proceedings.mlr.press

Зарегистрирован

Скриншот сайта

Дата обновления анализа страницы: 2026/03/31 21:14:56

Дата последнего обновления Whois: 2026/06/08 14:19:16

Статус домена

Зарегистрирован

Оплачено до

14.05.2027

Доступно с

13.06.2027

SEO-оценка

65.07%

Оценка достигнута

146

Максимальный балл

Основная информация

ℹ️

Заголовок: 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.

Описание: 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.

Ключевые слова: unknown

Кодировка страницы: utf-8

Размер файла страницы: 47 KB

Информация о сервере

🖥️

IP: 185.199.108.153

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

HTTP-сервер: github.com

Кодирование: utf-8

Список мета-тегов

🏷️

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

Внутренние ссылки

🔗

Внешние ссылки

🌐

Whois информация

📄

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

Необработанные данные 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-аудит

🔍

Техническое SEO

✓

Код ответа

200

Статус 200 ОК – страница загружается корректно.

✓

Кодировка символов

Page: utf-8, Header: utf-8

Кодировка символов согласована между HTML и заголовками.

✓

Размер страницы

49012 bytes

Размер страницы приемлемый для быстрой загрузки.

✓

Ресурсы

16 total

Оптимальное количество ресурсов.

✓

Hreflang-теги

0 hreflang tags

Добавьте теги hreflang, если у вас многоязычный контент.

Robots.txt

Missing

Добавьте файл robots.txt для управления сканированием поисковыми системами.

Sitemap

Not found

Добавьте sitemap.xml и укажите его в robots.txt.

✓

HTTPS

Yes

Безопасное соединение HTTPS включено.

✓

Сжатие

gzip

Для более быстрой загрузки включено сжатие Gzip или Zstd.

✓

Кэширование

max-age=600

Заголовки управления кэшем установлены правильно.

✓

Скорость страницы

0.66 ms

Отличная скорость загрузки.

SEO на странице

Заголовок

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.

Название слишком длинное. Сократите длину до 30–60 символов, чтобы избежать усечения.

Мета-описание

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

Мета-описание слишком длинное. Сократите до 100-160 символов.

✓

Заголовок H1

1 found - "Proceedings of Machine Learning Research"

Хорошо – найден один заголовок H1.

✓

Количество слов

1741

Хорошая длина контента (рекомендуется 500-2000 слов).

Канонический тег

Добавьте канонический тег, чтобы предотвратить проблемы с дублированием контента.

✓

Дублировать мета

[]

Дубликатов метатегов не обнаружено.

✓

Ключевые слова

unknown

Набор мета-ключевых слов (примечание: не используется основными поисковыми системами).

Контент и UX

✓

Язык

Атрибут языка установлен правильно.

Изображения

3 total, 1 missing ALT

Добавьте текст ALT к изображениям для доступности и SEO.

✓

Область просмотра

width=device-width, initial-scale=1

Метатег области просмотра правильно настроен для мобильных устройств.

Открыть график

Missing: og:image

Добавьте недостающие теги OpenGraph для обмена в социальных сетях:og:image

✓

Структурированные данные

1 JSON-LD scripts

Найдены структурированные данные (JSON-LD).

Позиции в Google

Поисковые фразы - Google

🔍

Позиция	Фраза	Страница	Фрагмент
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.

Дополнительные услуги

💎

proceedings.mlr.press