Анализ сайта tuallen.github.io
Основное Готовность: 75%
Домен
tuallen.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://tuallen.github.io
301 MovedPermanently
https://tuallen.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
~0,43сек
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 0,43сек оптимальна.
Объем документа
69Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 69Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 19
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 19 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /static/stylesheets/inter.css?v=2026-08-02-3 | |
| stylesheet | /static/stylesheets/styles.css?v=2026-08-02-3 | |
| stylesheet | /static/stylesheets/zoom_containers.css?v=2026-08-02-3 | |
| stylesheet | /static/stylesheets/fontawesome-subset.css?v=2026-08-02-3 | |
| stylesheet | /static/stylesheets/academicons-subset.css?v=2026-08-02-3 | |
| stylesheet | /static/stylesheets/icons.css?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/components.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/theme-switcher.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/pdf-modal.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/image-modal.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/zoom-containers.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/semantic-scholar.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/github-stars.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/new-tabs.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/news-toggle.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/scroll-reveal.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | /static/js/slideshow.js?v=2026-08-02-3 | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-5MJTNBEPMB | |
| js | /static/js/bibtex-modal.js?v=2026-08-02-3 |
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 | "6a879dcf-11701" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | B000:0A67:E9005:100538:6A8ABD2C |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 09:28:12 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270062-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787477292.129085,VS0,VE132 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | 2e8563dd1475c1753d50e7874987d72463873d64 |
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: 23%
Title
Allen Tu | CS PhD @ UMD
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
Allen Tu is a Computer Science PhD student at the University of Maryland, advised by Tom Goldstein and Matthias Zwicker. 3D/4D reconstruction, biometrics.
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: 154, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Allen Tu, Allen Tu UMD, Allen Tu Computer Vision, Allen Tu PhD, University of Maryland Computer Science, UMD CS PhD, Tom Goldstein, Matthias Zwicker, 3D Gaussian Splatting, 4D Gaussian Splatting, Dynamic Gaussian Splatting, DeformableGS, 3D Reconstruction, 4D Scene Reconstruction, NeRF, Neural Radiance Fields, Diffusion Priors, Sparse-view Reconstruction, Multimodal Biometrics, Face Recognition, Biometric Recognition, Uncertainty Quantification, Model Pruning, Efficient Rendering, Computer Vision Research, CVPR 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://tuallen.github.io/
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
index,follow
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
Адаптивность
width=device-width
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.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 10
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 | Allen Tu | CS PhD @ UMD |
| og:description | Allen Tu is a PhD student in Computer Science at the University of Maryland, College Park, advised by Professors Tom Goldstein and Matthias Zwicker. His research focuses on efficient, reliable, and scalable vision systems, spanning 3D/4D reconstruction, multimodal biometric recognition, and generative modeling. |
| og:url | https://tuallen.github.io/ |
| og:image | https://tuallen.github.io/static/images/Headshot_Square_Background.jpg |
| og:image:width | 1200 |
| og:image:height | 1200 |
| og:image:alt | Portrait of Allen Tu |
| og:site_name | Allen Tu |
| og:locale | en_US |
Все мета-теги
Кол-во: 23
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 23шт. 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 |
| name | description | Allen Tu is a Computer Science PhD student at the University of Maryland, advised by Tom Goldstein and Matthias Zwicker. 3D/4D reconstruction, biometrics. |
| name | keywords | Allen Tu, Allen Tu UMD, Allen Tu Computer Vision, Allen Tu PhD, University of Maryland Computer Science, UMD CS PhD, Tom Goldstein, Matthias Zwicker, 3D Gaussian Splatting, 4D Gaussian Splatting, Dynamic Gaussian Splatting, DeformableGS, 3D Reconstruction, 4D Scene Reconstruction, NeRF, Neural Radiance Fields, Diffusion Priors, Sparse-view Reconstruction, Multimodal Biometrics, Face Recognition, Biometric Recognition, Uncertainty Quantification, Model Pruning, Efficient Rendering, Computer Vision Research, CVPR Publications |
| name | robots | index,follow |
| name | twitter:url | https://tuallen.github.io/ |
| name | twitter:site | @tuallen_ |
| name | twitter:domain | tuallen.github.io |
| name | twitter:creator | @tuallen_ |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:title | Allen Tu | CS PhD @ UMD |
| name | twitter:description | Allen Tu is a PhD student in Computer Science at the University of Maryland, College Park, advised by Professors Tom Goldstein and Matthias Zwicker. His research focuses on efficient, reliable, and scalable vision systems, spanning 3D/4D reconstruction, multimodal biometric recognition, and generative modeling. |
| name | twitter:image | https://tuallen.github.io/static/images/Headshot_Square_Background.jpg |
| name | twitter:image:alt | Portrait of Allen Tu |
| property | og:type | website |
| property | og:title | Allen Tu | CS PhD @ UMD |
| property | og:description | Allen Tu is a PhD student in Computer Science at the University of Maryland, College Park, advised by Professors Tom Goldstein and Matthias Zwicker. His research focuses on efficient, reliable, and scalable vision systems, spanning 3D/4D reconstruction, multimodal biometric recognition, and generative modeling. |
| property | og:url | https://tuallen.github.io/ |
| property | og:image | https://tuallen.github.io/static/images/Headshot_Square_Background.jpg |
| property | og:image:width | 1200 |
| property | og:image:height | 1200 |
| property | og:image:alt | Portrait of Allen Tu |
| property | og:site_name | Allen Tu |
| property | og:locale | en_US |
Оптимизация Готовность: 85%
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 3 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 160 достаточно.
Кол-во знаков контента 10783 на странице оптимально.
Кол-во слов 1536 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 6. Это хорошо.
Тошнота
3,87
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 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
14,91%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| research | 15 | 0,98% |
| goldstein | 14 | 0,91% |
| gaussian | 14 | 0,91% |
| splatting | 12 | 0,78% |
| computer | 11 | 0,72% |
| zwicker | 11 | 0,72% |
| matthias | 10 | 0,65% |
| vision | 10 | 0,65% |
| recognition | 9 | 0,59% |
| science | 7 | 0,46% |
| training | 7 | 0,46% |
| learning | 7 | 0,46% |
| conference | 7 | 0,46% |
| university | 6 | 0,39% |
| maryland | 6 | 0,39% |
| sparse | 6 | 0,39% |
| january | 6 | 0,39% |
| pruning | 6 | 0,39% |
| website | 6 | 0,39% |
| reconstruction | 5 | 0,33% |
Индексация Готовность: 60%
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 154 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
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: 306 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Цепочка редиректов для файла robots.txt:
http://tuallen.github.io/robots.txt
301 MovedPermanently
https://tuallen.github.io/robots.txt
200 OK
Показать содержимое robots.txt
# Allow all crawlers
User-agent: *
Allow: /
# Sitemap location
Sitemap: https://tuallen.github.io/sitemap.xml
# Crawl delay (be nice to servers)
Crawl-delay: 1
# The PDF viewer is a shell with no content of its own — the PDFs it displays
# are linked (and crawlable) directly.
Disallow: /pdfviewer.html
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://tuallen.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 16
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 16 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /3d |
3D/4D
reconstruction and generation
|
|
Анализировать url |
| /biometrics |
biometric recognition
|
|
Анализировать url |
| /3d |
WRIVA
|
|
Анализировать url |
| /biometrics |
BRIAR
|
|
Анализировать url |
| /biometrics |
biometric recognition
|
|
Анализировать url |
| /biometrics |
IARPA BRIAR
|
|
Анализировать url |
| /3d |
3D reconstruction
|
|
Анализировать url |
| /3d |
IARPA WRIVA
|
|
Анализировать url |
| /3d/ |
IARPA Walk-through Rendering from
Images of Varying Altitude (WRIVA)
|
|
Анализировать url |
| /3d/ |
3D/4D RESEARCH <i class="fa fa-cube"></i>
|
|
Анализировать url |
| /biometrics/ |
IARPA Biometric Recognition and Identification at Altitude and
Range (BRIAR)
|
|
Анализировать url |
| /biometrics/ |
BIOMETRICS RESEARCH <i class="fa fa-fingerprint"></i>
|
|
Анализировать url |
| /files/AllenTu_CV.pdf?v=2026-08-02-3 |
<i class="ai ai-cv"></i> Curriculum Vitae
|
|
Анализировать url |
| /media/fire_poster.pdf?v=2026-08-02-3 |
Speech to Talking Face
Animation with Generative Adversarial Networks
|
|
Анализировать url |
| /media/AllenTu_FG26DC_Poster.pdf?v=2026-08-02-3 |
POSTER <i class="fa fa-image"></i>
|
|
Анализировать url |
| /media/AllenTu_FG26DC_ResearchStatement.pdf?v=2026-08-02-3 |
RESEARCH
STATEMENT <i class="fa fa-file"></i>
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 116
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 116 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| cs.umd.edu |
University
of Maryland, College Park
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom
Goldstein
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Matthias Zwicker
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Amazon
|
Анализировать url |
| str.us |
Systems & Technology Research (STR)
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Last Mile Delivery and Automation
|
Анализировать url |
| spar3d.org |
SPAR-3D
Workshop
|
Анализировать url |
| umd-fire-coml.github.io |
FIRE: Capital One Machine Learning
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Amazon
|
Анализировать url |
| transfira.github.io |
TransFIRA
|
Анализировать url |
| ieee-biometrics.org |
IEEE T-BIOM Special Issue
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Thank you
|
Анализировать url |
| speede3dgs.github.io |
SpeeDe3DGS
|
Анализировать url |
| splatsure.github.io |
SplatSuRe
|
Анализировать url |
| spar3d.org |
SPAR-3D Workshop
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Thank you
|
Анализировать url |
| transfira.github.io |
TransFIRA (Oral)
|
Анализировать url |
| youtu.be |
Doctoral Consortium
|
Анализировать url |
| str.us |
STR
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Thank you
|
Анализировать url |
| pup3dgs.github.io |
PUP 3D-GS
|
Анализировать url |
| speedysplat.github.io |
Speedy-Splat
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
University
of Maryland
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
University
of Maryland
|
Анализировать url |
| speede3dgs.github.io |
<video poster="/media/posters/chicken_speede3dgs.jpg?v=2026-08-02-3" preload="metadata" class="video-thumbnail" src="/media/chicken_speede3dgs.mp4?v=2026-08-02-3" muted="" loop="" loading="lazy"></video>
|
Анализировать url |
| speede3dgs.github.io |
SpeeDe3DGS: Speedy Deformable 3D Gaussian
Splatting with Temporal Pruning and Motion Grouping
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PAPER <i class="ai ai-arxiv"></i><span id="cites-speede3dgs"></span>
|
Анализировать url |
| github.com |
CODE <i class="fa-brands fa-github"></i>
<span id="stars-tuallen-speede3dgs"></span>
|
Анализировать url |
| speede3dgs.github.io |
WEBSITE
<i class="fa fa-laptop"></i>
|
Анализировать url |
| oceanying.github.io |
Haiyang Ying*
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Alex Hanson
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
Yonghan Lee
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom Goldstein
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Matthias Zwicker
|
Анализировать url |
| splatsure.github.io |
<video poster="/media/posters/church_splatsure.jpg?v=2026-08-02-3" preload="metadata" class="video-thumbnail" src="/media/church_splatsure.mp4?v=2026-08-02-3" muted="" loop="" loading="lazy"></video>
|
Анализировать url |
| splatsure.github.io |
SplatSuRe: Selective Super-Resolution for
Multi-view Consistent 3D Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PAPER <i class="ai ai-arxiv"></i><span id="cites-splatsure"></span>
|
Анализировать url |
| github.com |
CODE <i class="fa-brands fa-github"></i>
<span id="stars-pranav-asthana-splatsure"></span>
|
Анализировать url |
| splatsure.github.io |
WEBSITE
<i class="fa fa-laptop"></i>
|
Анализировать url |
| pranav-asthana.github.io |
Pranav Asthana
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Alex Hanson
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom Goldstein
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Matthias Zwicker
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Amitabh Varshney
|
Анализировать url |
| transfira.github.io |
TransFIRA: Transfer Learning for Face Image
Recognizability Assessment
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PAPER <i class="ai ai-arxiv"></i><span id="cites-transfira"></span>
|
Анализировать url |
| github.com |
CODE <i class="fa-brands fa-github"></i>
<span id="stars-tuallen-transfira"></span>
|
Анализировать url |
| youtube.com |
TALK <i class="fab fa-youtube"></i>
|
Анализировать url |
| transfira.github.io |
WEBSITE
<i class="fa fa-laptop"></i>
|
Анализировать url |
| ieee-biometrics.org |
IEEE T-BIOM Special Issue
|
Анализировать url |
| fg2026.ieee-biometrics.org |
Best-Ranked Articles of IEEE FG 2026
|
Анализировать url |
| kartik-3004.github.io |
Kartik Narayan
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Joshua
Gleason
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Jennifer Xu
|
Анализировать url |
| linkedin.com |
Matthew Meyn
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom Goldstein
|
Анализировать url |
| engineering.jhu.edu |
Vishal Patel
|
Анализировать url |
| pup3dgs.github.io |
<video poster="/media/posters/playroom_pup.jpg?v=2026-08-02-3" preload="metadata" class="video-thumbnail" src="/media/playroom_pup.mp4?v=2026-08-02-3" muted="" loop="" loading="lazy"></video>
|
Анализировать url |
| pup3dgs.github.io |
PUP 3D-GS: Principled Uncertainty Pruning
for 3D Gaussian Splatting
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PAPER <i class="ai ai-arxiv"></i><span id="cites-pup3dgs"></span>
|
Анализировать url |
| github.com |
CODE <i class="fa-brands fa-github"></i> <span id="stars-j-alex-hanson-gaussian-splatting-pup"></span>
|
Анализировать url |
| pup3dgs.github.io |
WEBSITE <i class="fa fa-laptop"></i>
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Alex Hanson*
|
Анализировать url |
| vasusingla.github.io |
Vasu Singla
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Mayuka
Jayawardhana
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Matthias Zwicker
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom Goldstein
|
Анализировать url |
| speedysplat.github.io |
<video poster="/media/posters/kitchen_ss.jpg?v=2026-08-02-3" preload="metadata" class="video-thumbnail" src="/media/kitchen_ss.mp4?v=2026-08-02-3" muted="" loop="" loading="lazy"></video>
|
Анализировать url |
| speedysplat.github.io |
Speedy-Splat: Fast 3D Gaussian Splatting
with Sparse Pixels and Sparse Primitives
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PAPER <i class="ai ai-arxiv"></i><span id="cites-speedy-splat"></span>
|
Анализировать url |
| github.com |
CODE <i class="fa-brands fa-github"></i> <span id="stars-j-alex-hanson-speedy-splat"></span>
|
Анализировать url |
| speedysplat.github.io |
WEBSITE <i class="fa fa-laptop"></i>
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Alex Hanson
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Geng Lin
|
Анализировать url |
| vasusingla.github.io |
Vasu Singla
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Matthias Zwicker
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom Goldstein
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
UMIACS
|
Анализировать url |
| speede3dgs.github.io |
Efficient rendering, compression, and
training methods for 3D and 4D Gaussian Splatting (3DGS/4DGS)
|
Анализировать url |
| pup3dgs.github.io |
1
|
Анализировать url |
| speedysplat.github.io |
2
|
Анализировать url |
| speede3dgs.github.io |
3
|
Анализировать url |
| splatsure.github.io |
Multi-view consistent super-resolution for
training
3DGS with low-resolution imagery
|
Анализировать url |
| pup3dgs.github.io |
Uncertainty quantification algorithms for 3DGS
and Neural Radiance Fields (NeRF)
|
Анализировать url |
| str.us |
STR
|
Анализировать url |
| transfira.github.io |
Transfer Learning for Face Image
Recognizability Assessment
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Amazon
|
Анализировать url |
| amazon.science |
Last Mile Delivery and Automation
|
Анализировать url |
| umiacs.umd.edu |
University
of Maryland Institute of Advanced Computer Studies
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom Lab
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Tom Goldstein
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
Matthias Zwicker
|
Анализировать url |
| engineering.jhu.edu |
Vishal M. Patel
|
Анализировать url |
| engineering.jhu.edu |
Rama Chellappa
|
Анализировать url |
| str.us |
Systems & Technology
Research
|
Анализировать url |
| grnh.se |
Referral Link
|
Анализировать url |
| cs.umd.edu |
University of
Maryland Department of Computer Science
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
Addressing Bias in Visualization
Recommenders by Identifying Trends in Training Data: Improving VizML Through
a Statistical Analysis of the Plotly Community Feed
|
Анализировать url |
| fire.umd.edu |
The First-Year Innovation and Research
Experience
|
Анализировать url |
| umd-fire-coml.github.io |
Capital One Machine Learning
|
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 tuallen.github.io: готовность на 61%. Чтобы выполнить все условия и попасть на первую страницу выдачи поисковых систем требуется:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: