proceedings.mlr.press

Registrovaný

Snímek obrazovky webu

Datum aktualizace analýzy stránky: 2026/03/31 21:14:56

Datum poslední aktualizace whois: 2026/06/08 14:19:16

Stav domény

Registrovaný

Zaplaceno do

14.05.2027

Dostupné od

13.06.2027

SEO skóre

65.07%

Dosažené skóre

146

Maximální skóre

Hlavní informace

ℹ️

Titul: Proceedings of Machine Learning Research | The Proceedings of Machine Learning Research (formerly JMLR Workshop and Conference Proceedings) is a series aimed specifically at publishing machine learning research presented at workshops and conferences. Each volume is separately titled and associated with a particular workshop or conference. Volumes are published online on the PMLR web site. The Series Editors are Neil D. Lawrence and Mark Reid.

Popis: The Proceedings of Machine Learning Research (formerly JMLR Workshop and Conference Proceedings) is a series aimed specifically at publishing machine learning research presented at workshops and conferences. Each volume is separately titled and associated with a particular workshop or conference. Volumes are published online on the PMLR web site. The Series Editors are Neil D. Lawrence and Mark Reid.

Klíčová slova: unknown

Kódování stránky: utf-8

Velikost souboru stránky: 47 KB

Informace o serveru

🖥️

IP: 185.199.108.153

Umístění: United States,US,,,37.751,-97.822,America/Chicago

HTTP server: github.com

Kódování: utf-8

Seznam meta tagů

🏷️

charset: utf-8
equiv: X-UA-Compatible content: IE=edge
name: viewport content: width=device-width, initial-scale=1
name: generator content: Jekyll v3.10.0
property: og:title content: Proceedings of Machine Learning Research
property: og:locale content: en_US
name: description content: The Proceedings of Machine Learning Research (formerly JMLR Workshop and Conference Proceedings) is a series aimed specifically at publishing machine learning research presented at workshops and conferences. Each volume is separately titled and associated with a particular workshop or conference. Volumes are published online on the PMLR web site. The Series Editors are Neil D. Lawrence and Mark Reid.
property: og:description content: The Proceedings of Machine Learning Research (formerly JMLR Workshop and Conference Proceedings) is a series aimed specifically at publishing machine learning research presented at workshops and conferences. Each volume is separately titled and associated with a particular workshop or conference. Volumes are published online on the PMLR web site. The Series Editors are Neil D. Lawrence and Mark Reid.
property: og:url content: https://proceedings.mlr.press/
property: og:site_name content: Proceedings of Machine Learning Research
property: og:type content: website
name: twitter:card content: summary
property: twitter:title content: Proceedings of Machine Learning Research

Interní odkazy

🔗

Externí odkazy

🌐

Informace Whois

📄

domain_name: mlr.press

update_date: 2026-04-19T08:45:51.004Z

update_time: 1776588351

creation_date: 2015-05-14T09:24:40.000Z

creation_time: 1431595480

expiration_date: 2027-05-14T23:59:59.000Z

Nezpracovaná data Whois

📋

            Domain Name: MLR.PRESS
Registrar: NameCheap, Inc.
Domain Status: client transfer prohibited
Creation Date: 2015-05-14T09:24:40.000Z
Registry Expiry Date: 2027-05-14T23:59:59.000Z
Updated Date: 2026-04-19T08:45:51.004Z
Name Server: DNS1.REGISTRAR-SERVERS.COM
Name Server: DNS2.REGISTRAR-SERVERS.COM
REGISTRAR Contact: NameCheap, Inc.
>>> Last update of RDAP database: 2026-06-08T14:19:15Z

SEO audit

🔍

Technické SEO

✓

Kód odezvy

200

Stav 200 OK – stránka se načte správně.

✓

Kódování znaků

Page: utf-8, Header: utf-8

Kódování znaků konzistentní mezi HTML a záhlavími.

✓

Velikost stránky

49012 bytes

Velikost stránky přijatelná pro rychlé načítání.

✓

Zdroje

16 total

Optimální počet zdrojů.

✓

Značky hreflang

0 hreflang tags

Pokud máte vícejazyčný obsah, přidejte značky hreflang.

Robots.txt

Missing

Přidejte soubor robots.txt k ovládání procházení vyhledávačem.

Sitemap

Not found

Přidejte soubor sitemap.xml a odkazujte na něj v souboru robots.txt.

✓

HTTPS

Yes

Zabezpečené připojení HTTPS povoleno.

✓

Komprese

gzip

Pro rychlejší načítání povolena komprese Gzip nebo Zstd.

✓

Ukládání do mezipaměti

max-age=600

Správně nastavené hlavičky řízení mezipaměti.

✓

Rychlost stránky

0.66 ms

Výborná rychlost načítání.

SEO na stránce

Titul

Proceedings of Machine Learning Research | The Proceedings of Machine Learning Research (formerly JMLR Workshop and Conference Proceedings) is a series aimed specifically at publishing machine learning research presented at workshops and conferences. Each volume is separately titled and associated with a particular workshop or conference. Volumes are published online on the PMLR web site. The Series Editors are Neil D. Lawrence and Mark Reid.

Název je příliš dlouhý. Zkraťte na 30–60 znaků, abyste se vyhnuli zkrácení.

Popis metadat

The Proceedings of Machine Learning Research (formerly JMLR Workshop and Conference Proceedings) is a series aimed specifically at publishing machine learning research presented at workshops and conferences. Each volume is separately titled and associated with a particular workshop or conference. Volumes are published online on the PMLR web site. The Series Editors are Neil D. Lawrence and Mark Reid. Lenght:403

Popis metadat je příliš dlouhý. Zmenšete na 100–160 znaků.

✓

Nadpis H1

1 found - "Proceedings of Machine Learning Research"

Dobrý - nalezen jediný nadpis H1.

✓

Počet slov

1741

Dobrá délka obsahu (doporučeno 500-2000 slov).

Kanonický štítek

Přidejte kanonickou značku, abyste předešli problémům s duplicitním obsahem.

✓

Duplicitní meta

[]

Nebyly nalezeny žádné duplicitní značky metadat.

✓

Klíčová slova

unknown

Sada klíčových slov meta (poznámka: nepoužívají je velké vyhledávače).

Obsah a UX

✓

Jazyk

Atribut jazyka správně nastaven.

Obrázky

3 total, 1 missing ALT

Přidejte do obrázků text ALT pro usnadnění přístupu a SEO.

✓

Výřez

width=device-width, initial-scale=1

Metaznačka Viewport správně nastavena pro mobilní zařízení.

Otevřete graf

Missing: og:image

Přidejte chybějící značky OpenGraph pro sdílení na sociálních sítích:og:image

✓

Strukturovaná data

1 JSON-LD scripts

Byla nalezena strukturovaná data (JSON-LD).

Pozice v Google

Hledat fráze - Google

🔍

Pozice	Fráze	Strana	Úryvek
1	new anns	/v188/maile22a/maile...	When, where, and how to add new neurons to ANNs Автор: K Maile · 2022 · Цитируется: 29 — By dynamically building ANNs throughout learning, we can aim towards networks which learn not only parameters but also their architectures for specific tasks, ...
2(-1)	h m c n	/v80/wehrmann18a.htm...	Hierarchical Multi-Label Classification Networks Автор: J Wehrmann · 2018 · Цитируется: 431 — In this paper, we propose novel neural network architectures for HMC called HMCN , capable of simultaneously optimizing local and global loss functions.
4	з р ь	/r3/meek01a/meek01a....	р р х ь в ю ж ж ь р р р лж Автор: C Meek · 2001 · Цитируется: 42 — л в рсь в сшв ь ь ь тжс п я с п жр р р сть я п р ж т п яс п жся ь в фх╧ ж сж ь щ в р╦ я э яыя п ╧ п сс ╦ р я р яыя в ж ть ср п р ь т╧.
6	ю е ж	/r3/meek01a/meek01a....	р р х ь в ю ж ж ь р р р лж Автор: C Meek · 2001 · Цитируется: 44 — л в рсь в сшв ь ь ь тжс п я с п жр р р сть я п р ж т п яс п жся ь в фх╧ ж сж ь щ в р╦ я э яыя п ╧ п сс ╦ р я р яыя в ж ть ср п р ь т╧.
7	e x 1 n n 1	/v84/xue18a/xue18a.p...	Achieving the time of 1-NN, but the accuracy of k-NN Автор: L Xue · Цитируется: 29 — We propose a simple approach which, given distributed computing resources, can nearly achieve the accuracy of k- NN prediction, while.
8	н л д ь	/r3/meek01b/meek01b....	р ж ьвып сь птт с ь е зжы р рж д л Автор: C Meek · 2001 · Цитируется: 8 — д ь э д рв ж ь ь р ж ╩ щ л ╨в с ь я. Є в ып з ж ь я ж т ╦ьвж ╨вщ ш сшь ... п рс ь рж ьра р п н ьэ к ь с в р сжх р ь е╨вв жх щь вж з рм жс эг ╨ ъҐ ...
9	f t m l	/v70/zheng17a.html	Follow the Moving Leader in Deep Learning Автор: S Zheng · 2017 · Цитируется: 34 — Unlike the FTRL family of algorithms, the recent samples are weighted more heavily in each iteration and so FTML can adapt more quickly to changes . We show that ...
33	2017 model	/v70/finn17a.html	Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep ... Автор: C Finn · 2017 · Цитируется: 16539 — We propose an algorithm for meta-learning that is model -agnostic, in the sense that it is compatible with any model trained with gradient descent.
34	rt models	/v229/zitkovich23a.h...	RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web ... Автор: B Zitkovich · 2023 · Цитируется: 1687 — We study how vision-language models trained on Internet-scale data can be incorporated directly into end-to-end robotic control to boost generalization.
36	multi modeling	/v162/bao22c.html	Generative Modeling for Multi-task Visual Learning Автор: Z Bao · 2022 · Цитируется: 16 — We propose a general multi-task oriented generative modeling (MGM) framework , by coupling a discriminative multi-task network with a generative network.

Doplňkové služby

💎

proceedings.mlr.press