Анализ сайта mireshghallah.github.io
Основное Готовность: 100%
Домен
mireshghallah.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://mireshghallah.github.io
301 MovedPermanently
https://mireshghallah.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 05.11.2026 21:23:38.
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
~0,56сек
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 0,56сек оптимальна.
Объем документа
130Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 130Кб 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://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/tailwindcss/2.2.19/tailwind.min.css |
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 | "6a5d9df5-20985" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | AB16:13DD89:E847BC:E9F14C:6A8908F6 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 02:27:02 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230175-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787365623.828997,VS0,VE111 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 80eaa23c107005994638fd3382269a6f1a867e98 |
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
Niloofar Mireshghallah
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: 22, 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=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 1
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 1шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
Оптимизация Готовность: 70%
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 507 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 14 достаточно.
Кол-во знаков контента 28962 на странице оптимально.
Кол-во слов 4494 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 10. Это хорошо.
Тошнота
7,94
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
6,99%
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 |
|---|---|---|
| privacy | 63 | 1,40% |
| mireshghallah | 43 | 0,96% |
| slides | 40 | 0,89% |
| workshop | 39 | 0,87% |
| language | 38 | 0,85% |
| research | 33 | 0,73% |
| invited | 25 | 0,56% |
| university | 25 | 0,56% |
| memorization | 24 | 0,53% |
| learning | 23 | 0,51% |
| models | 22 | 0,49% |
| contextual | 20 | 0,45% |
| neurips | 17 | 0,38% |
| recording | 17 | 0,38% |
| integrity | 15 | 0,33% |
| seminar | 15 | 0,33% |
| inference | 14 | 0,31% |
| machine | 14 | 0,31% |
| implications | 13 | 0,29% |
| security | 13 | 0,29% |
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 227 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: 44
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 44 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /cv/niloofar_cv.pdf |
CV
|
|
|
| /bio.html |
Bio
|
|
Анализировать url |
| /looni-lab.html |
Research Group
|
|
Анализировать url |
| /blog/index.html |
Blog
|
|
Анализировать url |
| /looni-lab.html |
<strong>Looni Lab</strong>
|
|
Анализировать url |
| /statements/niloofar_rs_2024.pdf |
Research statement
|
|
|
| /statements/niloofar_ts_2024.pdf |
Teaching statement
|
|
|
| /statements/niloofar_dei_2024.pdf |
DEI statement
|
|
|
| /statements/niloofar_cv_2024.pdf |
CV
|
|
|
| /blog/keep_paying_the_humans.html |
"Keep Paying the Humans: Notes from an Anti-Debate"
|
|
Анализировать url |
| /blog/keep_paying_the_humans.html |
my write-up
|
|
Анализировать url |
| /blog/glp1_pcos.html |
"A Tiny Experiment on Treating PCOS Through Metabolism, Not Hormones"
|
|
Анализировать url |
| /blog/contextual_integrity.html |
"From Black and White to Gray: Redefining Privacy for Language"
|
|
Анализировать url |
| /blog/why_i_joined_humansand.html |
why I joined and what about CMU
|
|
Анализировать url |
| /blog/index.html |
Writing/Blog section
|
|
Анализировать url |
| /blog/job_market_advice.html |
"Surviving (and Thriving on) the Academic Job Market"
|
|
Анализировать url |
| /privacy_is_not_just_memorization_mireshghallah_li_2025.pdf |
"Privacy Is Not Just Memorization"
|
|
|
| /talks/camlis_2025.pdf |
slides
|
|
|
| /talks/memorization_l2m2_2025_niloofar.pdf |
"Emergent Misalignment Through the Lens of Non-verbatim Memorization"
|
|
|
| /talks/inference_privacy_llmsec_2025.pdf |
LLMSec workshop at ACL
|
|
|
| /talks/inference_privacy_llmsec_2025.pdf |
slides
|
|
|
| /talks/false-sense-niloofar-neurips-2024.pdf |
slides
|
|
|
| /blog/postdoc-advice.html |
blog post
|
|
Анализировать url |
| /talks/dli_2025.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/inference_privacy_llmsec_2025.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/memorization_l2m2_2025_niloofar.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/privacy-data-genai-niloofar-jan-2025.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/privacy-data-genai-niloofar-jan-2025.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/false-sense-niloofar-neurips-2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/jhu-dec-2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/sep-nov-mia-talk.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/sep-nov-mia-talk.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/sep-nov-mia-talk.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/c3e-2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/wildchat_studies_2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/mlc-2024-niloofar-privacy-llms.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/memorization_cmu_2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/genlaw-dp-2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/confaide_mia_talk_socal_v2.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/confaide_mia_talk_socal_2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/confaide_mia_talk_socal_2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/confaide_google_feb_2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /talks/confaide_colloq_2024.pdf |
Slides
|
|
|
| /blog/postdoc-advice.html |
blog post
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 179
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 179 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| github.com |
GitHub
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Twitter
|
|
| humansand.ai |
humans&
|
Анализировать url |
| epp.engineering.cmu.edu |
Engineering & Public Policy (EPP)
|
Анализировать url |
| lti.cs.cmu.edu |
Language Technologies Institute (LTI)
|
Анализировать url |
| s3d.cmu.edu |
Software and Societal Systems Department (S3D)
|
Анализировать url |
| cylab.cmu.edu |
CyLab
|
Анализировать url |
| aspirations.org |
NCWIT Collegiate Award
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Rising Star in Adversarial ML Award
|
Анализировать url |
| forms.gle |
fill out this brief form
|
Анализировать url |
| cdn11.bigcommerce.com |
Lily
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
Job-talk slides
|
Анализировать url |
| ai.meta.com |
Meta AI's FAIR Alignment group
|
Анализировать url |
| homes.cs.washington.edu |
Yejin Choi
|
Анализировать url |
| homes.cs.washington.edu |
Yulia Tsvetkov
|
Анализировать url |
| cseweb.ucsd.edu |
Taylor Berg-Kirkpatrick
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Privacy in AI
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Algorithms
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Semantic Machines
|
Анализировать url |
| icml2026memfm.github.io |
2nd MemFM workshop
|
Анализировать url |
| ai4research-icml-workshop.github.io |
debate with Ludwig Schmidt
|
Анализировать url |
| wiml.org |
WiML Symposium
|
Анализировать url |
| kaist-icml.github.io |
KAIST@ICML
|
Анализировать url |
| aifrontiers.kr |
Global AI Frontiers Symposium
|
Анализировать url |
| openai.com |
OpenAI Mental Health Research Grant
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Boundary-targeted Membership Inference Attacks on Safety Classifiers"
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SMDD-Bench: Can LLMs Solve Real-World Small Molecule Drug Design Tasks?
|
Анализировать url |
| smddbench.com |
leaderboard
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Alignment Whack-a-Mole: Finetuning Activates Verbatim Recall of Copyrighted Books in LLMs"
|
Анализировать url |
| simons.berkeley.edu |
Simons Institute (UC Berkeley) Workshop on Trust in Decentralized Systems
|
Анализировать url |
| humansand.ai |
humans&
|
Анализировать url |
| music.amazon.com |
The Information Bottleneck podcast
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Gave a talk at the FAR AI San Diego Alignment Workshop at NeurIPS (Dec 2025)
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CIMemories: A Compositional Benchmark for Contextual Integrity of Persistent Memory in LLMs
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
dataset on Hugging Face
|
Анализировать url |
| snexplores.org |
Science News Explores
|
Анализировать url |
| helpnetsecurity.com |
Help Net Security
|
Анализировать url |
| camlis.org |
CAMLIS 2025
|
Анализировать url |
| camlis.org |
Video
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
reading list
|
Анализировать url |
| washingtonpost.com |
Washington Post
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
"Machine Unlearning Doesn't Do What You Think: Lessons for Generative AI Policy, Research, and Practice"
|
Анализировать url |
| podcasts.apple.com |
Jay Shah Podcast
|
Анализировать url |
| redteaming-gen-ai.github.io |
Red Teaming GenAI workshop
|
Анализировать url |
| openreview.net |
A False Sense of Privacy: Semantic Leakage
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Non-literal Copying
|
Анализировать url |
| neurips.cc |
recording
|
Анализировать url |
| wellecks.com |
Thesis Review podcast
|
Анализировать url |
| youtube.com |
video
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Boundary-targeted Membership Inference Attacks on Safety Classifiers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SMDD-Bench: Can LLMs Solve Real-World Small Molecule Drug Design Tasks?
|
Анализировать url |
| smddbench.com |
Leaderboard
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Alignment Whack-a-Mole: Finetuning Activates Verbatim Recall of Copyrighted Books in Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Position: Don't Just "Fix it in Post": A Science of AI Must Study Learning Dynamics
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
When Are LLM Inferences Acceptable? User Reactions and Control Preferences for Inferred Personal Information
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Quantifying the Effect of Test Set Contamination on Generative Evaluations
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Machine Unlearning Doesn't Do What You Think: Lessons for Generative AI Policy, Research, and Practice
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CIMemories: A Compositional Benchmark for Contextual Integrity of Persistent Memory in LLMs
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset on HuggingFace
|
Анализировать url |
| privasis.github.io |
PRIVASIS: Synthesizing the Largest "Public" Private Dataset from Scratch
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Reinforcement Learning Improves Traversal of Hierarchical Knowledge in LLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
RefGrader: Automated Grading of Mathematical Competition Proofs using Agentic Workflows
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A False Sense of Privacy: Evaluating Textual Data Sanitization Beyond Surface-level Privacy Leakage
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AI as Humanity's Salieri: Quantifying Linguistic Creativity of Language Models via Systematic Attribution of Machine Text against Web Text
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Strong Membership Inference Attacks on Massive Datasets and (Moderately) Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
HAICOSYSTEM: An Ecosystem for Sandboxing Safety Risks in Human–AI Interactions
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Alpaca against Vicuna: Using LLMs to Uncover Memorization of LLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Differentially Private Learning Needs Better Model Initialization and Self-Distillation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Information-Guided Identification of Training Data Imprint in (Proprietary) Large Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
WildTeaming at Scale: From In-the-Wild Jailbreaks to (Adversarially) Safer Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CopyBench: Measuring literal and non-literal reproduction of copyright-protected text in language model generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Trust No Bot: Discovering Personal Disclosures in Human-LLM Conversations in the Wild
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Do membership inference attacks work on large language models?
|
Анализировать url |
| researchgate.net |
Machine Unlearning Doesn't Do What You Think
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Roadmap to Pluralistic Alignment
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Can LLMs Keep a Secret? Testing Privacy Implications of Language Models via Contextual Integrity Theory
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Privacy-preserving in-context learning with differentially private few-shot generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Smaller Language Models are Better Black-box Machine-Generated Text Detectors
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Privacy-Preserving Domain Adaptation of Semantic Parsers
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Non-Parametric Temporal Adaptation for Social Media Topic Classification
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
A Block Metropolis-Hastings Sampler for Controllable Energy-based Text Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Membership Inference Attacks against Language Models via Neighbourhood Comparison
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Differentially Private Model Compression
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Memorization in NLP Fine-tuning Methods
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Quantifying Privacy Risks of Masked Language Models Using Membership Inference Attacks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
UserIdentifier: Implicit User Representations for Simple and Effective Personalized Sentiment Analysis
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
What Does it Mean for a Language Model to Preserve Privacy?
|
Анализировать url |
| cseweb.ucsd.edu |
Mix and Match: Learning-free Controllable Text Generation
|
Анализировать url |
| cseweb.ucsd.edu |
Style Pooling: Automatic Text Style Obfuscation for Improved Classification Fairness
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Privacy Regularization: Joint Privacy-Utility Optimization in Language Models
|
Анализировать url |
| proceedings.mlr.press |
Divide and Conquer: Leveraging Intermediate Feature Representations for Quantized Training of Neural Networks
|
Анализировать url |
| cseweb.ucsd.edu |
Not All Features Are Equal: Discovering Essential Features for Preserving Prediction Privacy
|
Анализировать url |
| cseweb.ucsd.edu |
Shredder: Learning Noise Distributions to Protect Inference Privacy
|
Анализировать url |
| ai4research-icml-workshop.github.io |
AI as a Tool for Mathematics, Computer Science, and Machine Learning Workshop at ICML 2026
|
Анализировать url |
| wiml.org |
WiML Symposium at ICML 2026
|
Анализировать url |
| kaist-icml.github.io |
KAIST @ ICML 2026
|
Анализировать url |
| youtube.com |
Recording
|
Анализировать url |
| cs.cornell.edu |
Cornell University, AI Seminar
|
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 mireshghallah.github.io выполнена всего на 50%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: