谷歌学术公布2020年最有影响力论文
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人工智能研究在2020年谷歌学术年度最高引文章排名中独占鳌头，显示了AI领域在学术界和中的巨大影响力。计算机视觉领域内的论文引用量增长迅速，主要聚焦于对象检测与图像识别，这些技术对自动驾驶汽车和监督类应用至关重要。
AI相关论文的高引用率证实了这一领域的热门程度，美国与欧盟分别宣布将增加非国防AI和量子信息科学的研发支出，表明了对AI研究的重视。谷歌学术是规模最大的同类数据库，可以追踪约4亿篇学术论文和其他学术文献的引用信息。
被引次数最多的论文是2016年微软团队发表在《IEEE/CVF计算机视觉与模式识别大会论文集》上的《图像识别的深度残差学习》，自2019年起引用量从25256次跃升至49301次。而《自然》杂志于2015年发表的《深度学习》一文，从16750次引用增至27375次，成为引用量最高的一篇《自然》论文。
谷歌学术的H5指数显示，《自然》是影响力最高的期刊。尽管通过引用量或发表期刊来评估研究质量存在争议，但这一指标在科研界仍被广泛应用。AI论文的引用量与非AI论文相比显著更高，如《自然》中引用量最高的AI论文《深度学习》与非AI论文《分析60706人的蛋白编码基因变异》的引用量对比鲜明。
在2020年排名前100的期刊中，6本是AI会议的出版物，这些出版物上的论文被引用速度超过《新英格兰医学杂志》、《自然》、《科学》等高影响力期刊的文章。AI大会效应显著，新软件在大会上共享，随后被优化，推动了论文引用量的快速上升。
谷歌学术统计的全球最具影响力期刊发表的最高引文章，如《亚当：一种随机优化方法》、《国际学习表征会议》、《Faster R-CNN：通过区域候选网络实现实时对象检测》、《通过深度强化学习实现人类水平的控制》等，展示了AI研究的多个重要领域和突破。
这些论文覆盖了深度学习优化算法、对象检测、强化学习、自然语言处理、蛋白质结构预测、基因变异分析、RNA测序差异表达分析、围棋下法等AI关键领域，展示了AI技术在不同应用中的潜力与成就。
AI研究的快速发展和影响力在全球范围内得到了认可，从学术成果的引用量增长到投资的增加，反映了AI技术在解决现实问题、推动社会进步中的重要角色。未来，AI将继续成为科研与产业发展的重要驱动力。
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人工智能研究在2020年谷歌学术年度最高引文章排名中独占鳌头，显示了AI领域在学术界和中的巨大影响力。计算机视觉领域内的论文引用量增长迅速，主要聚焦于对象检测与图像识别，这些技术对自动驾驶汽车和监督类应用至关重要。
AI相关论文的高引用率证实了这一领域的热门程度，美国与欧盟分别宣布将增加非国防AI和量子信息科学的研发支出，表明了对AI研究的重视。谷歌学术是规模最大的同类数据库，可以追踪约4亿篇学术论文和其他学术文献的引用信息。
被引次数最多的论文是2016年微软团队发表在《IEEE/CVF计算机视觉与模式识别大会论文集》上的《图像识别的深度残差学习》，自2019年起引用量从25256次跃升至49301次。而《自然》杂志于2015年发表的《深度学习》一文，从16750次引用增至27375次，成为引用量最高的一篇《自然》论文。
谷歌学术的H5指数显示，《自然》是影响力最高的期刊。尽管通过引用量或发表期刊来评估研究质量存在争议，但这一指标在科研界仍被广泛应用。AI论文的引用量与非AI论文相比显著更高，如《自然》中引用量最高的AI论文《深度学习》与非AI论文《分析60706人的蛋白编码基因变异》的引用量对比鲜明。
在2020年排名前100的期刊中，6本是AI会议的出版物，这些出版物上的论文被引用速度超过《新英格兰医学杂志》、《自然》、《科学》等高影响力期刊的文章。AI大会效应显著，新软件在大会上共享，随后被优化，推动了论文引用量的快速上升。
谷歌学术统计的全球最具影响力期刊发表的最高引文章，如《亚当：一种随机优化方法》、《国际学习表征会议》、《Faster R-CNN：通过区域候选网络实现实时对象检测》、《通过深度强化学习实现人类水平的控制》等，展示了AI研究的多个重要领域和突破。
这些论文覆盖了深度学习优化算法、对象检测、强化学习、自然语言处理、蛋白质结构预测、基因变异分析、RNA测序差异表达分析、围棋下法等AI关键领域，展示了AI技术在不同应用中的潜力与成就。
AI研究的快速发展和影响力在全球范围内得到了认可，从学术成果的引用量增长到投资的增加，反映了AI技术在解决现实问题、推动社会进步中的重要角色。未来，AI将继续成为科研与产业发展的重要驱动力。
