AI 科技评论按：Microsoft 学术图表使得获取关于其中的任何实体，如出版物、作者、机构、主题、期刊和会议里面的分析性见解成为可能。最近，微软学术使用Microsoft 学术图表呈现了历年 NeurIPS 会议的历史趋势数据分析。他们的分析数据是从 1996 年到 2018 年的会议数据。AI 科技评论编译如下。
虽然谷歌学术每年都会出这样一期榜单，但今年的榜单，对AI学界和业界尤为重要！为什么这么说呢？
虽然Nature、NEJM、Science依然霸榜前三，但第四名的宝座则被CVPR夺取，柳叶刀只能屈居第五。
项目链接：https://github.com/PRBonn/geometrical_stem_detection
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 一年一度的斯坦福「人工智能指数」报告来了，过去一年，全球 AI 领域又有哪些热门趋势和动向呢？ 在人工智能领域，由斯坦福大学发起的人工智能指数（AI Index）是一个追踪 AI 动态和进展的非营利性项目，旨在全面研究 AI 行业状况，旨在促进基于数据的 AI 广泛交流和有效对话。 刚刚，AI Index 正式发布了 2022 年度报告。 报告下载地址：https://aiindex.stanford.edu/report/ 2022 年度发布的报告要点可总结为以下八点：
在快速增长的学术大数据背景下，社交网络技术最近引起了学术界和工业界的广泛关注。学术社会网络的概念正是在学术大数据的背景下产生的，指的是由学术实体及其关系形成的复杂的学术网络。有大量的学术大数据处理方法来分析学术社交网络丰富的结构类型和相关信息。现在各种学术数据都很容易获取，这让我们更容易分析和研究学术社交网络。本研究调查了学术社交网络的背景、现状和趋势。我们首先阐述了学术社会网络的概念和相关研究背景。其次，基于节点类型和时效性分析模型。第三，我们回顾分析方法，包括相关的指标，网络属性，和可用的学术分析工具。此外，我们还梳理了一些学术社交网络的关键挖掘技术。最后，我们从行动者、关系和网络三个层面系统地回顾了该领域具有代表性的研究任务。此外，还介绍了一些学术社交网站。本调查总结了当前的挑战和未解决的问题。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在本文中，我将探索新的生物医学数据预训练和表示学习策略，这些策略利用外部结构或知识来为局部和全局尺度的学习提供信息。 用于健康和生物医学领域的机器学习的数据集通常是有噪声的，采样不规律，只有稀疏的标记，相对于数据和任务的维度都很小。这些问题推动了表示学习在这个领域的应用，它包含了各种技术，旨在产生适合下游建模任务的数据集表示。该领域的表示学习还可以利用生物医学领域的重要外部知识。在本文中，我将探索新的生物医学数据预训练和表示学习策略，这些策略利用外部结构或知识来为局
目前有超过3.4万种同行评议学术期刊，这些期刊每年合计发表的文章数约250万篇。据估计，一名研究人员每年约能阅读其中的270篇文章，具体取决于所研究的学科。 科学家们永远追赶不上学术文章发表的速度，因而会错过一些重要的学术见解。幸运的是，美国艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence，AI2）的新研究成果有助于克服这一难题。AI2将其基于人工智能的搜索引擎Semantic Scholar扩展到了神经科学领域。此功能的推出意味着AI2向其长期愿景
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。
“预印本（preprint）是一份完整的科学论文手稿（通常也会同时提交给需要同行评审的期刊），由作者在未经过评审的状态下上传至公共平台”。预印本平台的用户可以不经过严格的同行评审，在简单的审查之后，发布自己的手稿。尽管预印本的“预”表示出版前的预提交概念，但也存在大量出版后提交给预印本平台的后印本（post-print）。在本文中，将“预印本”定义为“e-print”，同时代表预印本平台上的“预印本”和“后印本”。“未发表”一词用于描述一篇预印本尚未被任何类型的出版物接收的状态。“发表”一词用于描述预印本已经过同行评审，并在期刊、会议、书籍、报告或其他类型的出版物中正式刊登（包括在线优先刊登）的状态。
今天，我们很高兴向大家介绍微软研究开放数据项目——这套新的云数据存储库致力于促进全球研究界的广泛合作。微软研究开放数据将提供一套便捷的数据集云托管平台，其同时代表着微软公司多年以来在一系列项目当中所使用的数据管理与研究成果。
机器之心报道 参与：泽南、淑婷 自 2012 年起，谷歌学术（Google Scholar）每年都会发布一次全球学术出版物重要指数排名。近日，谷歌公布了 2018 年的最新排名。随着人工智能的火热，
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】历时五年，29家出版商参加的学术参考文献的「开放获取」运动，大功初成！ 经过为期5年的努力，学术出版物参考文献的「付费墙」有望彻底打破！ 引用数据是学术论文的重要指标之一，虽然近年来论文「唯指标化」的现象有所改善，但作为最常用、标准化程度最高的标准之一，被引用数仍然是评价论文质量不可或缺的标准。 如果知道你的论文是否比其他人的引用率高，就需要查询相关基础数据，而要想获得基础数据，就得付钱。 过去几十年来，可靠的、结构化的论文作者和参考文献列表
来源：专知 本文约2000字，建议阅读15分钟 如何撰写号一篇论文？来自密歇根大学Andrew M. Ibrahim教授撰写的《Writing for Impact: How to Prepare a
EndNote 20 Mac版是一款强大的文献管理工具，它提供了众多的功能，适用于广泛的学科领域和应用场景，如学术研究、论文写作、报告撰写等。它可以帮助用户轻松地收集、整理、组织和引用文献，并且支持自动生成参考文献列表和注释。
随着知识经济的崛起，企业的知识产权和著作权保护变得愈发重要。企业拥有大量的著作权作品，包括文档、软件、设计、创意和更多。这些作品代表了企业的创新和核心价值。为了更好地保护和管理这些资产，企业可以探索企业作品著作权API的应用。本文将探讨企业著作权数据的价值以及如何利用API提高知识产权管理。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】在学术界，「图片误用」的现象非常普遍。不过，出版社们现在有了AI加持的新「武器」。 前不久，我们刚起底了一位靠PS大法发表多篇论文的诺奖得主。 而现在，越来越多的学术出版机构开始使用AI软件来发现被篡改的数据，那些心存侥幸的科学家们可要三思而后行了。 图片误用乎？ 在现今的学术圈，把同一张细胞群的图片复制、翻转、旋转、移动、裁剪后再利用，可是相当普遍的情况。 利用这些被篡改的图片，研究人员装出他们拥有很多数据、做了很多实验的样
📷 ---- 新智元报道 来源：专知 编辑：David 【新智元导读】如何撰写好一篇论文？来自密歇根大学Andrew M. Ibrahim教授撰写的《Writing for Impact: How to Prepare a Journal Article》讲解顶级论文写作要点，非常值得关注！ 📷 如何撰写出高影响力的论文 📷 看看我们最具影响力的一些科学期刊，比如《新英格兰医学杂志》和《美国医学协会杂志》。在这些期刊或其他高影响因子期刊上发表文章，可能会导致临床实践和政策的重大变化。这些高影响
总的来说，Zenodo 提供了一个全面的平台，使研究人员能够方便地存储、共享和引用各种类型的学术成果，从而促进开放科学研究和合作。
2015年，Google Brain公布了其帮助机器学习研究者进阶的见习项目，研究内容灵活、薪资福利又高、发展机会应有尽有，瞬间吸引了大量的申请者，其中甚至还有Node.js之父Ryan Dahl，AI科技大本营此前报道过他见习一年后的心得——《他在Google Brain实习了一年，总结出这么些心得》。 在今年的NIPS大会上，Facebook也有样学样，开始大肆招揽那些潜在的AI高手。如果你有数学、统计学或是物理、计算机等领域的专业背景，且在编程、深度学习框架方面有着不错的经验，那么恭喜你，你在使用
有时候我们看一些论文期刊,经常会发现一些期刊有国家级期刊、省级期刊、核心期刊这样的标志,那国家级期刊、省级期刊、核心期刊有什么区别?”是时候了解一下了 一、什么是期刊？ 期刊，是由依法设立的期刊出版单
InnateDB（http://www.innatedb.com）数据资源用于促进对哺乳动物(人、小鼠和牛)先天免疫反应系统水平的调查研究。InnateDB目的是提供一个有关基因、蛋白质，特别是哺乳动物先天免疫的相互作用和信号反应的人工辅助知识库。
【新智元导读】 近日，谷歌发布了2017最新版本的谷歌学术指标，对收录的会议和期刊论文根据被引用情况进行排名。在人工智能领域，arXiv排在第一超越了著名的NIPS。在更细分的领域，比如计算机视觉中，CVPR排在第一。以“机器学习”为关键词进行排名，ICML排名第一。谷歌同时也发布了具体会议和期刊被引用最多的文章，比如，视觉领域的文章被引用得最多的是 Wei Liu和贾扬清等人合作介绍GoogLeNet的论文。 谷歌学术指标提供了一个简便的方法，让学者们可以迅速地看到学术出版物上最新文章的影响力。 近日，
机器学习领域在过去几十年中经历了巨大的变化，不可否认的是，虽然有些方法已经存在了很长时间，但仍然是该领域的主要内容。例如，最小二乘法（ least squares）的概念在19世纪早期由勒让德和高斯提出，最基本的形式的神经网络（ neural networks）早在1958年就引入的，并在过去的几十年中大幅提升、支持向量机（SVM）等方法则更是较新的方法，这些方法仍然占据了机器学习领域应用中的半壁江山。 随着科研的进行，有大量可用的监督学习方法被发明。使用者通常会提出以下问题：什么是最好的模型？众所周知，这个问题没有标准答案，因为模型的有用性取决于手头的数据以及具体处理的问题，合适的就是最好的。那么，可以转换下思路，换成这个问题：最受欢迎的模型是什么？这将是本文的关注点。
当地时间 2 月 28 日，UC 发表声明表示：续签集体合同的谈判已经破裂，因为爱思唯尔拒绝达成一揽子协议。因此，加州大学系统的期刊订阅已宣告中断，同时来自 UC 作者发表的所有论文立即免费向全球读者提供。
本次发布涵盖2014-2018年发表的文章，并包括了截至2019年7月在谷歌学术中被索引的所有文章的引用 。
在这个技术日新月异的时代，ARMv8/ARMv9架构已经成为了处理器设计的主流。为了帮助大家更好地学习和掌握这一架构，本文将为您提供一个高效率的学习线路图，共分为6大阶段。让我们一起卷起袖子，深入学习ARMv8/ARMv9架构吧！
作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法，自然语言处理（NLP）的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展，获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述，并分析该领域的最新趋势。
搞科研我们都知道，少不了各个学术网站的助力呢！今天小编特地收集了国内外常用学术网站，对你有用就点个赞吧！欢迎微信后台留言补充。
目前，化学反应数据通常以非结构化的形式存储，这给下游应用（包括机器学习模型的训练）带来了重大阻碍。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 刚刚，斯坦福大学发布了著名的《2022年人工智能报告》（Artificial Intelligence Index Report 2021，以下简称「报告」），迅速在人工智能领域引起传阅。 报告链接：https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2022/03/2022-AI-Index-Report_Master.pdf 从2017年至今，斯坦福大学 AI Index 每年都会发布一份报告，由于数据详细、调查来源清晰、观点
万圣节前两天，一般会出现最热闹、最恐怖的事情，比如：USNews发布了最新的大学计算机科学排名。
2017年8月，清华大学和微软研究院联合发布的 OAG v1，具体来说包含了来自 MAG 的 166,192,182 篇论文和来自 AMiner 的 154,771,162 篇论文的元数据信息。
中国版以及备用站点：http://www.sci-hub.cn/、http://www.sci-hub.xyz/
谷歌学术（Google Scholar）自2004年底推出以来，受到广大学者的一致好评，影响力日益增大。与Web of Science相比，谷歌学术不仅可以免费检索，而且范围远远大于Web of Science，既包括正常的学术期刊，也涉及书籍、会议、以及各种预印本。据估计，截止至2014年5月，谷歌学术共收集1亿6千万篇学术文献，几乎是历史更为悠久的Web of Science的三倍，已经成为学者们文献检索不可或缺的重要工具。 鉴于谷歌学术的强大功能，业界预期谷歌最终将推出谷歌
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InnateDB通过整合来自几个主要公开数据库的互作和通路信息，整合了全人类、小鼠和牛的interactomes（相互作用组，一个相互作用组是一个特定细胞内的一整套分子相互作用），但其目的是通过人工管理获得对先天免疫相互作用组的更好的覆盖。
16S流程的选择还真不少，除了引用最多的qiime流程，u/vsearch（usearch是一人一已之力单挑学术界）和mothur（用的人越来越少的感觉），最近又发现了一两个流程，一并分享给大家。
来自 DBLP、ArXiv、STM 等多家学术出版机构和平台的数据表明，在过去 20 年间，计算机科学、物理学、统计学等研究领域的出版物总量都有大幅增加。像 CVPR、AAAI 等有关人工智能等新兴领域的顶级会议，每年的论文接受量也已经高达上千篇。面对雨后春笋一样涌现的学术出版物和千上万篇学术论文，任何一名研究者都不可能了解所有新领域，即使这一领域和自己的研究方向近似。
科研工作者每天日常莫过于看文献、做实验、写论文。人生最郁闷的事情不过于是导师说，那个XX，帮我下载下这个文献，还有这篇文章很好，你把他的引用文献都大概读一下
选自 marekrei 机器之心编译 机器之心编辑部 这有一份关于 2021 年 ML 和 NLP 出版物的统计数据，并以可视化的方式进行展现，例如最高产的作者、机构、主题等。 2021 年是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）非常高产的一年，现在是时候统计一下去年 NLP 和 ML 领域的论文了。 来自剑桥大学机器学习和自然语言处理的研究员 MAREK REI 总结分析了 2021 年经典论文，并归纳了 2021 年 ML 和 NLP 出版物的统计数据，他对人工智能行业的主要会议和期刊进行了分析，它们
最近，大型免费学术资源索引OpenAlex宣布上线，该索引包含超过 2 亿份科学文献。
今天将在LOLA11数据集上进行肺叶和肺分割的案例分析，给出部分案例结果，感兴趣的赶紧试一试吧。
开发者希望通过帮助科学家从大量文献中发现联系从而解放科学家，让他们专注于发现和创新。
泰晤士高等教育世界大学排名、QS 世界大学排名、USNews 世界大学排名、上海软科世界大学学术排名是公认的四大权威世界大学排名。
导读：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。其排名根据 Google Scholar Metrics 的 H5-Index 和期刊影响力因子确定，并且我们可以根据计算机子领域、出版物、国家和关键字等条目寻找我们希望了解的影响力排行。 顶级科学家 以下是全球计算机领域杰出科学家的列表，其通过 H-Index 分值进行排列，以下仅显示影响力前十的研究科学家。 📷 我们也可以在该网站查找特定的科学家以了解其引用量和 H-Ind
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。其排名根据 Google Scholar Metrics 的 H5-Index 和期刊影响力因子确定，并且我们可以根据计算机子领域、出版物、国家和关键字等条目寻找我们希望了解的影响力排行。 项目地址：http://www.guide2research.com/ 顶级科学家 以下是全球计算机领域杰出科学家的列表，其通过 H-Index 分值进行排列，以下仅显示影响力
近日，谷歌正式发布了 2020 年的学术指标（Scholar Metrics）榜单。在最新一期排名中，CVPR 成为了 AI 领域排名第一的大会，ICLR 和 NeurIPS 分列二、三位，是不是和你心中的排名有些不一样？
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