Анализ сайта taco-group.github.io
Основное Готовность: 75%
Домен
taco-group.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://taco-group.github.io
301 MovedPermanently
https://taco-group.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 01.11.2026 2:38:01.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,40сек
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 0,40сек оптимальна.
Объем документа
63Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 63Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 30
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 30 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=B612+Mono|Cabin:400,700&display=swap | |
| stylesheet | fonts/icomoon/style.css | |
| stylesheet | https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.4.1/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | css/jquery-ui.css | |
| stylesheet | css/owl.carousel.min.css | |
| stylesheet | css/owl.theme.default.min.css | |
| stylesheet | css/owl.theme.default.min.css | |
| stylesheet | css/jquery.fancybox.min.css | |
| stylesheet | fonts/flaticon/font/flaticon.css | |
| stylesheet | css/aos.css | |
| stylesheet | text/css | css/jquery.mb.YTPlayer.min.css |
| stylesheet | css/style.css | |
| stylesheet | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css | |
| js | https://buttons.github.io/buttons.js | |
| js | text/javascript | //rf.revolvermaps.com/0/0/8.js?i=51rpu3e5zw4&m=0&c=ff0000&cr1=ffffff&f=arial&l=33 |
| js | js/jquery-3.3.1.min.js | |
| js | js/jquery-migrate-3.0.1.min.js | |
| js | js/jquery-ui.js | |
| js | js/popper.min.js | |
| js | js/bootstrap.min.js | |
| js | js/owl.carousel.min.js | |
| js | js/jquery.stellar.min.js | |
| js | js/jquery.countdown.min.js | |
| js | js/bootstrap-datepicker.min.js | |
| js | js/jquery.easing.1.3.js | |
| js | js/aos.js | |
| js | js/jquery.fancybox.min.js | |
| js | js/jquery.sticky.js | |
| js | js/jquery.mb.YTPlayer.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 | "6a80c6ea-fcbb" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 20FE:BD61:28A37B:2BD56E:6A89DBD2 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 17:26:42 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270029-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787419602.477468,VS0,VE117 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 3bc5c0c8530f79c753f024153996bb9acc52414a |
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: 50%
Title
TACO Group @ Texas A&M University
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: 37, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
TACO Group at Texas A&M University — Trustworthy, Autonomous, Human-Centered, and Embodied Intelligence research, led by Prof. Zhengzhong Tu.
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: 145, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
TACO Group, Texas A&M University, Zhengzhong Tu, Computer Vision, Multimodal Learning, Autonomous Driving, Generative AI, Trustworthy AI, Embodied AI
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, shrink-to-fit=no
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
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:title | TACO Group @ Texas A&M University |
| og:description | Trustworthy, Autonomous, Human-Centered, and Embodied Intelligence Group at Texas A&M University. |
| og:image | https://taco-group.github.io/TACO_LOGO.png |
| og:url | https://taco-group.github.io/ |
| og:type | website |
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 | viewport | width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no |
| name | description | TACO Group at Texas A&M University — Trustworthy, Autonomous, Human-Centered, and Embodied Intelligence research, led by Prof. Zhengzhong Tu. |
| name | keywords | TACO Group, Texas A&M University, Zhengzhong Tu, Computer Vision, Multimodal Learning, Autonomous Driving, Generative AI, Trustworthy AI, Embodied AI |
| name | author | Zhengzhong Tu |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| property | og:title | TACO Group @ Texas A&M University |
| property | og:description | Trustworthy, Autonomous, Human-Centered, and Embodied Intelligence Group at Texas A&M University. |
| property | og:image | https://taco-group.github.io/TACO_LOGO.png |
| property | og:url | https://taco-group.github.io/ |
| property | og:type | website |
Оптимизация Готовность: 55%
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
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.
Абзацев с текстом 4 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 158 достаточно.
Кол-во знаков контента 15891 на странице оптимально.
Кол-во слов 2287 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> 6. Это хорошо.
Тошнота
5,83
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
193,22%
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 |
|---|---|---|
| accepted | 34 | 1,49% |
| cheers | 33 | 1,44% |
| models | 21 | 0,92% |
| workshop | 19 | 0,83% |
| autonomous | 16 | 0,70% |
| research | 14 | 0,61% |
| invited | 14 | 0,61% |
| driving | 13 | 0,57% |
| quality | 12 | 0,52% |
| perception | 11 | 0,48% |
| generative | 9 | 0,39% |
| assessment | 9 | 0,39% |
| multimodal | 8 | 0,35% |
| generation | 8 | 0,35% |
| diffusion | 8 | 0,35% |
| cooperative | 8 | 0,35% |
| challenges | 8 | 0,35% |
| university | 7 | 0,31% |
| challenge | 7 | 0,31% |
| learning | 7 | 0,31% |
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 106 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: 14
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 14 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /index.html |
Home
|
|
Анализировать url |
| /publication.html |
Publication
|
|
Анализировать url |
| /teaching.html |
Teaching
|
|
Анализировать url |
| /group.html |
Group
|
|
Анализировать url |
| /resource.html |
Resource
|
|
Анализировать url |
|
(TACO-Group)
|
|
Анализировать url | |
| / |
[VLM Post-Training Alignment, EMNLP 2025]
|
|
Анализировать url |
| /./research.html |
Research
|
|
Анализировать url |
| /TRB2026.png |
10x TRB 2026 (Poster Presentations) Accepted!
|
|
Анализировать url |
| /CoMamba/ |
CoMamba: Real-time Cooperative Perception Unlocked with State Space Models
|
|
Анализировать url |
| / |
MWFormer: Multi-Weather Image Restoration Using Degradation-Aware Transformers.
|
|
Анализировать url |
| / |
Bigger is not Always Better: Scaling Properties of Latent Diffusion Models
|
|
Анализировать url |
| / |
V2X-ViTv2: Improved Vision Transformers for Vehicle-to-Everything Cooperative Perception
|
|
Анализировать url |
| / |
OpenCDA-∞: A Closed-loop Benchmarking Platform for End-to-end Evaluation of Cooperative Perception
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 85
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 85 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| vztu.github.io |
Zhengzhong Tu
|
Анализировать url |
| engineering.tamu.edu |
Department of Computer Science and Engineering
|
Анализировать url |
| tamu.edu |
Texas A&M University
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-graduation-cap"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| youtube.com |
<i class="fab fa-youtube"></i>
|
Анализировать url |
| researchgate.net |
<i class="fab fa-researchgate"></i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Multimodal Agents for Vision-Centric Tasks, NeurIPS 2025]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[High-Res Video Generation, ICLR 2025]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Scalable & Secure V2X Systems, ICLR 2025]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Trustworthy VLMs for Autonomous Driving, Arxiv 2024]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Language-driven Image Editing, ECCV 2024]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Conditional Diffusion Distillation, CVPR 2024]
|
Анализировать url |
| github.com |
Follow @TACO-Group
|
Анализировать url |
| tinyurl.com |
Google forms
|
Анализировать url |
| vztu.github.io |
here
|
Анализировать url |
| x.com |
Follow on X
|
Анализировать url |
| ece.utexas.edu |
Alan C. Bovik
|
Анализировать url |
| utexas.edu |
The University of Texas at
Austin
|
Анализировать url |
| openreview.net |
TimePre: Bridging Accuracy, Efficiency, and Stability in Probabilistic Time-Series Forecasting
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CrashTwin
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
LLMs Can Get "Brain Rot": A Pilot Study on Twitter/X
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
How Independent are Large Language Models? A Statistical Framework for Auditing Behavioral Entanglement and Reweighting Verifier Ensembles
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CrashTwin: A Physics-Grounded Benchmark for Multi-Agent Dynamics in World Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model Planning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SparkVSR: Interactive Video Super-Resolution via Sparse Keyframe Propagation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NavTrust: Benchmarking Trustworthiness for Embodied Navigation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PVIR-Bench: A Physics-Aware Benchmark for Video Instance Removal
|
Анализировать url |
| kaggle.com |
[Leaderboard]
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Position: Modular Safety Guardrails Are Necessary for Foundation-Model-Enabled Robots in the Real World
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Region-R1: Reinforcing Query-Side Region Cropping for Multi-Modal Re-Ranking
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Does RLVR Extend Reasoning Boundaries? Investigating Capability Expansion in Vision-Language Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
ConsID-Gen: View-Consistent and Identity-Preserving Image-to-Video Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NexusFlow: Unifying Disparate Tasks under Partial Supervision via Invertible Flow Networks
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VLM-3R: Vision-Language Models Augmented with Instruction-Aligned 3D Reconstruction
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SounDiT: Geo-Contextual Soundscape-to-Landscape Generation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Scaling Agentic Reinforcement Learning for Tool-Integrated Reasoning in VLMs
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
FlowSteer: Conditioning Flow Field for Consistent Image Restoration
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Background Fades, Foreground Leads: Curriculum-Guided Background Pruning for Efficient Foreground-Centric Collaborative Perception
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
VISTA: Generative Visual Imagination for Vision-and-Language Navigation
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DecAlign: Hierarchical Cross-Modal Alignment for Decoupled Multimodal Representation Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Noisy-Pair Robust Representation Alignment for Positive-Unlabeled Learning
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Charts Are Not Images: On the Challenges of Scientific Chart Editing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
TrustGen: A Platform of Dynamic Benchmarking on the Trustworthiness of Generative Foundation Models
|
Анализировать url |
| hal.science |
A Survey on LLM-based Conversational User Simulation
|
Анализировать url |
| vidgen-bench-eval.github.io |
[1st VGEB] The 1st Workshop on Video Generative Models: Benchmarks and Evaluation
|
Анализировать url |
| coop-intelligence.github.io |
[3rd MEIS] The 3rd Workshop on Multi-Agent Embodied Intelligent Systems Meet Generative-AI Era: Opportunities, Challenges and Futures
|
Анализировать url |
| e2e3d.github.io |
[2nd E2E3D] The 2nd Workshop on End-to-End 3D Learning
|
Анализировать url |
| drivex-workshop.github.io |
[4th DriveX] The 4th Workshop on Foundation Models for V2X-based Cooperative Autonomous Driving
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
（AISI Track) CyPortQA: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Cyclone Preparedness in Port Operation
|
Анализировать url |
| github.com |
AutoTrust: Benchmarking Trustworthiness in Large Vision Language Models for Autonomous Driving
|
Анализировать url |
| 4kagent.github.io |
4KAgent: agentic any image to 4K super-resolution
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
DisCO: Reinforcing Large Reasoning Models with Discriminative Constrained Optimization
|
Анализировать url |
| github.com |
Re-Align: Aligning Vision Language Models via Retrieval-Augmented Direct Preference Optimization
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
CoCMT: Communication-Efficient Cross-Modal Transformer for Collaborative Perception
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
NTIRE 2025 Challenge on Short-form UGC Video Quality Assessment and Enhancement: Methods and Results
|
Анализировать url |
| kaggle.com |
3D Reconstruction from Monocular Multi-Food Images.
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Advancing Cooperative Perception Systems in Real-World Deployment: Challenges, Solutions, and Frontiers
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Advancing Cooperative Perception Systems in Real-World Deployment: Challenges, Solutions, and Frontiers
|
Анализировать url |
| github.com |
[Highlight] DPU: Dynamic prototype updating for multimodal out-of-distribution detection
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Edit Away and My Face Will not Stay: Personal Biometric Defense against Malicious Generative Editing
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SleeperMark: Towards Robust Watermark against Fine-Tuning Text-to-image Diffusion Models
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
V2X-DGW: Domain Generalization for Multi-agent Perception under Adverse Weather Conditions
|
Анализировать url |
| 4k4dgen.github.io |
[Spotlight] 4k4dgen: Panoramic 4d generation at 4k resolution
|
Анализировать url |
| openreview.net |
STAMP: Scalable Task- And Model-agnostic Collaborative Perception
|
Анализировать url |
| github.com |
OpenEMMA: Open-Source Multimodal Model for End-to-End Autonomous Driving
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
HFMF: Hierarchical Fusion Meets Multi-Stream Models for Deepfake Detection
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Democratizing Diffusion Models for Controllable & Efficient Computational Imaging
|
Анализировать url |
| signalprocessingsociety.org |
SPS Webinar: Rapid, Accurate, and Explainable Video Quality Assessment for User-Generated Content
|
Анализировать url |
| challenges.videoprocessing.ai |
AIM 2024 Challenge
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
AIM 2024 Challenge on Compressed Video Quality Assessment: Methods and Results
|
Анализировать url |
| books.google.com |
"Quality Assessment in Media and Entertainment: Challenges and Trends" in Computer Vision: Challenges, Trends, and Opportunities
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
SPIRE: Semantic Prompt-Driven Image Restoration
|
Анализировать url |
| docs.google.com |
Slides
|
Анализировать url |
| vqeg.org |
Video Quality Expert Group (VQEG) Meeting
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
CoDi: Conditional Diffusion Distillation for Higher-Fidelity and Faster Image Generation
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
Light the Night: A Multi-Condition Diffusion Framework for Unpaired Low-Light Enhancement in Autonomous Driving
|
Анализировать url |
| ai4streaming-workshop.github.io |
AI4Streaming workshop
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
[Challenge Report]
|
Анализировать url |
| openaccess.thecvf.com |
COVER: A Comprehensive Video Quality Evaluator
|
Анализировать url |
| books.google.com |
Published.
|
Анализировать url |
| colorlib.com |
Colorlib
|
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
Выполнен подробный анализ сайта taco-group.github.io: готовность на 45%. Чтобы выполнить все условия и попасть на первую страницу выдачи поисковых систем требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: