Обзор веб-сайта csinva.io
Chandan Singh | chandan singh
Сгенерирован 18 Января 2026 13:30
Устаревшие данные? ОБНОВИТЬ !
Набрано баллов: 49/100
СЕО Контент
Заголовок страницы
Chandan Singh | chandan singh
Длина : 30
Замечательно, Ваш заголовок страницы содержит от 10 до 70 символов.
Описание страницы
Let's do good with models
Длина : 25
В идеале, Ваше описание страницы должено содержать от 70 до 160 символов (вместе с пробелами). Используйте этот бесплатный инструмент для подсчета длины символов в тексте.
Ключевые слова
Machine Learning, Chandan Singh, Berkeley, Interpretability, Explainability, Causal Inference
Хорошо, Ваш веб-сайт содержит ключевые слова.
Og Meta Properties
Вы не используете преимущества Og Properties. Эти мета-тэги помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт. Используйте бесплатный генератор og properties, чтобы создать их.
Заголовки
| H1 | H2 | H3 | H4 | H5 | H6 |
| 1 | 3 | 11 | 0 | 0 | 0 |
- [H1]
- [H2] Research
- [H2] resources + posts
- [H2] experience
- [H3] paper overviews
- [H3] research posts
- [H3] slides
- [H3] ai
- [H3] cs
- [H3] math
- [H3] ml
- [H3] neuro
- [H3] stat
- [H3] ml projects
- [H3] misc
Картинки
Мы нашли 11 картинок на этом веб-сайте.
11 alt атрибута(-ов) не найдено. Добавив альтернативный текст, поисковые роботы будут лучше понимать содержание картинки.
Соотношение Контент/HTML
Соотношение : 29%
Идеально! Соотношение текста в коде HTML между 25 и 70 процентов.
Flash
Замечательно, мы не нашли Flash контента на странице.
Iframe
Замечательно, мы не зафиксировали Iframe'ов на Вашей странице.
СЕО ссылки
ЧПУ ссылки
Отлично, все Ваши ссылки являются ЧПУ!
Нижнее подчеркивание в ссылках
Мы нашли "нижнее подчеркивание" в Ваших ссылках. Вам лучше использовать дефис для оптимизации вашего SEO.
Внутренние ссылки
Мы нашли 209 ссылок(-и), включая 40 ссылок ссылок(-и) на файл(-ы).
| Анкор | Тип | Вес ссылки |
|---|---|---|
| Chandan Singh | Внутренняя | Передает вес |
| Research | Внутренняя | Передает вес |
| Resources | Внутренняя | Передает вес |
| Experience | Внутренняя | Передает вес |
| cv | Внешняя | Передает вес |
| deep learning group | Внешняя | Передает вес |
| bin yu | Внешняя | Передает вес |
| LLM interpretability | Внешняя | Передает вес |
| augmented imodels | Внешняя | Передает вес |
| tree prompting | Внешняя | Передает вес |
| attention steering | Внешняя | Передает вес |
| explanation penalization | Внешняя | Передает вес |
| adaptive wavelet distillation | Внешняя | Передает вес |
| interpretable autoprompting | Внешняя | Передает вес |
| human-ai co-design of clinical models | Внешняя | Передает вес |
| greedy tree sums | Внешняя | Передает вес |
| clinical self-verification | Внешняя | Передает вес |
| clinical rule vetting | Внешняя | Передает вес |
| clinical rule bias assessment | Внешняя | Передает вес |
| generative causal testing | Внешняя | Передает вес |
| qa encoding models | Внешняя | Передает вес |
| summarize & score explanations | Внешняя | Передает вес |
| imodels | Внешняя | Передает вес |
| imodelsX | Внешняя | Передает вес |
| NeurIPS | Внешняя | Передает вес |
| NeurIPS | Внешняя | Передает вес |
| NeurIPS | Внешняя | Передает вес |
| EMNLP | Внешняя | Передает вес |
| npj Digital Medicine | Внешняя | Передает вес |
| nature scientific reports | Внешняя | Передает вес |
| icml | Внешняя | Передает вес |
| iclr | Внешняя | Передает вес |
| neurips | Внешняя | Передает вес |
| arxiv | Внешняя | Передает вес |
| COLING | Внешняя | Передает вес |
| tmlr | Внешняя | Передает вес |
| arxiv | Внешняя | Передает вес |
| ml4h findings | Внешняя | Передает вес |
| nature communications | Внешняя | Передает вес |
| arXiv | Внешняя | Передает вес |
| pnas | Внешняя | Передает вес |
| icml (spotlight) | Внешняя | Передает вес |
| joss | Внешняя | Передает вес |
| joss | Внешняя | Передает вес |
| neurips | Внешняя | Передает вес |
| cvpr workshop | Внешняя | Передает вес |
| jmlr | Внешняя | Передает вес |
| hdsr | Внешняя | Передает вес |
| iclr workshop (spotlight) | Внешняя | Передает вес |
| ICLR | Внешняя | Передает вес |
| pnas | Внешняя | Передает вес |
| arxiv | Внешняя | Передает вес |
| TPAMI | Внешняя | Передает вес |
| J Comp Neuro | Внешняя | Передает вес |
| Plos One | Внешняя | Передает вес |
| neurips Workshop | Внешняя | Передает вес |
| causal inference | Внутренняя | Передает вес |
| complexity | Внутренняя | Передает вес |
| disentanglement | Внутренняя | Передает вес |
| dl theory | Внутренняя | Передает вес |
| generalization | Внутренняя | Передает вес |
| interesting science | Внутренняя | Передает вес |
| interpretability ⭐ | Внутренняя | Передает вес |
| llms ⭐ | Внутренняя | Передает вес |
| ml in medicine | Внутренняя | Передает вес |
| omics | Внутренняя | Передает вес |
| scattering transform | Внутренняя | Передает вес |
| transfer learning | Внутренняя | Передает вес |
| uncertainty | Внутренняя | Передает вес |
| knowledge flow | Внешняя | Передает вес |
| long dllm | Внешняя | Передает вес |
| automated brain explanations | Внешняя | Передает вес |
| data science benchmarks | Внутренняя | Передает вес |
| interpretable text models (with LLMs) | Внутренняя | Передает вес |
| tensor product representations | Внутренняя | Передает вес |
| paper-writing tips | Внутренняя | Передает вес |
| forecasting paper titles | Внешняя | Передает вес |
| figs | Внешняя | Передает вес |
| imodels | Внешняя | Передает вес |
| adaptive wavelet distillation | Внешняя | Передает вес |
| ml coding tips | Внутренняя | Передает вес |
| quick intro to attribution methods | Внутренняя | Передает вес |
| what is interpretability? | Внутренняя | Передает вес |
| evaluating interpretability | Внутренняя | Передает вес |
| connectomics | Внутренняя | Передает вес |
| model improvement checklist | Внутренняя | Передает вес |
| beautiful slides with reveal-md | Внутренняя | Передает вес |
| latex useful tips | Внутренняя | Передает вес |
| neural coding | Внутренняя | Передает вес |
| imagenet quickstart | Внутренняя | Передает вес |
| rethinking interpretability | Внешняя | Передает вес |
| automated brain explanations | Внешняя | Передает вес |
| explanations from text data | Внешняя | Передает вес |
| intro ml | Внутренняя | Передает вес |
| llm interpretability / data science overview | Внешняя | Передает вес |
| uniting trees and LLMs | Внешняя | Передает вес |
| phd research ovw (animated) | Внешняя | Передает вес |
| intro ai | Внутренняя | Передает вес |
| deep learning interpretation ovw | Внешняя | Передает вес |
| interpretability workshop | Внешняя | Передает вес |
| dnn experiments | Внутренняя | Передает вес |
| hummingbird | Внешняя | Передает вес |
| ai futures | Внутренняя | Передает вес |
| cognitive science | Внутренняя | Передает вес |
| decisions, rl | Внутренняя | Передает вес |
| fairness, sts | Внутренняя | Передает вес |
| representations | Внутренняя | Передает вес |
| llms | Внутренняя | Передает вес |
| logic | Внутренняя | Передает вес |
| philosophy | Внутренняя | Передает вес |
| psychology | Внутренняя | Передает вес |
| search | Внутренняя | Передает вес |
| algorithms | Внутренняя | Передает вес |
| architecture | Внутренняя | Передает вес |
| cs theory | Внутренняя | Передает вес |
| data structures | Внутренняя | Передает вес |
| databases | Внутренняя | Передает вес |
| graphs | Внутренняя | Передает вес |
| languages | Внутренняя | Передает вес |
| os | Внутренняя | Передает вес |
| quantum | Внутренняя | Передает вес |
| reproducibility | Внутренняя | Передает вес |
| info retrieval | Внутренняя | Передает вес |
| software engineering | Внутренняя | Передает вес |
| real analysis | Внутренняя | Передает вес |
| calculus | Внутренняя | Передает вес |
| chaos | Внутренняя | Передает вес |
| differential equations | Внутренняя | Передает вес |
| linear algebra | Внутренняя | Передает вес |
| math basics | Внутренняя | Передает вес |
| optimization | Внутренняя | Передает вес |
| proofs | Внутренняя | Передает вес |
| signals | Внутренняя | Передает вес |
| classification | Внутренняя | Передает вес |
| computer vision | Внутренняя | Передает вес |
| deep learning | Внутренняя | Передает вес |
| evaluation | Внутренняя | Передает вес |
| feature selection | Внутренняя | Передает вес |
| kernels | Внутренняя | Передает вес |
| learning theory | Внутренняя | Передает вес |
| nlp | Внутренняя | Передает вес |
| structure learning | Внутренняя | Передает вес |
| unsupervised | Внутренняя | Передает вес |
| brain basics | Внутренняя | Передает вес |
| comp neuro | Внутренняя | Передает вес |
| development | Внутренняя | Передает вес |
| disease | Внутренняя | Передает вес |
| memory | Внутренняя | Передает вес |
| motor system | Внутренняя | Передает вес |
| sensory input | Внутренняя | Передает вес |
| vision | Внутренняя | Передает вес |
| causal inference | Внутренняя | Передает вес |
| data analysis | Внутренняя | Передает вес |
| game theory | Внутренняя | Передает вес |
| graphical models | Внутренняя | Передает вес |
| info theory | Внутренняя | Передает вес |
| linear models | Внутренняя | Передает вес |
| statistics | Внутренняя | Передает вес |
| testing | Внутренняя | Передает вес |
| time series | Внутренняя | Передает вес |
| dumb stuff here. | Внутренняя | Передает вес |
| pretrained pytorch gans | Внешняя | Передает вес |
| sensible local interpretations | Внешняя | Передает вес |
| data-viz utils | Внутренняя | Передает вес |
| gan brain decoding | Внешняя | Передает вес |
| scattering transform | Внешняя | Передает вес |
| glaucoma diagnosis | Внешняя | Передает вес |
| mini-games in java | Внешняя | Передает вес |
| news bias comparisons | Внутренняя | Передает вес |
| generating paper acronyms | Внешняя | Передает вес |
| visualizing large cities | Внутренняя | Передает вес |
| news balancer web | Внутренняя | Передает вес |
| hummingbird tracking | Внешняя | Передает вес |
| biophysical simulations | Внешняя | Передает вес |
| interpretability code | Внешняя | Передает вес |
| lunch wheel | Внешняя | Передает вес |
| sports rankings with plotly | Внутренняя | Передает вес |
| paige ai | Внешняя | Передает вес |
| pacmed ai | Внешняя | Передает вес |
| bin yu group | Внешняя | Передает вес |
| meta ai | Внешняя | Передает вес |
| aws | Внешняя | Передает вес |
| Yanjun Qi | Внешняя | Передает вес |
| William Levy | Внешняя | Передает вес |
| Srini Turaga | Внешняя | Передает вес |
| jianfeng gao | Внешняя | Передает вес |
| bin yu | Внешняя | Передает вес |
| yanjun qi | Внешняя | Передает вес |
| pietro perona | Внешняя | Передает вес |
| william levy | Внешняя | Передает вес |
| aaron kornblith | Внешняя | Передает вес |
| alex huth | Внешняя | Передает вес |
| gokul upadhyayula | Внешняя | Передает вес |
| francois lanusse | Внешняя | Передает вес |
| yufan zhuang | Внешняя | Передает вес |
| yanda chen | Внешняя | Передает вес |
| qingru zhang | Внешняя | Передает вес |
| Eunji Kim | Внешняя | Передает вес |
| Sriya Mantena | Внешняя | Передает вес |
| Ziyang Wu | Внешняя | Передает вес |
| Kai Zhang | Внешняя | Передает вес |
| Sahil Verma | Внешняя | Передает вес |
| Yanda Chen | Внешняя | Передает вес |
| keyan nasseri | Внешняя | Передает вес |
| saarim rahman | Внешняя | Передает вес |
| rush kapoor | Внешняя | Передает вес |
| sahil saxena | Внешняя | Передает вес |
| summer devlin | Внешняя | Передает вес |
| chris lu | Внешняя | Передает вес |
Ключевые слова
Облако ключевых слов
interpretable gao language llms explanations learning clinical research singh models
Содержание ключевых слов
| Ключевое слово | Контент | Заголовок страницы | Ключевые слова | Описание страницы | Заголовки |
|---|---|---|---|---|---|
| singh | 33 |  |
|
 |
|
| models | 20 | |
|
|
|
| clinical | 15 | |
|
|
|
| learning | 11 | |
|
|
|
| language | 10 | |
|
|
|
Юзабилити
Домен
Домен : csinva.io
Длина : 9
Favicon
Отлично, Ваш сайт имеет favicon.
Пригодность для печати
Плохо. Мы не нашли CSS файл, отвечающий за печать веб-сайта.
Язык
Хорошо, Ваш установленный язык веб-сайта: en.
Dublin Core
Ваш веб-сайт не использует преимущества Dublin Core.
Документ
Doctype
XHTML 1.0 Strict
Кодировка
Замечательно. Кодировка веб-сайта: UTF-8.
W3C Validity
Ошибок : 0
Предупреждений : 0
Приватность эл. почты
Внимание! Как минимум 1 адрес эл. почты был найден в контенте. Воспользуйтесь бесплатной защитой от спама, чтобы скрыть адрес от спамеров.
Устаревший HTML
Отлично. Мы не нашли устаревших тэгов в Вашем HTML.
Скорость загрузки
|
Отлично, Ваш веб-сайт не содержит вложенных таблиц. |
|
Слишком плохо. Ваш веб-сайт использует встроенные CSS правила в HTML тэгах. |
|
Плохо. Ваш веб-сайт имеет слишком много CSS файлов (больше чем 4). |
|
Плохо. Ваш веб-сайт имеет слишком много JavaScript файлов (больше чем 6). |
|
Замечательно, ваш сайт использует возможность gzip сжатия. |
Мобильный телефон
Оптимизация под моб. телефон
|
Apple иконки |
|
Meta Viewport Тэг |
|
Flash контент |
Оптимизация
XML карта сайта
Отсутствует
Ваш сайт не имеет XML карты сайта - это может быть проблематично.
Карта сайта может содержать дополнительную информацию для поисковых роботов, такую как: время последнего обновления, важность ресурсов, ссылки на это ресурсы. Это помогает роботом более разумно анализировать ваш сайт.
Robots.txt
https://csinva.io/robots.txt
Отлично, ваш веб-сайт содержит файл robots.txt.
Аналитика
Отсутствует
Мы не нашли ни одной аналитической программы на вашем сайте.
Веб аналитика позволяет следить за активностью пользователей на вашем веб-сайте. Вы должны установить как минимум один инструмент, но также хорошо иметь несколько, чтобы сравнивать показания между собой.
PageSpeed Insights
Устройство
Категории
Free SEO Testing Tool
Free SEO Testing Tool - это бесплатный СЕО инструмент, который поможет вам проанализировать Ваш веб-сайт.