Webseiten-Bericht für faisal.ai
Mahmood Lab – Computational Pathology – Computational and Quantitive Pathology at Harvard
Generiert am 17 Dezember 2025 08:19 AM
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SEO Inhalte
Seitentitel
Mahmood Lab – Computational Pathology – Computational and Quantitive Pathology at Harvard
Länge : 89
Ideal, aber Ihre Seitentitel sollte zwischen 10 und 70 Zeichen (Leerzeichen inbegriffen) enthalten. Benutzen Sie dieses kostenlose Werkzeug um die Länge zu prüfen.
Seitenbeschreibung
Mahmood Lab at the Brigham and Women's Hospital aims to utilize machine learning, data fusion, and medical image analysis to develop streamlined workflows.
Länge : 155
Großartig, denn Ihre Seitenbeschreibung enthält zwischen 70 und 160 Anzahl Zeichen.
Suchbegriffe
Mahmood Lab, Brigham, Mahmood Lab Team, faisal, faisal ai, faisal mahmood
Gut, denn Ihre Webseite enthält Suchbegriffe.
Og META Eigenschaften
Ihre Webseite nutzt nicht die Vorteile der Og Properties. Diese Angaben erlauben sozialen Suchmaschinenrobotern Ihre Webseite besser strukturiert zu speichern. Benutzen Sie dieses kostenlose Werkzeug um Og Properties zu erzeugen.
Überschriften
| H1 | H2 | H3 | H4 | H5 | H6 |
| 1 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 |
- [H1] Mahmood Lab
- [H2] Multimodal, Generative & Agentic AI for Pathology
- [H2] News
- [H3] Contacts
- [H3] Administrative Assistants
Bilder
Es konnten 59 Bilder auf dieser Webseite gefunden werden.
Gut, denn die meisten Ihrer Bilder verwenden das ALT-Attribut.
Text/HTML Verhältnis
Anteil : 0%
Das Text zu HTML Code Verhältnis dieser Webseite ist niedriger als 15 Prozent, was bedeutet, dass Sie mehr Inhalte für Ihre Webseite schreiben sollten.
Flash
Perfekt, denn es wurde kein Flash auf Ihrer Webseite gefunden.
IFrame
Großartig, denn Sie verwenden keine IFrames auf Ihrer Webseite.
SEO Links
URL Rewrite
Gut. Ihre Links sind für Suchmaschinen gut lesbar (sprechende Links)!
Underscores in the URLs
Perfekt! Wir haben keine Unterstriche in Ihren Links entdeckt.
In-page links
We found a total of 98 links including 18 link(s) to files
| Anker | Typ | Natürlich |
|---|---|---|
| Home | intern | natürliche Links |
| Faisal Mahmood | extern | natürliche Links |
| Publications | intern | natürliche Links |
| Research | intern | natürliche Links |
| Team | intern | natürliche Links |
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| Cancer Research | extern | natürliche Links |
| Nature BME | extern | natürliche Links |
| MGH Pathology | extern | natürliche Links |
| Hierarchical Image Pyramid Transformer (HIPT) | extern | natürliche Links |
| paper | extern | natürliche Links |
| code | extern | natürliche Links |
| incorporating intratumoral heterogeneity | extern | natürliche Links |
| MICCAI 2022 | extern | natürliche Links |
| Mane Williams | intern | natürliche Links |
| Anurag Vaidya | extern | natürliche Links |
| Guillaume Jaume | extern | natürliche Links |
| Iain Carmichael | extern | natürliche Links |
| Andrew Song | extern | natürliche Links |
| read-link | extern | natürliche Links |
| code | extern | natürliche Links |
| MICCAI 2021 | extern | natürliche Links |
| Cancer Cell | extern | natürliche Links |
| Nature | extern | natürliche Links |
| demo | extern | natürliche Links |
| HMS news story | extern | natürliche Links |
| Sharifa Sahai | extern | natürliche Links |
| Nature Biomedical Engineering | extern | natürliche Links |
| code | extern | natürliche Links |
| demo | extern | natürliche Links |
| AACR AI conference | extern | natürliche Links |
| Pathology Visions 2020 | extern | natürliche Links |
| Discover Brigham Awards | extern | natürliche Links |
| Brigham Research Excellence Award | extern | natürliche Links |
| Federated Learning for Whole Slide Computational Pathology | extern | natürliche Links |
| MIRA/R35 Outstanding Investigator Award | extern | natürliche Links |
| IEEE Transactions on Medical Imaging | extern | natürliche Links |
| Muhammad Shaban | extern | natürliche Links |
| TOAD | extern | natürliche Links |
| Tumor Origin Prediction via Deep Learning | extern | natürliche Links |
| CLAM | extern | natürliche Links |
| CLAM | extern | natürliche Links |
| FDA | extern | natürliche Links |
| Pathomic Fusion | extern | natürliche Links |
| Pathomic Fusion | extern | natürliche Links |
| IEEE Transactions on Medical Imaging | extern | natürliche Links |
| USCAP 2020 | extern | natürliche Links |
| CCDS Grand Rounds | extern | natürliche Links |
| Under the Microscope: Top Pathology Lab Fuses Data Sources to Develop Cancer-Detecting AI | extern | natürliche Links |
| Discover Brigham 2019 | extern | natürliche Links |
| GCNs for Prostate TMA classification | extern | natürliche Links |
| MIL+CPC for semi-supervised histology classification | extern | natürliche Links |
| Broad Institute of Harvard and MIT. | extern | natürliche Links |
| NeurIPS 2019 ML4H travel award | extern | natürliche Links |
| SPIE Medical Imaging 2019 | extern | natürliche Links |
| Nvidia GTC DC 2019 | extern | natürliche Links |
| one oral and two poster presentations at Pathology Visions 2019 | extern | natürliche Links |
| GANPOP: GAN-based Prediction of Optical Properties from Single Snapshot Wide-field Images. | extern | natürliche Links |
| Dana-Farber Cancer Institute / Harvard Cancer Center | extern | natürliche Links |
| 2019 KDD Workshop on Applied Data Science for Healthcare | extern | natürliche Links |
| Harvard Bioinformatics and Integrative Genomics (BIG) | extern | natürliche Links |
| IEEE Robotics and Automation Letters | extern | natürliche Links |
| IEEE Transactions on Medical Imaging | extern | natürliche Links |
| ICLR 2019 Workshop | extern | natürliche Links |
| Biomedical Optics Express | extern | natürliche Links |
| Diffuser Wavefront Sensor | extern | natürliche Links |
| Multimodal DenseNet | extern | natürliche Links |
| Deep LSR | extern | natürliche Links |
| Nuclei Segmentation in Histopathology Data | extern | natürliche Links |
| SPIE Medical Imaging | extern | natürliche Links |
| SPIE Photonics West | extern | natürliche Links |
| Nvidia GTC DC 2018 | extern | natürliche Links |
| SAS Deep Learning Symposium | extern | natürliche Links |
| Physics in Medicine and Biology | extern | natürliche Links |
| Medical Image Analysis | extern | natürliche Links |
| IEEE Transactions on Medical Imaging | extern | natürliche Links |
| Nvidia GTC 2018 | extern | natürliche Links |
| IEEE International Symposium in Biomedical Imaging (ISBI). | extern | natürliche Links |
| IEEE Signal Processing Letters | extern | natürliche Links |
| International Journal of Reconfigurable Computing. | extern | natürliche Links |
SEO Suchbegriffe
Suchbegriffswolke
Keywords Consistency
| Suchbegriff | Inhalt | Seitentitel | Suchbegriffe | Seitenbeschreibung | Überschriften |
|---|
Benutzerfreundlichkeit
URL
Domain : faisal.ai
Länge : 9
Favoriten Icon
Gut. Die Webseite hat ein Favicon.
Druckeigenschaften
Es konnten keine druckfreundlichen CSS-Angaben gefunden werden.
Sprache
Gut, denn Sie haben in den META-Elementen eine Sprache deklariert: en.
Dublin Core
Diese Webseite nutzt nicht die Vorteile der Dublin Core Elemente.
Dokument
Doctype
HTML 5
Verschlüsselung
Perfekt, denn Ihre Webseite deklariert einen Zeichensatz: UTF-8.
W3C Validität
Fehler : 0
Warnungen : 0
E-Mail Datenschutz
Sehr gut, denn es wurde keine E-Mail Adresse im Klartext auf Ihrer Webseite gefunden.
Veraltetes HTML
| Veraltete Tags | Vorkommen |
|---|---|
| <u> | 8 |
Überholte (deprecated) HTML Tags sind HTML Tags, die zwar aktuell funktionieren, aber bald nicht mehr von jedem Browser unterstützt werden. Wir empfehlen Ihnen diese überholten HTML Tags durch aktuelle HTML Tags zu ersetzen.
Tipps zur Webseitengeschwindigkeit
 |
Sehr gut, denn Ihre Webseite benutzt keine verschachtelten Tabellen. |
 |
Schlecht, denn es wurden CSS-Angaben in HTML-Elementen entdeckt. Diese Angaben sollten in ein entsprechendes CSS-Stylesheet verlagert werden. |
|
Nicht so gut, denn Ihre Webseite enthält sehr viele CSS-Dateien (mehr als 4). |
|
Perfekt, denn Ihre Webseite enthät nur wenig Javascript-Dateien. |
|
Gut! Sie nutzen die Vorteile von gzip. |
Mobile
Mobile Optimierung
|
Apple Icon |
|
META Viewport Tag |
|
Flash Inhalt |
Optimierung
XML-Sitemap
Fehlt
Ihre Webseite hat keine XML-Sitemap. Dies könnte Probleme machen.
Eine Sitemap listet alle URLs, die für einen Suchmaschinenzugriff verfügbar sind. Sie kann ebenfalls Angaben zu aktuellen Updates, Häufigkeit von Änderungen und zur Priorität der URLs enthalten. Dies erlaubt Suchmaschinen, Seiten effizienter auszuloten.
Robots.txt
https://faisal.ai/robots.txt
Sehr gut! Ihre Webseite enthält eine robots.txt-Datei.
Analytics
Fehlt
Wir haben nicht ein Analyse-Tool auf dieser Website installiert zu erkennen.
Webanalyse erlaubt die Quantifizierung der Besucherinteraktionen mit Ihrer Seite. Insofern sollte zumindest ein Analysetool installiert werden. Um die Befunde abzusichern, empfiehlt sich das parallele Verwenden eines zweiten Tools.
PageSpeed Insights
Gerät
Kategorien
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