谷歌发布2019年版的学术指标：AI进入榜单Top100，CVPR更是进入前10！

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#111723#明天，谷歌宣布了2019最新版学术指标，对收录的集会和期刊的影响力停止排名。AI类的多个顶会进入榜单Top 100，CVPR更是进入前10，而何恺明的“深度残差收集”单篇援用次数高达25256次，援用量最高！
明天，谷歌正式宣布了2019年版的学术指标(Scholar Metrics)。
本次宣布涵盖2014-2018年宣布的文章，并包含了停止2019年7月在谷歌学术中被索引的全部文章的援用 。
最新版的谷歌学术指标有以下亮点：
两大天然迷信顶刊Nature和Science分辨排名第一和第三；
盘算机视觉顶会CVPR初次进入综合榜单Top 10；
一共有六团体工智能类顶会进入综合榜单Top 100；
多篇人工智能论文呈现在Nature的高引论文中；
何恺明的“深度残差进修”论文是近来5年CV类援用次数最多的论文，被引25256次
谷歌学术指标为作者供给了一种轻便的方式，让学者们能够疾速评价学术出书物近来文章的影响力。
学术指标的收录包含遵守谷歌学术收录指南的收集期刊，并抉择了工程和盘算机迷信的重要集会。2014-2018年间论文少于100篇的出书物，或2014-2018年间未被援用的出书物没有被收录在内。
在谷歌的官方网站上，你能够用特定的范例要害词停止搜寻，比方 Ceramic Engineering、 High Energy & Nuclear Physics 或许 Film ；或许更广泛的范畴，比方 Engineering & Computer Science 或许 Humanities, Literature & Arts 。
在网站上，你能够看到依据 5 年高援用（h5指数）和 h5中位数指标排名的前 20 出书物。你也能够看到差别语种排名前 100 的出书物，比方中文、西班牙语和葡萄牙语。每一个出书物，你能够点击 h5-index 检查该出书物被援用最多的论文。
学术指标包含超越按种别和案语言列出的大批出书物。你能够通过在搜寻框中输入要害词来找到这些内容，比方[security]、[soil]、[medicina]。
综合榜单Top 20：CVPR初次进入前10名，NeurIPS第27
谷歌学术把英文类出书物分为以下几大类：
贸易、经济和治理
化学和资料迷信
工程和盘算机迷信
安康和医学迷信
人文、文学和艺术
性命迷信和地球迷信
物理和数学
社会迷信

综合排名Top 20
起首来看看综合排名。
英文类出书物，网站列出了 TOP100 的名单，此中Nature 排名第一，H5 指数 368，H5 中位数 546。
另一迷信顶刊Science排名第三，H5指数338，H5中位数511。
特殊值得留神的是，盘算机视觉的顶会CVPR排名进入了Top 10。客岁CVPR的排名是第20，一跃提高了10名。

另外，AI 范畴另一个备受存眷的集会NeurIPS，也在综合排名中位列第 27（客岁是第54）。





其余人工智能类集会，ICLR排名第42，ECCV排名第56，ICML排名第59，ICCV排名第71。
另外，IEEE系期刊中《IEEE形式剖析与呆板智能学报》排名第76，《IEEE产业电子学报》排名第81，《IEEE电力电子学报》排名第98。
再来看单篇论文的被引次数：

此中，Nature杂志往年来被援用次数最高的Top 5论文中，人工智能相干论文占了3篇，分辨是LeCun、Bengio和Hinton2015年宣布的“Deep Learning”综述论文，DeepMind的“Q-network”深度强化进修论文，以及一样来自DeepMind的“通过深度神经收集和树搜寻控制围棋游戏”论文。
工程与盘算机范畴Top 20

工程与盘算机类的Top 20
工程和盘算机迷信类目下分为 56 个子名目，此中包含人工智能、盘算机言语学、盘算机视觉与形式辨认、人机交互、Robotics等。下文将对这些范畴停止具体先容。
人工智能 TOP 20，多个顶会上榜

人工智能Top 20
一眼看去，人工智能分类(不包括CV、NLP等子范畴)的TOP 20有多个是顶会，包含后面提到进入综合榜单TOP 100的NeurIPS、ICLR和ICML。
另外，AAAI固然没有进入总榜Top 100，但在人工智能类排名第7。
让咱们来宣布在人工智能类集会中被援用次数最高的论文：
1. Adam: A Method for Stochastic Optimization.
DP Kingma, J Ba
ICLR
援用次数：25240
2. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.
K Simonyan, A Zisserman
ICLR
援用次数：24554
3. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift.
S Ioffe, C Szegedy
ICML, 448-456
援用次数：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 …
援用次数：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…
援用次数：10175
能够看到，Adam随机优化方式以25240次援用排名第一，何恺明大神的Faster R-CNN以10517次援用进入前5，比Goodfellow的天生抗衡收集论文略高。
盘算机视觉与形式辨认类 TOP 20，何恺明大神单篇援用最高
在盘算机视觉与形式辨认范畴，三大视觉顶会CVPR、ECCV和ICCV排列前三。

第4和第5则分辨是IEEE系的两本会刊：《IEEE形式剖析与呆板智能学报》和《IEEE图象处置学报》，二者h5指数均超越100.
接上去是盘算机视觉与形式辨认类援用最高的论文：
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…
援用次数：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…
援用次数：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), 1137⑾49
援用次数：10517
4. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
J Long, E Shelhamer, T Darrell
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern…
援用次数：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…
援用次数：8960
这个种别中，何恺明的“深度残差收集”以25256次援用排名第一！（因为被IEEE盘算机视觉与形式辨认论文集收录，Faster R-CNN呈现了两次。）
盘算机言语学 TOP20，三大NLP顶会排列前三

在天然言语处置（Google scholar 中的分类是 Computational Linguistics）范畴，不出不测，排名前三的是三大NLP顶会：ACL、EMNLP和NAACL。
接上去是盘算言语学类援用最高的论文：
1. Glove: Global Vectors for Word Representation
J Pennington, R Socher, C Manning
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language…
援用次数：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
援用次数：5618
3. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
Y Kim
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language…
援用次数：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…
援用次数：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…
援用次数：1838
人机交互和呆板人学TOP 20
最后，咱们分辨看一下人机交互和呆板人学范畴的Top 20顶刊/顶会：

人机交互类Top 20

呆板人类Top 20
h5 指数是指在从前整整 5 年中所宣布文章的 h 指数。h 指在 2014-2018 年间宣布的 h 篇文章每篇最少都被援用过 h 次的最大值。
出书物的 h5 中位数，是指出书物的 h5 指数所涵盖的全部文章取得的援用次数的中位值。
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