proceedings.mlr.press

Zarejestrowany

Zrzut ekranu witryny

Data aktualizacji analizy strony: 2026/03/31 21:14:56

Data ostatniej aktualizacji Whois: 2026/06/08 14:19:16

Stan domeny

Zarejestrowany

Płatne do

14.05.2027

Dostępne od

13.06.2027

Wynik SEO

65.07%

Wynik osiągnięty

146

Maksymalny wynik

Główne informacje

ℹ️

Tytuł: 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.

Opis: 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.

Słowa kluczowe: unknown

Kodowanie strony: utf-8

Rozmiar pliku strony: 47 KB

Informacje o serwerze

🖥️

IP: 185.199.108.153

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

Serwer HTTP: github.com

Kodowanie: utf-8

Lista metatagów

🏷️

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

Linki wewnętrzne

🔗

Linki zewnętrzne

🌐

Informacje 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

Surowe dane 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

Audyt SEO

🔍

Techniczne SEO

✓

Kod odpowiedzi

200

Status 200 OK - strona ładuje się poprawnie.

✓

Kodowanie znaków

Page: utf-8, Header: utf-8

Kodowanie znaków spójne w formacie HTML i nagłówkach.

✓

Rozmiar strony

49012 bytes

Rozmiar strony akceptowalny dla szybkiego ładowania.

✓

Zasoby

16 total

Optymalna ilość zasobów.

✓

Tagi Hreflang

0 hreflang tags

Dodaj tagi hreflang, jeśli masz treści wielojęzyczne.

Robots.txt

Missing

Dodaj plik robots.txt, aby kontrolować indeksowanie wyszukiwarek.

Sitemap

Not found

Dodaj plik sitemap.xml i odwołaj się do niego w pliku robots.txt.

✓

HTTPS

Yes

Bezpieczne połączenie HTTPS włączone.

✓

Kompresja

gzip

Włączona kompresja Gzip lub Zstd w celu szybszego ładowania.

✓

Buforowanie

max-age=600

Nagłówki kontroli pamięci podręcznej są prawidłowo ustawione.

✓

Szybkość strony

0.66 ms

Doskonała prędkość ładowania.

SEO na stronie

Tytuł

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.

Tytuł za długi. Aby uniknąć obcięcia, zmniejsz do 30–60 znaków.

Metaopis

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

Metaopis jest za długi. Zmniejsz do 100–160 znaków.

✓

Nagłówek H1

1 found - "Proceedings of Machine Learning Research"

Dobrze — znaleziono pojedynczy nagłówek H1.

✓

Liczba słów

1741

Dobra długość treści (zalecane 500–2000 słów).

Tag kanoniczny

Dodaj tag kanoniczny, aby zapobiec problemom z duplikacją treści.

✓

Duplikat meta

[]

Nie znaleziono zduplikowanych metatagów.

✓

Słowa kluczowe

unknown

Zestaw meta słów kluczowych (uwaga: nieużywane przez główne wyszukiwarki).

Treść i UX

✓

Język

Atrybut języka ustawiony prawidłowo.

Obrazy

3 total, 1 missing ALT

Dodaj tekst ALT do obrazów w celu zapewnienia dostępności i SEO.

✓

Rzutnia

width=device-width, initial-scale=1

Metatag Viewport poprawnie ustawiony dla urządzeń mobilnych.

Otwórz wykres

Missing: og:image

Dodaj brakujące tagi OpenGraph do udostępniania w mediach społecznościowych:og:image

✓

Dane strukturalne

1 JSON-LD scripts

Znaleziono dane strukturalne (JSON-LD).

Pozycje w Google

Wyszukiwane frazy - Google

🔍

Pozycja	Wyrażenie	Strona	Skrawek
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.

Dodatkowe usługi

💎

proceedings.mlr.press