今天，谷歌發(fā)布了2019最新版學(xué)術(shù)指標(biāo)，對收錄的會(huì)議和期刊的影響力進(jìn)行排名。AI類的多個(gè)頂會(huì)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(huì)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(huì)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(huì)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(huì)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(huì)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(huì)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(huì)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(shí)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(huì)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(huì)，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(huì)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(shí)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(shí)別領(lǐng)域，三大視覺頂會(huì)CVPR、ECCV和ICCV分列前三。

第4和第5則分別是IEEE系的兩本會(huì)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(shí)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(shí)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(huì)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(huì)：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(huì)：

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。