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每个领域的Presentation都有其固定逻辑——学术Prezi剖析
学术演示文稿通常要注意以下几点 ： （1）学术类 Presentation 大多是排队式的，也就是在你的前、后一般还有其他演讲人或演讲小组，话题范畴一般是一致的。
1.1K10发布于 2020-06-11 - 来自专栏灯塔大数据
学术大讲堂 | （三）智慧农业领域的关键AI技术
学术大讲堂 今天我的分享主要从三个方面展开： 1. 背景及范围 2. 主要研究内容 3. 扩展及思考 1背景及范围 1. AI等多技术融合提供智能化/无人化是农业降本增效关键 在未来，农业领域的技术渗透率将不断提高。尤其是人工智能技术将极大的为农业领域“开源”、“节流”提供助力。 在智慧农业领域，有AI生物特征识别、畜牧可穿戴设备、种植机器人、植保无人机等技术。 ? 2生物多特征识别 1.
1.3K31发布于 2019-05-30 - 来自专栏疯狂学习GIS
订阅指定学者或研究领域的最新论文提醒：谷歌学术
本文介绍在谷歌学术中，按照研究领域、研究关键词、学者姓名等，订阅、取消订阅最新研究进展的邮件提醒的方法。 最近，需要追踪几位学者的研究，希望他们在发表最新论文时，能够第一时间收到提醒。 需要注意，这里的方法不仅支持对作者加以订阅，也支持对研究领域（或研究关键词）加以订阅；不仅支持谷歌邮箱接收订阅，也支持其他任意邮箱（校园邮箱、QQ邮箱等）接收订阅；同时还给出了第三方邮箱取消订阅的方法。 1 按研究领域订阅 首先，介绍一下按研究领域、研究关键词等，对某一领域的最新文献加以邮件订阅的方法。 需要注意，这一方法也可以对学者名称加以订阅，但不建议这么做——因为用这个方法订阅学者，谷歌学术会将学者姓名当作一个普通的关键词来搜索，而如果你要订阅的学者姓名中正好有一个单词也可以表示某一领域，那订阅就会很乱 需要注意，如果用当前谷歌学术对应的谷歌邮箱接收订阅，那么直接点击上图中的“CREATE ALERT”选项即可。
54110编辑于 2025-08-27 - 来自专栏灯塔大数据
学术大讲堂 | （一）新兴信息技术领域展望（2）
图3-2 深度学习领域关系图谱 为了理解这个问题，首先需要理解深度学习的本质。事实上，机器学习的本质是寻找分类超平面。 对于电信运营商来说，从技术研究层面，可以在构建行业大脑、认知层、边缘智能（结合5G和物联网）、人机结合领域开展深入研究。 ? 图3-6 人工智能技术未来发展趋势图 （二）区块链领域 这里主要介绍区块链领域的基础问题。 前文介绍过区块链要解决的问题：即分布式系统信任的问题。 在金融领域也一样，货币的本质也是信用。中央银行发行货币之所以可以流通，也是由于背后有中央银行的信用做担保。 2、 明确目标——站在行业角度看问题，定一个较高的目标：在局部做到行业领先，输出领先的学术成果；建立国际影响力；通过我们的努力推动中国电信成为国家的创新领先企业；主导产业发展。
76420发布于 2019-05-07 AI学术领域人物溯源戏说（技术向修正版·精简版）
声明：国内外AI学术领域环境纯净，无派系之争与“学术江湖”。本文效仿易中天“品三国”的通俗戏说风格，串联中外学者学术脉络，既藏高校间的学术传承，也饱含师友共事的人情味。 张伟楠 对应吴起：汪军弟子，聚焦强化学习实战应用与多智能体系统研究，如同吴起承孙武兵法拓实战领域，扎根上海交通大学，延续师门学术火种。 卢策吾 对应子贡：李飞飞博士后，聚焦机器人视觉与具身智能，跨学术与产业领域，如同子贡善经商外交，扎根上海交通大学，搭建视觉技术学术与产业的桥梁。 AI学者学术脉络数据库（收录加州大学伯克利分校、斯坦福等全球顶尖高校AI学者师承轨迹，为本文人物关联提供核心参考，藏着跨校学术传承细节）搜狐科技. 深度学习领域学者贡献综述[EB/OL]. （高校学报核心论文，为历史人物解读提供学术视角，让本文戏说兼具历史厚重感与学术严谨性）360doc. 强化学习领域学者脉络梳理[EB/OL].
21110编辑于 2026-01-22- 来自专栏深度学习自然语言处理
一文了解NLP领域国内外主要学术组织、会议和论文
国际学术组织、会议与论文 在计算机领域，国际上活跃着众多专业学术组织，吸收专业学者和学生作为会员，定期组织学术年会，报告学术论文，让学者们更方便地交流最新研究成果。 这里以自然语言处理领域为例，介绍国际学术组织和学术会议的组织形式，以及国际学术论文的查找方式。 这里主要介绍几个重点相关领域的国际学术会议与期刊。 人工智能领域相关学术会议包括IJCAI和AAAI。AAAI全称美国人工智能年会，IJCAI全称人工智能国际联合大会。 这两个会议方向非常广泛，涵盖机器人、知识、规划、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等几乎所有AI子领域，是AI领域“奥运会”式的学术会议。 中国计算机学会（CCF）制定了“中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录”，基本公允地列出了每个领域的高水平期刊与会议。大家可以通过这个列表，迅速了解每个领域的主要期刊与学术会议。
2.7K21编辑于 2022-04-22 - 来自专栏深度学习自然语言处理
浙大做了一个可用于AI领域的学术会议问答LLMs
深度学习自然语言处理 原创 作者：wkk 今天介绍一篇来自于浙江大学的一项研究，关于基于LLM进行人工智能领域内7个不同学术会议QA数据集的论文。 ，促进了全球学术交流。 基于LLM的方法 随着LLM的出现，领域领域中的问答问题得到了广泛的研究。目前的主流方法是基于检索，利用读者的查询 提取相关内容 并将检索到的内容和问题连接起来供LLM回答。 研究不同权重系数的影响 在WSum方法中，从四个领域选择了具有代表性的学术会议：web领域的WWW2023、数据库领域的SIGMOD2023、自然语言处理领域的ACL2023和信息检索领域的ICDE2023 本质上，本文将该数据集视为推进学术会议问答领域进一步研究的垫脚石，并促进对模型如何利用不同类型的外部知识库的探索。
56520编辑于 2023-11-01 - 来自专栏新智元
探寻 “学术宇宙” | 计算机领域会议和期刊星系结构的全方位揭示
到此，我们已经对超大规模学术网络可视化过程有了初步的了解。然而，如何对论文数量更多，引用关系更加错综复杂的计算机领域论文引用关系数据进行可视化，成为摆在我们面前的一个难题。 计算机领域会议和期刊星系结构的揭示 我们依照前面的思路，对计算机全领域引用关系数据进行可视化，得到全领域星系图，可以从图中看出，研究内容相似的会议或者期刊以类似星系的效果聚集在一起，小聚类围绕大聚类分布 计算机全领域星系图 我们以计算机视觉领域星系分布进行举例分析： 计算机视觉领域会议和期刊星系分布 图为计算机视觉领域在星系图中的局部放大，首先我们可以清楚的定位计算机视觉三大顶级会议：CVPR、ICCV 结语——无垠的宇宙是想象力最终的归宿 无论是不同聚类之间，还是聚类内部的论文之间，都存在有类似星系的结构存在，从而共同组成了巨大的“学术宇宙”。 我们不禁要问，“学术宇宙”的“大爆炸”从何时开始？然而经过若干年的演化，又将变成什么样子？看来，这一切的一切，要从宇宙中寻找答案了，无垠的宇宙依然是想象力最终的归宿！
64520发布于 2019-11-26 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术会议】如何rebuttal学术论文?
当同行评议（Peer review）作为学术成果正式发布的必经之路已运行200余年[1]时，用正确的姿势进行review rebuttal便成为提高论文录用机率甚至扭转乾坤的最后一搏。 三部分来聊聊学术论文（主要针对人工智能领域会议和期刊）rebuttal的那些事。 || What is peer review？ “Peer review”趣图（原图来自网络） Peer review是一种学术成果审查程序，即作者的学术著作或proposal被同一领域的其他专家学者评审，并根据评审意见决定是否予以录用（Accept 对于计算机学科特别是人工智能领域的学术会议和期刊，其均有相对成熟和流程化的同行评议（即审稿）机制。 对于CVPR/ICCV/ECCV等CV领域会议，近几年每个AC负责的文章大约在30-50篇左右，而普通审稿人分配的稿件一般不超过10篇/人。
2.7K20发布于 2020-02-18 - 来自专栏量子位
2018谷歌学术影响因子发布：NIPS首次跃进Top 100，CVPR排名泛AI领域第一
刚刚，谷歌发布了2018年最新版学术指标（Google Scholar Metrics，GSM）榜单。通过综合衡量学术会议和期刊论文中已发表的论文，谷歌对学术出版物及论文的影响力做出了排名。 在这份新出炉的榜单中，所有学术出版物中影响力Top 3是谁？对学术圈产生核弹式影响的那篇论文又出自谁手？人工智能领域期刊和顶会与历年相比有何变化，反映了什么问题？ 依据这样的标准，谷歌揭晓了所有领域学术出版物影响力最强的Top 100榜。不难发现，人工智能领域的期刊和会议，明显呈现上升势头。 NIPS首次跻身Top 100 先看所有学术领域的Top 100榜局势如何—— ? ? 泛AI领域排名总结 首先根据最新发布的榜单，量子位总结了一下在泛人工智能领域，讨论较多的知名学术会议或者期刊的2018年排名情况。 所谓泛人工智能领域，对应AI、CV、机器人、大数据等多个细分领域。
2.5K00发布于 2018-08-08 - 来自专栏新智元
马斯克：90% 学术论文都毫无用处 | 如何评价 AI 领域灌水之风
实际上，围绕学术论文“实用性”的争议由来已久，就像在地球上有众多人吃不饱饭的情况下，为何要从事探索外太空的研究。人工智能领域，中国的影响力在一定程度也是体现在各个学术顶会上华人学者发表的论文数量。 那么，AI 学术论文价值几何？新智元专家在微信群里发表了各自的意见。正好知乎也有问题“AI领域的灌水之风如何破局”，新智元在取得授权后，附上清华大学教授刘知远、南京大学副教授俞扬等人的回答。 人工智能领域的论文“灌水”之风如何破局 不仅产业界的人（比如马斯克）会认为学术论文无用，实际上，学术界的人也有关于“论文无用”的讨论，这并不是什么新鲜事。 但需要讨论的是，什么是学术灌水？什么样的文章算有贡献，什么样的文章算灌水？我个人认为，在工程计算机领域，有重要贡献的文章有且仅有两类。 第一类是在可以预见的未来转化成生产力的。 前几天 107 篇中国医学论文被撤稿，这样的学术风气当然不是中国医学领域独有，AI领域想必也有类似想象，只是用其他的形态表现出来而已。 回到题主原题，如何破解。俺的答案是，不用破解。
3.1K110发布于 2018-03-28 - 来自专栏华章科技
计算机领域顶级科学家、学术会议、期刊影响力排名（附国内排名）
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 近日，Guide2Research 发布了计算机科学领域的论文期刊、学术会议和科学家等内容的学术影响力排名。 会议排行 以下排行是计算机科学领域内的学术会议排行，该排行只接受 Google Scholar Metrics H5-Index 大于 12 的学术会议。 在此页面中，你还可以根据不同领域查看各个会议的影响力排名。各个子领域类别如下图所示： ? 国内顶级会议 为了方便读者，我们还查阅了将于国内举办的顶级会议，共有以下四个： ? 期刊排名 以下排行是计算机科学领域内的学术期刊排行，该排行不包括自费学术出版物和低质量的学术出版物，并且以学术期刊的影响力因子为排名依据。 其中，最左边一列代表该学术期刊在整个计算机科学领域内的影响力因子排名，最右边为具体影响力因子的值。
1.7K20发布于 2018-08-16 - 来自专栏全栈程序员必看
谷歌学术搜索文献_谷歌学术论文翻译
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1.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术分享】40个科研学术网站，收藏必备，予取予求！
科学公共图书馆原是是一家由众多诺贝尔奖得主和慈善机构支持的非赢利性学术组织，旨在推广世界各地的科学和医学领域的最新研究成果。 为您聚合Google,百度,必应等国内外综合搜索和学术，资源，专业领域知识等垂直搜索。精准搜索，便捷交互！与其说是一个搜索网站，不如说是一个大型收藏夹更为贴切一点。 「台大学术期刊数据库」收录台大各学术研究单位出版之中外学术期刊论文篇目与全文，审查过程严谨、内容丰富详实、撰写格式一致，具相当程度之学术水平，为查询中国台湾一流学府之学术研究发展、辅助教学研究之最佳数据库 STM(科学、技术和医学)大部分领域。 此外会提供与此期刊相关研究领域内的OA期刊列表（Alternative journals with Open Access）。
11.3K10发布于 2019-12-26 - 来自专栏小汪Waud
享受学术社交
很多跨学科的研究需要不同领域专家的合作，学术社交能帮助你找到合适的合作伙伴。 3 提高个人影响力 对于已有成果的学生和青年学者来说，通过展示自己的研究成果，可以提高在学术界的知名度。 而领域内前沿进展则要日常积累，方法见： 前沿进展追踪的几种方法 你也想成为优秀的科学家吗？ 2 准备好自我介绍 熟练的中英文自我介绍和课题介绍是必须的。 部分会议安排 2 在研究领域已有一定的积累和思考 相比于21年第一次参加学术会议（记第一次参加学术会议），我少了许多稚气，多了些许知识。 2 待人真诚是一件值得终身学习的事 学术社交是步入学术圈的充分不必要条件。我是e人，所以我觉得不管是和同领域的学者交流观点，还是和不同领域的学者感受交叉学科的魅力，都是一件让人兴奋、有意思的事情。 尽管不是领域内的文章，我还是对其中的表述提出了疑问。 不到半天就收到了回复。
38910编辑于 2024-08-26 - 来自专栏机器之心
计算机领域顶级科学家、学术会议、期刊影响力排名（附国内排名）
机器之心报道 参与：李亚洲、蒋思源 近日，Guide2Research 发布了计算机科学领域的论文期刊、学术会议和科学家等内容的学术影响力排名。 会议排行 以下排行是计算机科学领域内的学术会议排行，该排行只接受 Google Scholar Metrics H5-Index 大于 12 的学术会议。 期刊排名 以下排行是计算机科学领域内的学术期刊排行，该排行不包括自费学术出版物和低质量的学术出版物，并且以学术期刊的影响力因子为排名依据。 其中，最左边一列代表该学术期刊在整个计算机科学领域内的影响力因子排名，最右边为具体影响力因子的值。 值得一提的是，IJCV （计算机视觉领域的两大顶级期刊之一）在整个计算机科学领域排名中位列 11。
3.2K50发布于 2018-05-09 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递7.28
为了最大限度地减少重新编程学习新任务的参数要求，我们通过仅调整基本内核并学习从锚参数到特定任务领域知识的通道线性映射来使重新编程变得轻量级。 然而，开放域和非微调个性化图像生成领域的发展进展相当缓慢。
31310编辑于 2023-09-06 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递7.5
推荐阅读 CVPR 2023 | BundleSDF:对未知物体进行6D追踪和3D重建新SOTA 2023-07-04 每日学术速递7.4 2023-07-04 CVPR 2023 | 浙大&南洋理工提出 PADing：零样本通用分割框架 2023-07-03 每日学术速递7.3 2023-07-03 点击卡片，关注「AiCharm」公众号 喜欢的话，请给我个在看吧！
38710编辑于 2023-07-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递10.7
1.Full-Body Articulated Human-Object Interaction(ICVV 2023 oral)
36420编辑于 2023-10-08 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.24
为了解决这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，利用未标记的游戏玩法和特定于领域的增强来生成数据集和自我监督目标，用于在预训练或多任务设置期间用于下游视觉错误检测。
27420编辑于 2023-09-27
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