今天,谷歌發(fā)布了2019最新版學(xué)術(shù)指標(biāo),對收錄的會議和期刊的影響力進(jìn)行排名。AI類的多個(gè)頂會進(jìn)入榜單Top 100,CVPR更是進(jìn)入前10,而何愷明的“深度殘差網(wǎng)絡(luò)”單篇引用次數(shù)高達(dá)25256次,引用量最高!
今天,谷歌正式發(fā)布了2019年版的學(xué)術(shù)指標(biāo)(Scholar Metrics)。
本次發(fā)布涵蓋2014-2018年發(fā)表的文章,并包括了截至2019年7月在谷歌學(xué)術(shù)中被索引的所有文章的引用 。
最新版的谷歌學(xué)術(shù)指標(biāo)有以下亮點(diǎn):
兩大自然科學(xué)頂刊Nature和Science分別排名第一和第三;
計(jì)算機(jī)視覺頂會CVPR首次進(jìn)入綜合榜單Top 10;
一共有六個(gè)人工智能類頂會進(jìn)入綜合榜單Top 100;
多篇人工智能論文出現(xiàn)在Nature的高引論文中;
何愷明的“深度殘差學(xué)習(xí)”論文是最近5年CV類引用次數(shù)最多的論文,被引25256次
谷歌學(xué)術(shù)指標(biāo)為作者提供了一種簡便的方法,讓學(xué)者們可以快速評估學(xué)術(shù)出版物最近文章的影響力。
學(xué)術(shù)指標(biāo)的收錄包括遵循谷歌學(xué)術(shù)收錄指南的網(wǎng)絡(luò)期刊,并選擇了工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的主要會議。2014-2018年間論文少于100篇的出版物,或2014-2018年間未被引用的出版物沒有被收錄在內(nèi)。
在谷歌的官方網(wǎng)站上,你可以用特定的類型關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索,比如 Ceramic Engineering、 High Energy & Nuclear Physics 或者 Film ;或者更寬泛的領(lǐng)域,比如 Engineering & Computer Science 或者 Humanities, Literature & Arts 。
在網(wǎng)站上,你可以看到根據(jù) 5 年高引用(h5指數(shù))和 h5中位數(shù)指標(biāo)排名的前 20 出版物。你也可以看到不同語種排名前 100 的出版物,比如中文、西班牙語和葡萄牙語。每一個(gè)出版物,你可以點(diǎn)擊 h5-index 查看該出版物被引用最多的論文。
學(xué)術(shù)指標(biāo)包括超出按類別和按語言列出的大量出版物。你可以通過在搜索框中輸入關(guān)鍵詞來找到這些內(nèi)容,例如[security]、[soil]、[medicina]。
綜合榜單Top 20:CVPR首次進(jìn)入前10名,NeurIPS第27
谷歌學(xué)術(shù)把英文類出版物分為以下幾大類:
商業(yè)、經(jīng)濟(jì)和管理
化學(xué)和材料科學(xué)
工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)
健康和醫(yī)學(xué)科學(xué)
人文、文學(xué)和藝術(shù)
生命科學(xué)和地球科學(xué)
物理和數(shù)學(xué)
社會科學(xué)
綜合排名Top 20
首先來看看綜合排名。
英文類出版物,網(wǎng)站列出了 TOP100 的名單,其中Nature 排名第一,H5 指數(shù) 368,H5 中位數(shù) 546。
另一科學(xué)頂刊Science排名第三,H5指數(shù)338,H5中位數(shù)511。
特別值得注意的是,計(jì)算機(jī)視覺的頂會CVPR排名進(jìn)入了Top 10。去年CVPR的排名是第20,一躍進(jìn)步了10名。
此外,AI 領(lǐng)域另一個(gè)備受關(guān)注的會議NeurIPS,也在綜合排名中位列第 27(去年是第54)。
其他人工智能類會議,ICLR排名第42,ECCV排名第56,ICML排名第59,ICCV排名第71。
此外,IEEE系期刊中《IEEE模式分析與機(jī)器智能學(xué)報(bào)》排名第76,《IEEE工業(yè)電子學(xué)報(bào)》排名第81,《IEEE電力電子學(xué)報(bào)》排名第98。
再來看單篇論文的被引次數(shù):
其中,Nature雜志今年來被引用次數(shù)最高的Top 5論文中,人工智能相關(guān)論文占了3篇,分別是LeCun、Bengio和Hinton2015年發(fā)表的“Deep Learning”綜述論文,DeepMind的“Q-network”深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)論文,以及同樣來自DeepMind的“通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樹搜索掌握圍棋游戲”論文。
工程與計(jì)算機(jī)領(lǐng)域Top 20
工程與計(jì)算機(jī)類的Top 20
工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)類目下分為 56 個(gè)子項(xiàng)目,其中包括人工智能、計(jì)算機(jī)語言學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺與模式識別、人機(jī)交互、Robotics等。下文將對這些領(lǐng)域進(jìn)行詳細(xì)介紹。
人工智能 TOP 20,多個(gè)頂會上榜
人工智能Top 20
一眼看去,人工智能分類(不包含CV、NLP等子領(lǐng)域)的TOP 20有多個(gè)是頂會,包括前面提到進(jìn)入綜合榜單TOP 100的NeurIPS、ICLR和ICML。
此外,AAAI雖然沒有進(jìn)入總榜Top 100,但在人工智能類排名第7。
讓我們來發(fā)表在人工智能類會議中被引用次數(shù)最高的論文:
1. Adam: A Method for Stochastic Optimization.
DP Kingma, J Ba
ICLR
引用次數(shù):25240
2. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.
K Simonyan, A Zisserman
ICLR
引用次數(shù):24554
3. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift.
S Ioffe, C Szegedy
ICML, 448-456
引用次數(shù):11293
4. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks
S Ren, K He, R Girshick, J Sun Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information …
引用次數(shù):10517
5. Generative adversarial nets
IJ Goodfellow, J Pouget-Abadie, M Mirza, B Xu, D Warde-Farley, S Ozair, ...
Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information…
引用次數(shù):10175
可以看到,Adam隨機(jī)優(yōu)化方法以25240次引用排名第一,何愷明大神的Faster R-CNN以10517次引用進(jìn)入前5,比Goodfellow的生成對抗網(wǎng)絡(luò)論文略高。
計(jì)算機(jī)視覺與模式識別類 TOP 20,何愷明大神單篇引用最高
在計(jì)算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域,三大視覺頂會CVPR、ECCV和ICCV分列前三。
第4和第5則分別是IEEE系的兩本會刊:《IEEE模式分析與機(jī)器智能學(xué)報(bào)》和《IEEE圖像處理學(xué)報(bào)》,兩者h(yuǎn)5指數(shù)均超過100.
接下來是計(jì)算機(jī)視覺與模式識別類引用最高的論文:
1. Deep Residual Learning for Image Recognition
K He, X Zhang, S Ren, J Sun
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern…
引用次數(shù):25256
2. Going Deeper With Convolutions
C Szegedy, W Liu, Y Jia, P Sermanet, S Reed, D Anguelov, D Erhan, ...
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern…
引用次數(shù):14424
3. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
S Ren, K He, R Girshick, J Sun
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39 (6), 1137-1149
引用次數(shù):10517
4. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
J Long, E Shelhamer, T Darrell
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern…
引用次數(shù):10153
5. Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation
R Girshick, J Donahue, T Darrell, J Malik
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern…
引用次數(shù):8960
這個(gè)類別中,何愷明的“深度殘差網(wǎng)絡(luò)”以25256次引用排名第一!(由于被IEEE計(jì)算機(jī)視覺與模式識別論文集收錄,F(xiàn)aster R-CNN出現(xiàn)了兩次。)
計(jì)算機(jī)語言學(xué) TOP20,三大NLP頂會分列前三
在自然語言處理(Google scholar 中的分類是 Computational Linguistics)領(lǐng)域,不出意外,排名前三的是三大NLP頂會:ACL、EMNLP和NAACL。
接下來是計(jì)算語言學(xué)類引用最高的論文:
1. Glove: Global Vectors for Word Representation
J Pennington, R Socher, C Manning
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language…
引用次數(shù):8358
2. The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit.
CD Manning, M Surdeanu, J Bauer, JR Finkel, S Bethard, D McClosky
ACL (System Demonstrations), 55-60
引用次數(shù):5618
3. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
Y Kim
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language…
引用次數(shù):4551
4. Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
K Cho, B van Merrienboer, C Gulcehre, D Bahdanau, F Bougares, ...
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language…
引用次數(shù):3629
5. A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences
N Kalchbrenner, E Grefenstette, P Blunsom
Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational…
引用次數(shù):1838
人機(jī)交互和機(jī)器人學(xué)TOP 20
最后,我們分別看一下人機(jī)交互和機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域的Top 20頂刊/頂會:
人機(jī)交互類Top 20
機(jī)器人類Top 20
h5 指數(shù)是指在過去整整 5 年中所發(fā)表文章的 h 指數(shù)。h 指在 2014-2018 年間發(fā)表的 h 篇文章每篇至少都被引用過 h 次的最大值。
出版物的 h5 中位數(shù),是指出版物的 h5 指數(shù)所涵蓋的所有文章獲得的引用次數(shù)的中位值。
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原文標(biāo)題:谷歌2019 學(xué)術(shù)指標(biāo)發(fā)榜:CVPR首次進(jìn)入Top 10,何愷明論文引用最高!
文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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