Анализ сайта sml-group.cc
Основное Готовность: 100%
Домен
sml-group.cc
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.
Цепочка редиректов:
http://sml-group.cc
301 MovedPermanently
https://www.sml-group.cc/
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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 26.09.2026 15:50:53.
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-us
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-us.
Скорость загрузки
~0,72сек
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 0,72сек оптимальна.
Объем документа
60Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 60Кб 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://fonts.googleapis.com/css2?family=Montserrat:wght@400;700&family=Roboto+Mono&family=Roboto:wght@400;700&display=swap | |
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.26c458e6907dc03073573976b7f4044e.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1.9.4/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.f90bf6d8746b504e35fe8f8bf6c18c87.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/github-light.min.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/dracula.min.css | |
| js | /js/wowchemy-init.min.db21e13b9b5c4f4b947717750ec8b3cc.js | |
| js | /js/vendor-bundle.min.50933d940896e49f984a778650d5f7f5.js | |
| js | /en/js/wowchemy.min.57af632a84a05835124f04e4f75dcd29.js | |
| js | module | /js/wowchemy-publication.9c0e895144aef5a693008b5c5d450147.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
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 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a79abed-f2f9" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 2BA6:0A05:EE713:101DB2:6A89F420 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 19:10:25 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270021-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787425825.911446,VS0,VE117 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | d2ab7440dc5716fea7de9bb35ff4d5576bbf6781 |
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: 68%
Title
Sustainability and Machine Learning Group
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
Google DeepMind Chair of Machine Learning and Artificial Intelligence
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: 69, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
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
https://www.sml-group.cc/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
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: 8
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | profile |
| og:site_name | Sustainability and Machine Learning Group |
| og:url | https://www.sml-group.cc/ |
| og:title | Sustainability and Machine Learning Group |
| og:description | Google DeepMind Chair of Machine Learning and Artificial Intelligence |
| og:image | https://www.sml-group.cc/media/icon_hu474ceb566706ceb24339604b4791fea6_26744_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2026-02-03T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 15
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 15шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width,initial-scale=1 |
| name | generator | Hugo Blox Builder 5.9.7 |
| name | author | Marc Deisenroth |
| name | description | Google DeepMind Chair of Machine Learning and Artificial Intelligence |
| name | theme-color | #bbdefb |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:image | https://www.sml-group.cc/media/icon_hu474ceb566706ceb24339604b4791fea6_26744_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | og:type | profile |
| property | og:site_name | Sustainability and Machine Learning Group |
| property | og:url | https://www.sml-group.cc/ |
| property | og:title | Sustainability and Machine Learning Group |
| property | og:description | Google DeepMind Chair of Machine Learning and Artificial Intelligence |
| property | og:image | https://www.sml-group.cc/media/icon_hu474ceb566706ceb24339604b4791fea6_26744_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2026-02-03T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 82%
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 одном экземпляре).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 37 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 30 достаточно.
Кол-во знаков контента 17669 на странице оптимально.
Кол-во слов 2371 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> 6. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 34. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 31.
Тошнота
7,07
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
28,26%
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 |
|---|---|---|
| learning | 50 | 2,11% |
| machine | 31 | 1,31% |
| models | 22 | 0,93% |
| gaussian | 21 | 0,89% |
| processes | 19 | 0,80% |
| neural | 15 | 0,63% |
| systems | 13 | 0,55% |
| uncertainty | 13 | 0,55% |
| deisenroth | 12 | 0,51% |
| research | 10 | 0,42% |
| quantification | 10 | 0,42% |
| daniel | 9 | 0,38% |
| reinforcement | 9 | 0,38% |
| surrogate | 8 | 0,34% |
| student | 7 | 0,30% |
| bayesian | 7 | 0,30% |
| framework | 7 | 0,30% |
| coverage | 7 | 0,30% |
| sustainability | 6 | 0,25% |
| optimization | 6 | 0,25% |
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 265 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 61 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://sml-group.cc/robots.txt
301 MovedPermanently
https://www.sml-group.cc/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Sitemap: https://www.sml-group.cc/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://www.sml-group.cc/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 159
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 159 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 37.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Sustainability and Machine Learning Group
|
|
Анализировать url |
| / |
Sustainability and Machine Learning Group
|
|
Анализировать url |
| /publication |
<span>Publications</span>
|
|
Анализировать url |
| /blog |
<span>Blog</span>
|
|
Анализировать url |
| /teaching |
<span>Teaching</span>
|
|
Анализировать url |
| /talk |
<span>Talks</span>
|
|
Анализировать url |
| /news |
<span>News</span>
|
|
Анализировать url |
| /openings |
<span>Openings</span>
|
|
Анализировать url |
| /openings |
openings
|
|
Анализировать url |
| /authors/marc-deisenroth/ |
Marc Deisenroth
|
|
Анализировать url |
| /authors/maria-perez-ortiz/ |
Maria Perez-Ortiz
|
|
Анализировать url |
| /authors/alice-winters/ |
Alice Winters
|
|
Анализировать url |
| /authors/vignesh-gopakumar/ |
Vignesh Gopakumar
|
|
Анализировать url |
| /authors/daniel-de-souza/ |
Daniel Augusto de Souza
|
|
Анализировать url |
| /authors/jake-cunningham/ |
Jake Cunningham
|
|
Анализировать url |
| /authors/mathieu-alain/ |
Mathieu Alain
|
|
Анализировать url |
| /authors/noah-siegel/ |
Noah Siegel
|
|
Анализировать url |
| /authors/james-rudd-jones/ |
James Rudd-Jones
|
|
Анализировать url |
| /authors/lewis-odonnell/ |
Lewis O'Donnell
|
|
Анализировать url |
| /authors/daniel-giles/ |
Daniel Giles
|
|
Анализировать url |
| /authors/sicelukwanda-zwane/ |
Sicelukwanda Zwane
|
|
Анализировать url |
| /authors/jackie-kay/ |
Jackie Kay
|
|
Анализировать url |
| /authors/yasemin-bekiroglu/ |
Yasemin Bekiroğlu
|
|
Анализировать url |
| /authors/yicheng-luo/ |
Yicheng Luo
|
|
Анализировать url |
| /authors/so-takao/ |
So Takao
|
|
Анализировать url |
| /authors/alexander-terenin/ |
Alexander Terenin
|
|
Анализировать url |
| /authors/mihaela-rosca/ |
Mihaela Rosca
|
|
Анализировать url |
| /authors/samuel-cohen/ |
Samuel Cohen
|
|
Анализировать url |
| /authors/sanket-kamthe/ |
Sanket Kamthe
|
|
Анализировать url |
| /authors/jacob-menick/ |
Jacob Menick
|
|
Анализировать url |
| /authors/hugh-salimbeni/ |
Hugh Salimbeni
|
|
Анализировать url |
| /authors/riccardo-moriconi/ |
Riccardo Moriconi
|
|
Анализировать url |
| /authors/james-wilson/ |
James Wilson
|
|
Анализировать url |
| /authors/simon-olofsson/ |
Simon Olofsson
|
|
Анализировать url |
| /authors/janith-petangoda/ |
Janith Petangoda
|
|
Анализировать url |
| /authors/steindor-saemundsson/ |
Steindór Sæmundsson
|
|
Анализировать url |
| /authors/benjamin-chamberlain/ |
Benjamin Chamberlain
|
|
Анализировать url |
| /authors/sesh-kumar/ |
K. S. Sesh Kumar
|
|
Анализировать url |
| /blog/2024-tdgp/ |
Thin and Deep Gaussian processes
|
|
Анализировать url |
| /blog/2024-tdgp/ |
<div class="article-style">Selecting an appropriate kernel for Gaussian processes (GPs) can be challenging. Deep GPs avoid manual kernel engineering by low-dimensional embeddings of the inputs that explain the output data, but lose all the interpretability of shallow GPs. Alternatively one successively parameterize the lengthscale of a kernel, improving the interpretability but ultimately giving away the notion of learning lower-dimensional embeddings. Both methods are susceptible to particular pathologies which may hinder fitting and limit their interpretability. We propose a novel synthesis of both previous approaches. Each TDGP layer is a local linear transformation generating latent embeddings while also being the lengthscales of a kernel. This model is, unlike previous models, tailored to specifically discover lower-dimensional manifolds in the input data and behaves well when increasing the number of layers.</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/daniel-de-souza/ |
Daniel Augusto de Souza
|
|
Анализировать url |
| /blog/2023-safe-sampling/ |
Safe Trajectory Sampling in Model-based Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /blog/2023-safe-sampling/ |
<div class="article-style">Background Model-based reinforcement learning (MBRL) approaches learn a dynamics model from system interaction data and use it as a proxy of the physical system. Instead of executing actions directly on the target system, the agent queries the dynamics model, using it to generate forward trajectories of how the system will evolve given a sequence of actions.</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/sicelukwanda-zwane/ |
Sicelukwanda Zwane
|
|
Анализировать url |
| /blog/2023-actually-sparse-gps/ |
Actually Sparse Variational Gaussian Processes
|
|
Анализировать url |
| /blog/2023-actually-sparse-gps/ |
<div class="article-style">Gaussian processes infamously suffer from an $\mathcal{O}(N^3)$ computational complexity and $\mathcal{O}(N^2)$ memory requirements, rendering them intractable for even medium sized datasets where $N\gtrsim 10,000$. Sparse variational Gaussian processes have been developed to alleviate some of the pains of scaling GPs to large datasets by approximating the exact GP posterior with a variational distirbution conditioned on a small set of inducing variables designed to summarise the dataset.</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/jake-cunningham/ |
Jake Cunningham
|
|
Анализировать url |
| /blog/2023-optimal-transport-reward/ |
Optimal Transport for Offline Imitation Learning
|
|
Анализировать url |
| /blog/2023-optimal-transport-reward/ |
<div class="article-style">With the advent of large datasets, offline reinforcement learning (ORL) is a promising framework for learning good decision-making policies without interacting with the real environment. However, offline RL requires the dataset to be reward-annotated, which presents practical challenges when reward engineering is difficult or when obtaining reward annotations is labor-intensive.</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/yicheng-luo/ |
Yicheng Luo
|
|
Анализировать url |
| /blog/2022-approx-ep-smoother/ |
Iterative State Estimation in Non-linear Dynamical Systems Using Approximate Expectation Propagation
|
|
Анализировать url |
| /blog/2022-approx-ep-smoother/ |
<div class="article-style">State estimation in nonlinear systems is difficult due to the non-Gaussianity of posterior state distributions. For linear systems, an exact solution is attained by running the Kalman filter/smoother. However for nonlinear systems, one typically relies on either crude Gaussian approximations by linearising the system (e.</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/so-takao/ |
So Takao
|
|
Анализировать url |
| /blog/ |
See all
<i class="fas fa-angle-right"></i>
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-10-02-neurips-paper/ |
Papers at NeurIPS Conference
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-10-02-neurips-paper/ |
<div class="article-style">Papers accepted at NeurIPS Conference</div>
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-06-15-facct-award/ |
Best Paper Award at FAccT 2023
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-06-15-facct-award/ |
<div class="article-style">Best Paper Award at FAccT 2023</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/marc-deisenroth/ |
Marc Deisenroth
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-05-25-case/ |
Paper on Safe Trajectory Sampling Accepted at CASE
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-05-25-case/ |
<div class="article-style">Paper on Safe Trajectory Sampling Accepted at CASE</div>
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-05-03-mihaela-viva/ |
Dr. Rosca
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-05-03-mihaela-viva/ |
<div class="article-style">Dr. Mihaela Rosca passed her PhD viva</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/marc-deisenroth/ |
Marc Deisenroth
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-02-19-ml4climate-opening/ |
Senior Research Fellowship in Machine Learning for Weather and Climate Science
|
|
Анализировать url |
| /news/2023-02-19-ml4climate-opening/ |
<div class="article-style">Senior Research Fellowship in Machine Learning for Weather and Climate Science</div>
|
|
Анализировать url |
| /news/ |
See all
<i class="fas fa-angle-right"></i>
|
|
Анализировать url |
| /publication/gopakumar-2026/ |
Uncertainty Quantification of Surrogate Models Using Conformal Prediction
|
|
Анализировать url |
| /publication/gopakumar-2026/ |
<div class="article-style">Data-driven surrogate models offer fast, inexpensive approximations to complex numerical and experimental systems but typically lack …</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/vignesh-gopakumar/ |
Vignesh Gopakumar
|
|
Анализировать url |
| /authors/ander-gray/ |
Ander Gray
|
|
Анализировать url |
| /authors/joel-oskarsson/ |
Joel Oskarsson
|
|
Анализировать url |
| /authors/daniel-giles/ |
Daniel Giles
|
|
Анализировать url |
| /authors/lorenzo-zanisi/ |
Lorenzo Zanisi
|
|
Анализировать url |
| /authors/matt-kusner/ |
Matt Kusner
|
|
Анализировать url |
| /authors/stanislas-pamela/ |
Stanislas Pamela
|
|
Анализировать url |
| /authors/marc-p.-deisenroth/ |
Marc P. Deisenroth
|
|
Анализировать url |
| /publication/souza-2025/ |
Infinite Neural Operators: Gaussian Processes on Functions
|
|
Анализировать url |
| /publication/souza-2025/ |
<div class="article-style">A variety of infinitely wide neural architectures (e.g., dense NNs, CNNs, and transformers) induce Gaussian process (GP) priors over …</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/daniel-de-souza/ |
Daniel Augusto de Souza
|
|
Анализировать url |
| /authors/yuchen-zhu/ |
Yuchen Zhu
|
|
Анализировать url |
| /authors/jake-cunningham/ |
Jake Cunningham
|
|
Анализировать url |
| /authors/yuri-saporito/ |
Yuri Saporito
|
|
Анализировать url |
| /authors/diego-mesquita/ |
Diego Mesquita
|
|
Анализировать url |
| /authors/marc-deisenroth/ |
Marc Deisenroth
|
|
Анализировать url |
| /publication/paischer-2025/ |
Parameter Efficient Fine-tuning via Explained Variance Adaptation
|
|
Анализировать url |
| /publication/paischer-2025/ |
<div class="article-style">Foundation models (FMs) are pre-trained on large-scale datasets and then fine-tuned for a specific downstream task. The most common …</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/fabian-paischer/ |
Fabian Paischer
|
|
Анализировать url |
| /authors/lukas-hauzenberger/ |
Lukas Hauzenberger
|
|
Анализировать url |
| /authors/thomas-schmied/ |
Thomas Schmied
|
|
Анализировать url |
| /authors/benedikt-alkin/ |
Benedikt Alkin
|
|
Анализировать url |
| /authors/marc-deisenroth/ |
Marc Deisenroth
|
|
Анализировать url |
| /authors/sepp-hochreiter/ |
Sepp Hochreiter
|
|
Анализировать url |
| /publication/gopakumar-2025/ |
Calibrated Physics-Informed Uncertainty Quantification
|
|
Анализировать url |
| /publication/gopakumar-2025/ |
<div class="article-style">Neural PDEs have emerged as inexpensive surrogate models for numerical PDE solvers. While they offer efficient approximations, they …</div>
|
|
Анализировать url |
| /authors/vignesh-gopakumar/ |
Vignesh Gopakumar
|
|
Анализировать url |
| /authors/ander-gray/ |
Ander Gray
|
|
Анализировать url |
| /authors/lorenzo-zanisi/ |
Lorenzo Zanisi
|
|
Анализировать url |
| /authors/timothy-nunn/ |
Timothy Nunn
|
|
Анализировать url |
| /authors/daniel-giles/ |
Daniel Giles
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 50
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 50 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| ucl.ac.uk |
<span>University College London</span>
|
Анализировать url |
| ucl.ac.uk |
Centre for Artificial Intelligence
|
Анализировать url |
| sigmoid.social |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></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 |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| scholar.google.co.uk |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| dkanou.github.io |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| iopscience.iop.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| github.com |
Dataset
|
Анализировать url |
| doi.org |
DOI
|
Анализировать url |
| openreview.net |
URL
|
Анализировать url |
| iopscience.iop.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| github.com |
Dataset
|
Анализировать url |
| doi.org |
DOI
|
Анализировать url |
| openreview.net |
URL
|
Анализировать url |
| hugoblox.com |
Hugo Blox Builder
|
Анализировать url |
| github.com |
open source
|
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 sml-group.cc не совсем готов к продвижению (процент готовности лишь 62%). Для попадания в ТОПы поисковых систем нужно:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: