMO: A Geometry-Aware Representation of Template Views for Few-Shot Perception.
|
|
Анализировать url |
| / |
Conditional Latent Diffusion Models for Zero-Shot Instance Segmentation.
|
|
Анализировать url |
| / |
Seeing Through Uncertainty: Robot Pose Estimation Based on Imperfect Prior Kinematic Knowledge.
|
|
Анализировать url |
| / |
Bridging the Data Gap of Asteroid Exploration: OAISYS Extension for Synthetic Asteroids Creation.
|
|
Анализировать url |
| / |
How Important are Data Augmentations to Close the Domain Gap for Object Detection in Orbit?
|
|
Анализировать url |
| / |
Towards Autonomous Data Annotation and System-Agnostic Robotic Grasping Benchmarking with 3D-Printed Fixtures
|
|
Анализировать url |
| / |
The DLR Moon-Mars Test Site for Robotic Planetary Exploration.
|
|
Анализировать url |
| / |
Unknown object grasping for assistive robotics.
|
|
Анализировать url |
| / |
Collaborative Multi-Rover Crater Exploration: Concept and Results from the ARCHES Analog Mission.
|
|
Анализировать url |
| / |
6d object pose estimation from approximate 3d models for orbital robotics.
|
|
Анализировать url |
| / |
Density-based feasibility learning with normalizing flows for introspective robotic assembly.
|
|
Анализировать url |
| / |
Efficient and feasible robotic assembly sequence planning via graph representation learning.
|
|
Анализировать url |
| / |
Autonomous rock instance segmentation for extra-terrestrial robotic missions.
|
|
Анализировать url |
| / |
Uncertainty estimation for planetary robotic terrain segmentation.
|
|
Анализировать url |
| / |
Mobile manipulation of a laser-induced breakdown spectrometer for planetary exploration.
|
|
Анализировать url |
| / |
Resyris - a real-synthetic rock instance segmentation dataset for training and benchmarking.
|
|
Анализировать url |
| / |
Bayesian active learning for sim-to-real robotic perception.
|
|
Анализировать url |
| / |
Finally! insights into the arches lunar planetary exploration analog campaign on etna in summer 2022.
|
|
Анализировать url |
| / |
Preliminary Results for the Multi-Robot, Multi-Partner, Multi-Mission, Planetary Exploration Analogue Campaign on Mount Etna.
|
|
Анализировать url |
| / |
<!--<a role="button" data-toggle="collapse" data-parent="#accordion" href="#collapse##" aria-expanded="false" aria-controls="collapse##">-->
Unknown Object Segmentation from Stereo Images.
|
|
Анализировать url |
| / |
A Photorealistic Terrain Simulation Pipeline for Unstructured Outdoor Environments.
|
|
Анализировать url |
| / |
Rock Instance Segmentation from Synthetic Images for Planetary Exploration Missions.
|
|
Анализировать url |
| / |
Searching for Objects in Human Living Environments based on Relevant Inferred and Mined Priors.
|
|
Анализировать url |
| / |
"What's This?"--Learning to Segment Unknown Objects from Manipulation Sequences.
|
|
Анализировать url |
| / |
The ARCHES space-analogue demonstration mission: towards heterogeneous teams of autonomous robots for collaborative scientific sampling in planetary exploration.
|
|
Анализировать url |
| / |
Pattern Recognition for Knowledge Transfer in Robotic Assembly Sequence Planning.
|
|
Анализировать url |
| / |
Augmented autoencoders: Implicit 3D orientation learning for 6D object detection.
|
|
Анализировать url |
| / |
Self-Supervised Object-in-Gripper Segmentation from Robotic Motions.
|
|
Анализировать url |
| / |
The ARCHES moon-analogue demonstration mission: Towards teams of autonomous robots for collaborative scientific sampling in lunar environments.
|
|
Анализировать url |
| / |
Multi-path learning for object pose estimation across domains.
|
|
Анализировать url |
| / |
Visual Repetition Sampling for Robot Manipulation Planning
|
|
Анализировать url |
| / |
Introspective Robot Perception using Smoothed Predictions from Bayesian Neural Networks.
|
|
Анализировать url |
| / |
6DoF Pose Estimation for Industrial Manipulation based on Synthetic Data.
|
|
Анализировать url |
| / |
Simultaneous Calibration and Mapping.
|
|
Анализировать url |
| / |
Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection from RGB Images.
|
|
Анализировать url |
| / |
Learning Implicit Representations of 3D Object Orientations from RGB.
|
|
Анализировать url |
| / |
Semantic Labeling of Indoor Environments from 3D RGB Maps.
|
|
Анализировать url |
| / |
Selecting CNN features for online learning of 3D objects.
|
|
Анализировать url |
| / |
Automated Benchmarks and Optimization of Perception Tasks.
|
|
Анализировать url |
| / |
Experience-based optimization of robotic perception.
|
|
Анализировать url |
| / |
Storing and Retrieving Perceptual Episodic Memories for Long-term Manipulation Tasks.
|
|
Анализировать url |
| / |
Active classifier selection for RGB-D object categorization using a Markov Random Field ensemble method.
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 83
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 83 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin-in"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| erf2026.eu |
ERF 2026
|
Анализировать url |
| roboception.com |
3D Perception as a Key Enabler for AI-Based Robotics
|
Анализировать url |
| stear-at-hipeac.daiedge.eu |
Sustainable and Trustworthy
Edge AI for Robotics
|
Анализировать url |
| hipeac.net |
The Intelligent Mesh: Edge AI Technology Roadmap for Orchestrating Autonomous Systems with Agentic and Generative AI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Finding NeMO: A Geometry-Aware Representation of Template Views for Few-Shot Perception
|
Анализировать url |
| icra2026-rigorous-perception.github.io |
Open Challenges for Rigorous Robot Perception
|
Анализировать url |
| iccv.thecvf.com |
10th International Workshop on Recovering 6D Object Pose
|
Анализировать url |
| stear-at-hipeac.daiedge.eu |
Sustainable and Trustworthy
Edge AI for Robotics
|
Анализировать url |
| hipeac.net |
The Intelligent Mesh: Edge AI Technology Roadmap for Orchestrating Autonomous Systems with Agentic and Generative AI
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Finding NeMO: A Geometry-Aware Representation of Template Views for Few-Shot Perception
|
Анализировать url |
| icra2026-rigorous-perception.github.io |
Open Challenges for Rigorous Robot Perception
|
Анализировать url |
| iccv.thecvf.com |
10th International Workshop on Recovering 6D Object Pose
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Conditional Latent Diffusion Models for Zero-Shot Instance Segmentation
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Seeing Through Uncertainty: Robot Pose Estimation Based on Imperfect Prior Kinematic Knowledge
|
Анализировать url |
| roboception.com |
Perceiving Unknown and Deformable Objects in Logistics and Service Robotics
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Bridging the Data Gap of Asteroid Exploration: OAISYS Extension for Synthetic Asteroid Creation
|
Анализировать url |
| eurobin-project.eu |
euROBIN
|
Анализировать url |
| open-set-robotics.github.io |
Open-Set Robot Perception in the Wild
|
Анализировать url |
| projekt-ahead.de |
AHEAD
|
Анализировать url |
| dlr.de |
Institute of Robotics and Mechatronics
|
Анализировать url |
| dlr.de |
Institute of Robotics and Mechatronics
|
Анализировать url |
| vision.in.tum.de |
Machine Learning for Computer Vision
|
Анализировать url |
| dlr.de |
COVIPA
|
Анализировать url |
| eurobin-project.eu |
euROBIN
|
Анализировать url |
| dlr.de |
ARCHES
|
Анализировать url |
| projekt-ahead.de |
AHEAD
|
Анализировать url |
| factory-of-the-future.dlr.de |
Factory of the Future Extended (FoF-X)
|
Анализировать url |
| projekt-ahead.de |
KI4HE
|
Анализировать url |
| cordis.europa.eu |
VERIDREAM
|
Анализировать url |
| factory-of-the-future.dlr.de |
Factory of the Future (FoF)
|
Анализировать url |
| dlr.de |
robDream
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
pdf
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
pdf
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| dlr.de |
dataset
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
poster
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
pdf
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| youtube.com |
video
|
Анализировать url |
| youtube.com |
talk
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
pdf
|
Анализировать url |
| youtube.com |
video
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
pdf
|
Анализировать url |
| github.com |
code
|
Анализировать url |
| elib.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| dlr.de |
dataset
|
Анализировать url |
| dlr.de |
dataset
|
Анализировать url |
| rmc.dlr.de |
pdf
|
Анализировать url |
| icra2026-rigorous-perception.github.io |
Open Challenges for Rigorous Robot Perception
|
Анализировать url |
| open-set-robotics.github.io |
Open-Set Robot Perception in the Wild
|
Анализировать url |
| scalableroboticlearning.github.io |
Scalable Learning for Integrated Perception and Planning
|
Анализировать url |
| dlr.de |
<h5 class="card-title text-center">
<p class="card-text">AIMM <small class="text-muted">DLR</small> </p>
</h5>
|
Анализировать url |
| dlr.de |
<!-- <h5 class="card-title"> SHERP (DLR / WFP) </h5> -->
<h5 class="card-title text-center">
<p class="card-text">SHERP <small class="text-muted">DLR / WFP</small> </p>
</h5>
|
Анализировать url |
| dlr.de |
<h5 class="card-title text-center">
<p class="card-text">LRU2 <small class="text-muted">DLR</small> </p>
</h5>
|
Анализировать url |
| dlr.de |
<h5 class="card-title text-center">
<p class="card-text">Rollin' Justin <small class="text-muted">DLR</small> </p>
</h5>
|
Анализировать url |
| ai.uni-bremen.de |
<h5 class="card-title text-center">
<p class="card-text">PR2 <small class="text-muted">University Bremen</small> </p>
</h5>
|
Анализировать url |
| github.com |
David Miller
|
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 madurner.github.io выполнена всего на 47%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: