proceedings.mlr.press

Εγγεγραμμένος

Στιγμιότυπο οθόνης ιστότοπου

Ημερομηνία ενημέρωσης ανάλυσης σελίδας: 2026/03/31 21:14:56

Ημερομηνία τελευταίας ενημέρωσης whois: 2026/06/08 14:19:16

Κατάσταση Τομέα

Εγγεγραμμένος

Πληρώθηκε μέχρι

14.05.2027

Διαθέσιμο από

13.06.2027

Βαθμολογία SEO

65.07%

Επιτευχθείσα βαθμολογία

146

Μέγιστη βαθμολογία

Βασικές Πληροφορίες

ℹ️

Τίτλος: 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.

Περιγραφή: 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.

Λέξεις-κλειδιά: unknown

Κωδικοποίηση σελίδας: utf-8

Μέγεθος αρχείου σελίδας: 47 KB

Πληροφορίες διακομιστή

🖥️

IP: 185.199.108.153

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

Διακομιστής Http: github.com

Κωδικοποίηση: utf-8

Λίστα μετα-ετικέτες

🏷️

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

Εσωτερικοί σύνδεσμοι

🔗

Εξωτερικοί σύνδεσμοι

🌐

Πληροφορίες 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

Whois Raw Data

📋

            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

Έλεγχος SEO

🔍

Τεχνικό SEO

✓

Κωδικός απόκρισης

200

Κατάσταση 200 OK - η σελίδα φορτώνεται σωστά.

✓

Κωδικοποίηση χαρακτήρων

Page: utf-8, Header: utf-8

Κωδικοποίηση χαρακτήρων συνεπής μεταξύ HTML και κεφαλίδων.

✓

Μέγεθος σελίδας

49012 bytes

Μέγεθος σελίδας αποδεκτό για γρήγορη φόρτωση.

✓

Πόροι

16 total

Βέλτιστος αριθμός πόρων.

✓

Ετικέτες Hreflang

0 hreflang tags

Προσθέστε ετικέτες hreflang εάν έχετε πολύγλωσσο περιεχόμενο.

Robots.txt

Missing

Προσθέστε αρχείο robots.txt για να ελέγξετε την ανίχνευση της μηχανής αναζήτησης.

Sitemap

Not found

Προσθέστε sitemap.xml και αναφέρετέ το στο robots.txt.

✓

HTTPS

Yes

Ενεργοποιήθηκε η ασφαλής σύνδεση HTTPS.

✓

Συμπίεση

gzip

Η συμπίεση Gzip ή Zstd ενεργοποιήθηκε για ταχύτερη φόρτωση.

✓

Προσωρινή αποθήκευση

max-age=600

Οι κεφαλίδες ελέγχου προσωρινής μνήμης έχουν οριστεί σωστά.

✓

Ταχύτητα σελίδας

0.66 ms

Εξαιρετική ταχύτητα φόρτωσης.

SEO στη σελίδα

Τίτλος

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.

Ο τίτλος είναι πολύ μεγάλος. Μειώστε σε 30-60 χαρακτήρες για να αποφύγετε την περικοπή.

Meta Περιγραφή

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

Η μετα-περιγραφή είναι πολύ μεγάλη. Μείωση σε 100-160 χαρακτήρες.

✓

Επικεφαλίδα Η1

1 found - "Proceedings of Machine Learning Research"

Καλή - βρέθηκε μια επικεφαλίδα H1.

✓

Καταμέτρηση λέξεων

1741

Καλό μήκος περιεχομένου (συνιστώνται 500-2000 λέξεις).

Κανονική ετικέτα

Προσθέστε κανονική ετικέτα για να αποτρέψετε προβλήματα διπλού περιεχομένου.

✓

Διπλότυπο Meta

[]

Δεν βρέθηκαν διπλότυπες μετα-ετικέτες.

✓

Λέξεις-κλειδιά

unknown

Σύνολο λέξεων-κλειδιών meta (σημείωση: δεν χρησιμοποιείται από μεγάλες μηχανές αναζήτησης).

Περιεχόμενο και UX

✓

Γλώσσα

Το χαρακτηριστικό γλώσσας έχει οριστεί σωστά.

εικόνες

3 total, 1 missing ALT

Προσθέστε κείμενο ALT στις εικόνες για προσβασιμότητα και SEO.

✓

Θύρα προβολής

width=device-width, initial-scale=1

Η μετα-ετικέτα θύρας προβολής έχει ρυθμιστεί σωστά για κινητές συσκευές.

Ανοίξτε το γράφημα

Missing: og:image

Προσθέστε ετικέτες OpenGraph που λείπουν για κοινή χρήση μέσων κοινωνικής δικτύωσης:og:image

✓

Δομημένα Δεδομένα

1 JSON-LD scripts

Βρέθηκαν δομημένα δεδομένα (JSON-LD).

Θέσεις σε Google

Αναζήτηση φράσεων - Google

🔍

Θέση	Φράση	Σελίδα	Απόσπασμα
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.

Πρόσθετες Υπηρεσίες

💎

proceedings.mlr.press