Анализ сайта recmind.cn
Основное Готовность: 55%
Домен
recmind.cn
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт небезопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
UTF-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице UTF-8.
Язык
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
~1,30сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 1,30сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
124Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 124Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 3
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 3 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | style.css |
| stylesheet | https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.6/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css |
Серверные заголовки
Кол-во: 10
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 10шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:17:47 GMT |
| Vary | Accept-Encoding |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a7c1b45-1f189" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| Accept-Ranges | bytes |
| x-proxy-cache | MISS |
| X-GitHub-Request-Id | DCBB:23E95E:18DD7EA:1A20BF6:6A89A17B |
| x-github-edge-region | iad |
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: 35%
Title
DongSheng Li's Homepage
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: 23, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Dongsheng Li's personal website. Principal Research Manager at Microsoft Research Asia focusing on machine learning, healthcare AI, and recommender systems.
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: 156, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Dongsheng Li, machine learning, healthcare AI, recommender systems, Microsoft Research Asia, publications
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://recmind.cn/
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.
Пропишите корректный 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: 5
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:type | website |
| og:title | Dongsheng Li | Homepage |
| og:description | Principal Research Manager at Microsoft Research Asia. Research in machine learning, healthcare AI, and recommender systems. |
| og:url | https://recmind.cn/ |
| og:image | https://recmind.cn/photoes/Head_Dongsheng%20Li_2024.jpg |
Все мета-теги
Кол-во: 14
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 14шт. 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 | Dongsheng Li's personal website. Principal Research Manager at Microsoft Research Asia focusing on machine learning, healthcare AI, and recommender systems. |
| name | keywords | Dongsheng Li, machine learning, healthcare AI, recommender systems, Microsoft Research Asia, publications |
| name | author | Dongsheng Li |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:title | Dongsheng Li | Homepage |
| name | twitter:description | Principal Research Manager at Microsoft Research Asia. |
| name | twitter:image | https://recmind.cn/photoes/Head_Dongsheng%20Li_2024.jpg |
| name | theme-color | #0079b2 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1 |
| property | og:type | website |
| property | og:title | Dongsheng Li | Homepage |
| property | og:description | Principal Research Manager at Microsoft Research Asia. Research in machine learning, healthcare AI, and recommender systems. |
| property | og:url | https://recmind.cn/ |
| property | og:image | https://recmind.cn/photoes/Head_Dongsheng%20Li_2024.jpg |
Оптимизация Готовность: 37%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 1 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 6 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 75 достаточно.
Кол-во знаков контента 48064 на странице оптимально.
Кол-во слов 6829 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 <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 4.
Тошнота
13,82
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
3,62%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| dongsheng | 191 | 2,80% |
| conference | 134 | 1,96% |
| learning | 75 | 1,10% |
| international | 73 | 1,07% |
| information | 50 | 0,73% |
| systems | 44 | 0,64% |
| neural | 40 | 0,59% |
| processing | 36 | 0,53% |
| xufang | 30 | 0,44% |
| xinyang | 30 | 0,44% |
| representations | 30 | 0,44% |
| neurips | 27 | 0,40% |
| research | 25 | 0,37% |
| caihua | 23 | 0,34% |
| recommendation | 23 | 0,34% |
| machine | 22 | 0,32% |
| yansen | 21 | 0,31% |
| dongqi | 21 | 0,31% |
| transactions | 21 | 0,31% |
| yuqing | 21 | 0,31% |
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 387 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: 46
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 46 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /index.html |
Home
|
|
Анализировать url |
| /papers/cmmd_kdd22.pdf |
CMMD: Cross-Metric Multi-Dimensional Root Cause Analysis
|
|
|
| /papers/glognn_icml22.pdf |
Finding Global Homophily in Graph Neural Networks When Meeting Heterophily
|
|
|
| /papers/policyens_ijcai22.pdf |
Towards Applicable Reinforcement Learning: Improving the Generalization and Sample Efficiency with Policy Ensemble
|
|
|
| /papers/rendernet_cvpr22.pdf |
RenderNet: Unified 2D/3D Recognizer with Latent Space Rendering
|
|
|
| /papers/vlog_iclr22.pdf |
Variational oracle guiding for reinforcement learning
|
|
|
| /papers/recurd_iclr22.pdf |
Recursive Disentanglement Network
|
|
|
| /papers/cafe_www22.pdf |
Cross-Modal Ambiguity Learning for Multimodal Fake News Detection
|
|
|
| /papers/npcdde_aaai22.pdf |
Neural Piecewise-Constant Delay Differential Equations
|
|
|
| /papers/iib_aaai22.pdf |
Invariant Information Bottleneck for Domain Generalization
|
|
|
| /papers/yolat_nips21.pdf |
Recognizing Vector Graphics without Rasterization
|
|
|
| /papers/explainer_nips21.pdf |
Reinforcement Learning Enhanced Explainer for Graph Neural Networks
|
|
|
| /papers/RTSGAN_icdm21.pdf |
Towards Generating Real-World Time Series Data
|
|
|
| /papers/EOW_iccv21.pdf |
Energy-Based Open-World Uncertainty Modeling for Confidence Calibration
|
|
|
| /papers/mtva_tmm21.pdf |
A Reinforcement-Learning-Based Energy-Efficient Framework for Multi-Task Video Analytics Pipeline
|
|
|
| /papers/lirr_cvpr21.pdf |
Learning Invariant Representations and Risks
for Semi-supervised Domain Adaptation
|
|
|
| /papers/cfd_tste20.pdf |
Collaborative Fault Detection for Large-scale Photovoltaic Systems
|
|
|
| /papers/had_tste18.pdf |
Hierarchical Anomaly Detection and Multimodal Classification in Large-Scale Photovoltaic Systems
|
|
|
| /papers/PNAS21.pdf |
Predicting the effect of confinement on the COVID-19 spread using machine learning enriched with satellite air pollution observations.
|
|
|
| /papers/freegem_nips22.pdf |
Parameter-free Dynamic Graph Embedding for Link Prediction
|
|
|
| /papers/frnet_sigir22.pdf |
Enhancing CTR Prediction with Context-Aware Feature Representation Learning
|
|
|
| /papers/mindsim_www22.pdf |
MINDSim: User Simulator for News Recommenders
|
|
|
| /papers/r3_www22.pdf |
Accurate and Explainable Recommendation via Review Rationalization
|
|
|
| /papers/fire_www22.pdf |
FIRE: Fast Incremental Recommendation with Graph Signal Processing
|
|
|
| /papers/GCN_cikm21.pdf |
How Powerful is Graph Convolution for Recommendation?
|
|
|
| /papers/IGCN_cikm21.pdf |
Incremental Graph Convolutional Network for Collaborative Filtering
|
|
|
| /papers/CoPE_cikm21.pdf |
CoPE: Modeling Continuous Propagation and Evolution on Interaction Graph
|
|
|
| /papers/DGCF_tcyb21.pdf |
Graph Collaborative Filtering based on Dual-Message Propagation Mechanism
|
|
|
| /papers/LSECGNN_kdd21.pdf |
Leveraging Tripartite Interaction Information from Live Stream E-Commerce for Improving Product Recommendation
|
|
|
| /papers/sans_dasfaa21.pdf |
SANS: Setwise Attentional Neural Similarity Method for Few-shot Recommendation
|
|
|
| /papers/neuse_tkdd21.pdf |
NeuSE: A Neural Snapshot Ensemble Method for Collaborative Filtering
|
|
|
| /papers/s2p_tkde21.pdf |
Modeling Dynamic User Preference via Dictionary Learning for Sequential Recommendation
|
|
|
| /papers/SGMC_AAAI21.pdf |
Scalable and Explainable 1-Bit Matrix Completion via Graph Signal Learning
|
|
|
| /papers/mma_tkde19.pdf |
Mixture Matrix Approximation for Collaborative Filtering
|
|
|
| /papers/norma_sdm19.pdf |
Collaborative Filtering with Noisy Ratings
|
|
|
| /papers/adaerror_www18.pdf |
AdaError: An Adaptive Learning Rate Method for Matrix Approximation-based Collaborative Filtering
|
|
|
| /papers/mrma_nips17.pdf |
Mixture-Rank Matrix Approximation for Collaborative Filtering
|
|
|
| /papers/ermma_aaai17.pdf |
ERMMA: Expected Risk Minimization for Matrix Approximation-based Recommender Systems
|
|
|
| / |
GLOMA: Embedding Global Information in Local Matrix Approximation Models for Collaborative Filtering
|
|
Анализировать url |
| /papers/epp_neurocmp17.pdf |
Efficient Privacy-preserving Content Recommendation for Online Social Communities
|
|
|
| /papers/sma_icml16.pdf |
Low-Rank
Matrix Approximation with Stability
|
|
|
| /papers/mpma_ijcai16.pdf |
MPMA:
Mixture Probabilistic Matrix Approximation for Collaborative
Filtering
|
|
|
| /papers/ppcf_fgcs16.pdf |
An
Algorithm for Efficient Privacy-preserving Item-based
Collaborative Filtering
|
|
|
| /papers/wemarec_sigir15.pdf |
WEMAREC:
Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and
Ensemble Matrix Approximation
|
|
|
| /papers/yana_cikm11.pdf |
YANA: An Efficient Privacy-preserving Recommender System for Online Social Communities
|
|
|
| /papers/pistis_waiat11.pdf |
Pistis: A Privacy-preserving Content Recommender System for Online Social Communities
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 163
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 163 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют внешние ссылки с пустым анкором: 1!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| researchgate.net |
ResearchGate
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
GoogleScholar
|
Анализировать url |
| orcid.org |
ORCID
|
Анализировать url |
| ai-ml.cn |
MSRA Shanghai AI/ML Group
|
Анализировать url |
| item.m.jd.com |
<img class="book-cover" src="./photoes/book_recsys_cn.png" alt="《推荐系统：前沿与实践》book cover">
|
Анализировать url |
| item.m.jd.com |
《推荐系统：前沿与实践》
|
Анализировать url |
| springerprofessional.de |
<img class="book-cover" src="./photoes/book_recsys_en.jpg" alt="Recommender Systems: Frontiers and Practices book cover">
|
Анализировать url |
| springerprofessional.de |
Recommender Systems: Frontiers and Practices.
|
Анализировать url |
| placeholder.cn |
Neural Value Alignment: Human–AI Collaboration Under Goal-Action Ambiguity
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Why Does Self-Distillation (Sometimes) Degrade the Reasoning Capability of LLMs?
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improving Diffusion Planners by Self-Supervised Action Gating with Energies
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Kuramoto Oscillatory Phase Encoding: Neuro-inspired Synchronization for Improved Learning Efficiency
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Mitigating Plasticity Loss through Architectural Design in Continual Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Stabilized Supralinear Networks Learn to Switch Coding Strategies Balancing Cost and Performance
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Prompt Disentanglement via Language Guidance and Representation Alignment for Domain Generalization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ActPrompt: In-Domain Feature Adaptation via Action Cues for Video Temporal Grounding
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Dual-granularity Sinkhorn Distillation for Enhanced Learning from Long-Tailed Noisy Data
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Person Identity Shift for Privacy-Preserving Person Re-identification
|
Анализировать url |
| placeholder.cn |
Federated Parameter-Efficient Selective Fine-Tuning for Vision-Language Models via Global-Local Masking
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Exploring Interpretability for Visual Prompt Tuning with Cross-layer Concepts
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Trade in Minutes! Rationality-Driven Agentic System for Quantitative Financial Trading
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Joint Adaptation of Uni-modal Foundation Models for Multi-modal Alzheimer's Disease Diagnosis
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Online Pseudo-Zeroth-Order Training of Neuromorphic Spiking Neural Networks
|
Анализировать url |
| openreview.net |
EgoBrain: Synergizing Minds and Eyes For Human Action Understanding
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Exploratory Memory-Augmented LLM Agent via Hybrid On- and Off-Policy Optimization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Reasoning-Driven Multimodal LLM for Domain Generalization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Do Not Let Low-Probability Tokens Over-Dominate in RL for LLMs
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improving Diffusion Models for Class-imbalanced Training Data via Capacity Manipulation
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improving Long-Context Summarization with Multi-Granularity Retrieval Optimization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Toward Relative Positional Encoding in Spiking Transformers
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Chain-of-Model Learning for Language Model
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Accelerating Block Coordinate Descent for LLM Finetuning via Landscape Expansion
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Learning to Instruct for Visual Instruction Tuning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SimSort: A Data-Driven Framework for Spike Sorting by Large-Scale Electrophysiology Simulation
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Omni-DNA: A Genomic Model Supporting Sequence Understanding, Long-context, and Textual Annotation
|
Анализировать url |
| placeholder.cn |
EA-HAS-Bench and Language-Enhanced Shrinkage Search for Energy-aware NAS
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VisRL: Intention-Driven Visual Perception via Reinforced Reasoning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Mitigate Position Bias in LLMs via Scaling a Single Hidden States Channel
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Habitizing Diffusion Planning for Efficient and Effective Decision Making
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Oracle-MoE: Locality-preserving Routing in the Oracle Space for Memory-constrained Large Lanuge Model Inference
|
Анализировать url |
| openreview.net |
MMInference: Accelerating Pre-filling for Long-Context Visual Language Models via Modality-Aware Permutation Sparse Attention
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Denoising Reuse: Exploiting Inter-frame Motion Consistency for Efficient Video Generation
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via DPO: On-Policy Data Hold the Key
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Adversarial Domain Prompt Tuning and Generation for Single Domain Generalization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
EvoAgent: Towards Automatic Multi-Agent Generation via Evolutionary Algorithms
|
Анализировать url |
| openreview.net |
How Do Large Language Models Understand Graph Patterns? A Benchmark for Graph Pattern Comprehension
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SharedContextBench: How Lossy are Long-context Methods in KV Cache Reuse
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SeCom: On Memory Construction and Retrieval for Personalized Conversational Agents
|
Анализировать url |
| openreview.net |
NeuroLM: A Universal Multi-task Foundation Model for Bridging the Gap between Language and EEG Signals
|
Анализировать url |
| openreview.net |
pMoE: Prompting Diverse Experts Together Wins More in Visual Adaptation
|
Анализировать url |
| openreview.net |
What Makes a Good Diffusion Planner for Decision Making?
|
Анализировать url |
| openreview.net |
DreamDistribution: Prompt Distribution Learning for Text-to-Image Diffusion Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Translating Mental Imaginations into Characters with Codebooks and Dynamics-Enhanced Decoding
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Understanding and Improving Training-free Loss-based Diffusion Guidance
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Can Graph Learning Improve Planning in LLM-based Agents?
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Advancing Spiking Neural Networks for Sequential Modeling through Central Pattern Generators
|
Анализировать url |
| openreview.net |
EEG2Video: Towards Decoding Dynamic Visual Perception from EEG Signals
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Towards Editing Time Series
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Once Read is Enough: Finetuning-free Language Models with Cluster-guided Sparse Experts for Long-tail Domain Knowledge
|
Анализировать url |
| openreview.net |
MInference 1.0: Accelerating Pre-filling for Long-Context LLMs via Dynamic Sparse Attention
|
Анализировать url |
| openreview.net |
TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Automated Contrastive Learning Strategy Search for Time Series
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Online Video Quality Enhancement with Spatial-Temporal Look-up Tables
|
Анализировать url |
| nature.com |
Synergizing habits and goals with variational Bayes
|
Анализировать url |
| link.springer.com |
Re-ID-leak: Membership Inference Attacks Against Person Re-identification
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Improving Large Language Models in Event Relation Logical Prediction
|
Анализировать url |
| openreview.net |
LongLLMLingua: Accelerating and Enhancing LLMs in Long Context Scenarios via Prompt Compression
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Networks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
MLCopilot: Unleashing the Power of Large Language Models in Solving Machine Learning Tasks
|
Анализировать url |
| ieeexplore.ieee.org |
Hierarchical Recognizing Vector Graphics and A New Chart-based Vector Graphics Dataset
|
Анализировать url |
| placeholder.cn |
LLMs can Find Mathematical Reasoning Mistakes by Pedagogical Chain-of-Thought
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Disentangled Prompt Representation for Domain Generalization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Online Streaming Video Super-Resolution with Convolutional Look-Up Table
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Addressing Signal Delay in Deep Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Training-free Multi-objective Diffusion Model for 3D Molecule Generation
|
Анализировать url |
| openreview.net |
CNN Kernels Can Be the Best Shapelets
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Domain Invariant Prompt for Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected Intelligence
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Hierarchical Prompt with Structured Linguistic Knowledge for Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face
|
Анализировать url |
| openreview.net |
ContiFormer: Continuous-Time Transformer for Irregular Time Series Modeling
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Train Faster, Perform Better: Modular Adaptive Training in Over-Parameterized Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Invisible Backdoor Attack with Dynamic Triggers against Person Re-identification
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learning Multi-Agent Intention-Aware Communication for Optimal Multi-Order Execution in Finance
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Understanding Omission in Dialogue Summarization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DiffusionNER: Boundary Diffusion for Named Entity Recognition
|
Анализировать url |
| openreview.net |
CircuitNet: A Generic Neural Network to Realize Universal Circuit Motif Modeling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Online Video Super-Resolution with Convolutional Kernel Bypass Grafts
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Self-supervised Semi-implicit Graph Variational Auto-encoders with Masking
|
Анализировать url |
| openreview.net |
SIMPLE: Specialized Model-Sample Matching for Domain Generalization
|
Анализировать url |
| openreview.net |
EA-HAS-Bench: Energy-aware Hyperparameter and Architecture Search Benchmark
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Over-parameterized Model Optimization with Polyak-{\L}ojasiewicz Condition
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Explaining Temporal Graph Models through an Explorer-Navigator Framework
|
Анализировать url |
| openreview.net |
Data Continuity Matters: Improving Sequence Modeling with Lipschitz Regularizer
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Towards Inference Efficient Deep Ensemble Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Adaptive Policy Learning for Offline-to-Online Reinforcement Learning
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Learning Decomposed Spatial Relations for Multi-Variate Time-Series Modeling
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Similarity Distribution based Membership Inference Attack on Person Re-identification
|
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
Сайт recmind.cn не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 32%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: