proceedings.mlr.press

Registrovaný

Snímka obrazovky webovej stránky

Dátum aktualizácie analýzy stránky: 2026/03/31 21:14:56

Dátum poslednej aktualizácie whois: 2026/06/08 14:19:16

Stav domény

Registrovaný

Zaplatené do

14.05.2027

Dostupné od

13.06.2027

SEO skóre

65.07%

Dosiahnuté skóre

146

Maximálne skóre

Hlavné informácie

ℹ️

Názov: 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.

Kľúčové slová: unknown

Kódovanie stránky: utf-8

Veľkosť súboru stránky: 47 KB

Informácie o serveri

🖥️

IP: 185.199.108.153

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

HTTP server: github.com

Kódovanie: utf-8

Zoznam metaznačiek

🏷️

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

Interné odkazy

🔗

Externé odkazy

🌐

Informácie 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

Nespracované údaje 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 odpovede

200

Stav 200 OK – stránka sa načítava správne.

✓

Kódovanie znakov

Page: utf-8, Header: utf-8

Kódovanie znakov konzistentné medzi HTML a hlavičkami.

✓

Veľkosť strany

49012 bytes

Veľkosť stránky prijateľná pre rýchle načítanie.

✓

Zdroje

16 total

Optimálny počet zdrojov.

✓

Značky hreflang

0 hreflang tags

Ak máte viacjazyčný obsah, pridajte značky hreflang.

Robots.txt

Missing

Pridajte súbor robots.txt na ovládanie prehľadávania vyhľadávacím nástrojom.

Sitemap

Not found

Pridajte súbor sitemap.xml a odkazujte naň v súbore robots.txt.

✓

HTTPS

Yes

Zabezpečené pripojenie HTTPS je povolené.

✓

Kompresia

gzip

Pre rýchlejšie načítanie je povolená kompresia Gzip alebo Zstd.

✓

Ukladanie do vyrovnávacej pamäte

max-age=600

Hlavičky riadenia vyrovnávacej pamäte sú správne nastavené.

✓

Rýchlosť stránky

0.66 ms

Vynikajúca rýchlosť načítania.

SEO na stránke

Názov

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.

Názov je príliš dlhý. Znížte na 30 – 60 znakov, aby ste sa vyhli skráteniu.

Meta 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. Lenght:403

Meta popis je príliš dlhý. Znížte na 100 – 160 znakov.

✓

Nadpis H1

1 found - "Proceedings of Machine Learning Research"

Dobrý – našiel sa jeden nadpis H1.

✓

Počet slov

1741

Dobrá dĺžka obsahu (odporúča sa 500-2000 slov).

Kanonická značka

Ak chcete zabrániť problémom s duplicitným obsahom, pridajte kanonickú značku.

✓

Duplikovať meta

[]

Nenašli sa žiadne duplicitné metaznačky.

✓

Kľúčové slová

unknown

Sada meta kľúčových slov (poznámka: nepoužívajú ich veľké vyhľadávače).

Obsah a UX

✓

Jazyk

Atribút jazyka je správne nastavený.

Obrázky

3 total, 1 missing ALT

Pridajte text ALT k obrázkom pre dostupnosť a SEO.

✓

Výrez

width=device-width, initial-scale=1

Metaznačka zobrazovanej oblasti správne nastavená pre mobilné zariadenia.

Otvorte graf

Missing: og:image

Pridajte chýbajúce značky OpenGraph na zdieľanie na sociálnych sieťach:og:image

✓

Štruktúrované dáta

1 JSON-LD scripts

Našli sa štruktúrované dáta (JSON-LD).

Pozície v Google

Vyhľadávacie frázy - Google

🔍

pozícia	Fráza	Stránka	Úryvok
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.

Doplnkové služby

💎

proceedings.mlr.press