Анализ сайта neural-bcc.github.io
Основное Готовность: 70%
Домен
neural-bcc.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://neural-bcc.github.io
301 MovedPermanently
https://neural-bcc.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 20.11.2026 1:33:35.
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
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
~0,50сек
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 0,50сек оптимальна.
Объем документа
45Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 45Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 14
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 14 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Material+Icons | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Google+Sans|Noto+Sans|Castoro | |
| stylesheet | ./static/css/bulma.min.css | |
| stylesheet | ./static/css/fontawesome.all.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | ./static/css/index.css | |
| stylesheet | css/style.css | |
| js | assets/fontawesome.all.min.js | |
| js | js/modernizr.js | |
| js | https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js | |
| js | ./static/js/fontawesome.all.min.js | |
| js | js/jquery-2.1.1.js | |
| js | js/jquery.mobile.custom.min.js | |
| js | js/main.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 | "68537303-b518" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | AD96:93A43:E77BA7:E9302D:6A890BDC |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 02:39:24 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230119-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787366365.522176,VS0,VE117 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 22df803d8294b5063c30adaef6e4ee32135eb5e8 |
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: 70%
Title
Neural Fields Beyond Conventional Cameras
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.
Дублей словоформ в title не найдено.
Число символов в title 41 оптимально (норма: от 40 до 45).
Description
NeuralFieldsBeyondCams
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 22, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
NeuralFieldsBeyondCams
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
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 2
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:image | https://neural-bcc.github.io/static/img/thumbnail.jpg |
| og:description | Neural Fields Beyond Conventional Cameras |
Все мета-теги
Кол-во: 10
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 10шт. 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 | description | NeuralFieldsBeyondCams |
| name | keywords | NeuralFieldsBeyondCams |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:creator | @mmalex |
| name | twitter:title | Neural Fields Beyond Conventional Cameras |
| name | twitter:description | The second workshop on neural fields beyond conventional cameras, hosted at CVPR 2025. |
| name | twitter:image | https://neural-bcc.github.io/static/img/thumbnail.jpg |
| property | og:image | https://neural-bcc.github.io/static/img/thumbnail.jpg |
| property | og:description | Neural Fields Beyond Conventional Cameras |
Оптимизация Готовность: 75%
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.
Среднее число слов в абзаце 6 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 36 достаточно.
Кол-во знаков контента 17666 на странице оптимально.
Кол-во слов 2462 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> 3. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 9. Это хорошо.
Тошнота
7,14
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
15,27%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота 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 |
|---|---|---|
| neural | 51 | 2,07% |
| fields | 36 | 1,46% |
| splatting | 20 | 0,81% |
| gaussian | 20 | 0,81% |
| university | 19 | 0,77% |
| reconstruction | 17 | 0,69% |
| radiance | 15 | 0,61% |
| research | 15 | 0,61% |
| computer | 15 | 0,61% |
| papers | 11 | 0,45% |
| workshop | 10 | 0,41% |
| spotlight | 10 | 0,41% |
| beyond | 9 | 0,37% |
| synthesis | 9 | 0,37% |
| imaging | 9 | 0,37% |
| learning | 8 | 0,32% |
| sensor | 8 | 0,32% |
| vision | 8 | 0,32% |
| researchers | 7 | 0,28% |
| computational | 7 | 0,28% |
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 78 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: 1
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 1 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /2024/2024.html |
2024 - 1st Edition @ European Conference on Computer Vision
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 71
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 71 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| sites.google.com |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/katherine.png" alt="Katherine Skinner">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Katherine Skinner</p>
<p class="subtitle is-6">University of Michigan</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Katherine Skinner is an Assistant Professor in the Department of Robotics at the University of Michigan, with a courtesy appointment in the Department of Naval Architecture and Marine Engineering. Before joining Michigan, she was a Postdoctoral Fellow at Georgia Institute of Technology in the Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering and the School of Earth and Atmospheric Sciences. She earned her M.S. and Ph.D. from the Robotics Institute at the University of Michigan, where she worked in the Deep Robot Optical Perception Laboratory. Her research focuses on robotics, computer vision, and machine learning to enable autonomy in dynamic, unstructured, or remote environments. Her dissertation advanced machine learning methods for underwater robotic perception, and she has collaborated with the Ford Center for Autonomous Vehicles to enhance urban perception.
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| richardt.name |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/christian.png" alt="Christian Richardt">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Christian Richardt</p>
<p class="subtitle is-6">Meta Reality Labs</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Christian Richardt is a Research Scientist at Meta Reality Labs in Zurich, Switzerland, and previously at the Codec Avatars Lab in Pittsburgh, USA. He was previously a Reader (=Associate Professor) and EPSRC-UKRI Innovation Fellow in the Visual Computing Group and the CAMERA Centre at the University of Bath. His research interests cover the fields of image processing, computer graphics and computer vision, and his research combines insights from vision, graphics and perception to reconstruct visual information from images and videos, to create high-quality visual experiences with a focus on novel-view synthesis.
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| yu-jingyi.com |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/jingyi.png" alt="Jingyi Yu">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Jingyi Yu</p>
<p class="subtitle is-6">ShanghaiTech University</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Jingyi Yu is a professor and executive dean of the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University. He received his B.S. from Caltech in 2000 and his Ph.D. from MIT in 2005, and he is also affiliated with the University of Delaware. His research focuses on computer vision and computer graphics, particularly in computational photography and non-conventional optics and camera designs. His research has been generously supported by the National Science Foundation (NSF), the National Institute of Health, the Army Research Office, and the Air Force Office of Scientific Research (AFOSR). He is a recipient of the NSF CAREER Award, the AFOSR YIP Award, and the Outstanding Junior Faculty Award at the University of Delaware.
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| cs.princeton.edu |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/felix.png" alt="Felix Heide">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Felix Heide</p>
<p class="subtitle is-6">Princeton University</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Felix Heide is a professor of Computer Science at Princeton University and heads the Princeton Computational Imaging Lab. He received his Ph.D. from the University of British Columbia and completed his postdoctoral fellowship at Stanford University. He is recognized as a SIGGRAPH Significant New Researcher, Sloan Research Fellow, and Packard Fellow. Previously, he founded an autonomous driving startup Algolux, later acquired by Torc and Daimler Trucks. His research focuses on imaging and computer vision techniques that help devices capture details in challenging conditions, spanning optics, machine learning, optimization, computer graphics, and computer vision.
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| aviadlevis.info |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/aviad.png" alt="Aviad Levis">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Aviad Levis</p>
<p class="subtitle is-6">University of Toronto</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Aviad Levis is an assistant professor in the Departments of Computer Science and Astronomy and Astrophysics at the University of Toronto. He is an associated faculty member at the Dunlap Institute for Astronomy and Astrophysics. His research focuses on scientific computational imaging and AI for science. Prior to that, he was a postdoctoral scholar in the Department of Computing and Mathematics at Caltech, supported by the Zuckerman and Viterbi postdoctoral fellowships, working with Katie Bouman on imaging the galactic center black hole as part of the Event Horizon Telescope collaboration. He received his Ph.D. (2020) from the Technion and B.Sc. (2013) from Ben-Gurion University. His Ph.D. thesis into tomography of clouds has paved the way for an ERC-funded space mission (CloudCT) led by his Ph.D. advisor Yoav Schechner.
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| sarafridov.github.io |
<div class="card">
<div class="card-content">
<div class="columns is-vcentered">
<div class="column is-one-quarter">
<figure class="image is-128x128">
<img class="is-rounded" src="static/img/sara.png" alt="Sara Fridovich-Keil">
</figure>
</div>
<div class="column">
<p class="title is-4">Sara Fridovich-Keil</p>
<p class="subtitle is-6">Georgia Tech</p>
</div>
</div>
<div class="content">
Sara Fridovich-Keil is an assistant professor at Georgia Tech's Department of Electrical and Computer Engineering. She completed her postdoctoral research at Stanford University under the guidance of Gordon Wetzstein and Mert Pilanci, after earning her Ph.D. in Electrical Engineering and Computer Sciences from UC Berkeley, where she was advised by Ben Recht. Her work focuses on machine learning, signal processing, and optimization to address inverse problems in computer vision as well as in computational, medical, and scientific imaging. Her research aims to identify optimal signal representations while balancing interpretability and computational efficiency.
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| denghilbert.github.io |
Self-Calibrating Gaussian Splatting for Large Field of View Reconstruction
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
Neural Refraction Fields for Image Verification
|
Анализировать url |
| gchenfc.github.io |
Hyperspectral Neural Radiance Fields
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Neural SDF for Shadow-aware Unsupervised Structured Light
|
Анализировать url |
| hg-chung.github.io |
Differentiable Inverse Rendering with Interpretable Basis BRDFs
|
Анализировать url |
| cuiziteng.github.io |
Luminance-GS: Adapting 3D Gaussian Splatting to Challenging Lighting Conditions with View-Adaptive Curve Adjustment
|
Анализировать url |
| visual.cs.brown.edu |
Time of the Flight of the Gaussians: Optimizing Depth Indirectly in Dynamic Radiance Fields
|
Анализировать url |
| bchao1.github.io |
Gaussian Wave Splatting for Computer Generated Holography
|
Анализировать url |
| mezzelfo.github.io |
Gaussian Splatting for Efficient Satellite Image Photogrammetry
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Z-Splat: Z-Axis Gaussian Splatting for Camera-Sonar Fusion
|
Анализировать url |
| yujiewang.info |
DOF-GS: Adjustable Depth-of-Field 3D Gaussian Splatting for Post-Capture Refocusing, Defocus Rendering and Blur Removal
|
Анализировать url |
| lttm.github.io |
MultimodalStudio: A Heterogeneous Sensor Dataset and Framework for Neural Rendering across Multiple Imaging Modalities
|
Анализировать url |
| cvpr.thecvf.com |
HyperGS: Hyperspectral 3D Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Neural shape reconstruction from multiple views with static pattern projection
|
Анализировать url |
| s3anwu.github.io |
PBR-NeRF: Inverse Rendering with Physics-Based Neural Fields
|
Анализировать url |
| umautobots.github.io |
LiHi-GS: LiDAR-Supervised Gaussian Splatting for Highway Driving Scene Reconstruction
|
Анализировать url |
| flash-splat.github.io |
Flash-Splat: 3D Reflection Removal with Flash Cues and Gaussian Splats
|
Анализировать url |
| github.com |
3D Gaussian Splatting Vulnerabilities
|
Анализировать url |
| jho-yonsei.github.io |
SMURF: Continuous Dynamics for Motion-Deblurring Radiance Fields
|
Анализировать url |
| jho-yonsei.github.io |
CoCoGaussian: Leveraging Circle of Confusion for Gaussian Splatting from Defocused Images
|
Анализировать url |
| kushalvyas.github.io |
Alpine - A Flexible, User-friendly, Distributed Library for Implicit Neural Representations
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Event3DGS: Event-Based 3D Gaussian Splatting for High-Speed Robot Egomotion
|
Анализировать url |
| convexsplatting.github.io |
3D Convex Splatting: Radiance Field Rendering with 3D Smooth Convexes
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Revealing the 3D Cosmic Web through Gravitationally Constrained Neural Fields
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
DBMovi-GS: Dynamic View Synthesis from Blurry Monocular Video via Sparse-Controlled Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
Reconstruction Using the Invisible: Intuition from NIR and Metadata for Enhanced 3D Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
Joint Attitude Estimation and 3D Neural Reconstruction of non-cooperative space objects
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
HessianForge: Scalable LiDAR reconstruction with Physics-Informed Neural Representation and Smoothness Energy Constraints
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
RadarSplat: Radar Gaussian Splatting for High-Fidelity Data Synthesis and 3D Reconstruction of Autonomous Driving Scenes
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
SHaDe: Compact and Consistent Dynamic 3D Reconstruction via Tri-Plane Deformation and Latent Diffusion
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
EchoNeRF: Generalizable Neural Radiance Fields for Novel Echocardiographic View Synthesis
|
Анализировать url |
| drive.google.com |
ToFGS: Temporally-Resolved Inverse Rendering with Gaussian Splatting for Time-of-Flight
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CryoFormer: Continuous Heterogeneous Cryo-EM Reconstruction using Transformer-based Neural Representations
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Radar Fields: Frequency-Space Neural Scene Representations for FMCW Radar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PlatoNeRF: 3D Reconstruction in Plato's Cave via Single-View Two-Bounce Lidar
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Dynamic LiDAR Re-simulation using Compositional Neural Fields
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Eclipse: Disambiguating Illumination and Materials using Unintended Shadows
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Spectral and Polarization Vision: Spectro-polarimetric Real-world Dataset
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Neural Spectro-polarimetric Fields
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
E-NeRF: Neural Radiance Fields from a Moving Event Camera
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Ultra-NeRF: Neural Radiance Fields for Ultrasound Imaging
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Transient Neural Radiance Fields for Lidar View Synthesis and 3D Reconstruction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Neural LiDAR Fields for Novel View Synthesis
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Neural Fields for Structured Lighting
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
E<sup>2</sup>NeRF: Event Enhanced Neural Radiance Fields from Blurry Images
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ORCa: Glossy Objects as Radiance Field Cameras
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Humans as Light Bulbs: 3D Human Reconstruction from Thermal Reflection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SeaThru-NeRF: Neural Radiance Fields in Scattering Media
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
EventNeRF: Neural Radiance Fields from a Single Colour Event Camera
|
Анализировать url |
| ojs.aaai.org |
Neural Interferometry: Image Reconstruction from Astronomical Interferometers Using Transformer-Conditioned Neural Fields
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Neural Acoustic Fields
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PANDORA: Polarization-Aided Neural Decomposition Of Radiance
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Medical Neural Radiance Fields for Reconstructing 3D-aware CT-Projections from a Single X-ray
|
Анализировать url |
| ilyac.info |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/ilya.png" alt="Image of Ilya Chugunov">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 0vh;">Ilya Chugunov</p>
<p class="subtitle is-6 has-text-left has-text-grey" style="height: 0.5rem;"><br> <em>(primary)</em></p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2.2rem;"><br> Princeton</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| tzofi.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/tzofi.png" alt="Image of Tzofi Klinghoffer">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 0vh;">Tzofi Klinghoffer</p>
<p class="subtitle is-6 has-text-left has-text-grey" style="height: 0.5rem;"><br> <em>(secondary)</em></p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2.2rem;"><br>MIT Media Lab</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| shengyuh.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/shengyu.png" alt="Image of Shengyu Huang">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">Shengyu Huang</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">ETH Zürich</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/daniel.png" alt="Image of Daniel Gilo">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">Daniel Gilo</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">Technion</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| wenzhengchen.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/wenzheng.png" alt="Image of Wenzheng Chen">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">Wenzheng Chen</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">Peking University</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| akshatdave.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/akshat.png" alt="Image of Akshat Dave">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">Akshat Dave</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">MIT Media Lab</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| lingjie0206.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/lingjie.png" alt="Image of Lingjie Liu">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">Lingjie Liu</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">University of Pennsylvania</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| davidlindell.com |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/david.png" alt="Image of David Lindell">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">David Lindell</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">University of Toronto</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| orlitany.github.io |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/or.png" alt="Image of Or Litany">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">Or Litany</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">Technion, NVIDIA</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| media.mit.edu |
<div class="card">
<div class="card-image">
<figure class="image">
<img class="is-rounded" src="./static/img/ramesh.png" alt="Image of Ramesh Raskar">
</figure>
</div>
<div class="card-content">
<div class="media">
<div class="media-content" style="overflow-x: unset;">
<p class="title is-6" style="margin-bottom: 2.5vh;">Ramesh Raskar</p>
<p class="subtitle is-6" style="height: 2rem;">MIT Media Lab</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
|
Анализировать url |
| creativecommons.org |
Creative
Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
|
Анализировать url |
| github.com |
this website
|
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 neural-bcc.github.io выполнена всего на 54%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: