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最新 | 2023研究前沿及热点解读 (附完整PDF)
已有 5777 次阅读 2023-11-28 16:39 |个人分类:最新资讯|系统分类:博客资讯
今日，中国科学院与科睿唯安公司面向全球发布年度《2023研究前沿》，报告以文献计量学中的共被引分析方法为基础，基于科睿唯安的ESI数据库中的12922个研究前沿，以发现较为活跃或发展迅速的研究前沿为目标，遴选出2023年自然科学和社会科学11大学科领域中排名最前的110个热点前沿和18个新兴前沿，并评估中国、美国、英国、德国、法国和日本等国家在诸多前沿的贡献和潜在发展水平。今年还对10年来入选的热点前沿和新兴前沿进行了回溯分析，揭示和总结发展趋势和规律。 温馨提示：文末附完整PDF下载链接 2023研究前沿
2023研究前沿.pdf 2023研究前沿热度指数
2023研究前沿热度指数.pdf 温馨提示：如无法通过文内小程序下载，可将您的邮箱发送至微信公众号后台，我们将通过邮件发送给您 《2023研究前沿》PDF下载： http://webapp.icarebj.com/clarivate/research_fronts_2023/report.htm 纸刊免费寄送 Machine Intelligence ResearchMIR为所有读者提供免费寄送纸刊服务，如您对本篇文章感兴趣，请点击下方链接填写收件地址，编辑部将尽快为您免费寄送纸版全文！ 说明：如遇特殊原因无法寄达的，将推迟邮寄时间，咨询电话010-82544737 收件信息登记： https://www.wjx.cn/vm/eIyIAAI.aspx# ∨关于Machine Intelligence Research Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。 ▼往期目录▼ 2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架...2023年第4期 | 大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习......2023年第3期 | 人机对抗智能、边缘智能、掩码图像重建、强化学习... 2023年第2期 · 特约专题 | 大规模预训练: 数据、模型和微调2023年第1期 | 类脑智能机器人、联邦学习、视觉-语言预训练、伪装目标检测... 2022年第6期 | 因果推理、视觉表征学习、视频息肉分割...2022年第5期 | 重磅专题：类脑机器学习2022年第4期 | 来自苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队、清华大学戴琼海院士团队等2022年第3期 | 聚焦自然语言处理、机器学习等领域；来自复旦大学、中国科学院自动化所等团队2022年第2期 | 聚焦知识挖掘、5G、强化学习等领域；来自联想研究院、中国科学院自动化所等团队主编谭铁牛院士寄语, MIR第一期正式出版！▼好文推荐▼贺威团队&王耀南院士团队 | 基于动态运动基元的机器人技能学习乔红院士团队 | 类脑智能机器人：理论分析与系统应用 （机器智能研究MIR）南科大于仕琪团队 | YuNet:一个速度为毫秒级的人脸检测器上海交大严骏驰团队 | 综述: 求解布尔可满足性问题(SAT)的机器学习方法西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习高文院士团队 | 综述: 大规模多模态预训练模型前沿观点 | 谷歌BARD的视觉理解能力如何？对开放挑战的实证研究港中文黄锦辉团队 | 综述: 任务型对话对话策略学习的强化学习方法南航张道强教授团队 | 综述：用于脑影像基因组学的机器学习方法ETHZ团队 | 一种基于深度梯度学习的高效伪装目标检测方法 （机器智能研究MIR）Luc Van Gool团队 | 深度学习视角下的视频息肉分割专题综述 | 高效的视觉识别: 最新进展及类脑方法综述北大黄铁军团队 | 专题综述：视觉信息的神经解码专题综述 | 迈向脑启发计算机视觉的新范式专题好文 | 新型类脑去噪内源生成模型: 解决复杂噪音下的手写数字识别问题戴琼海院士团队 | 用以图像去遮挡的基于事件增强的多模态融合混合网络ETH Zurich重磅综述 | 人脸-素描合成：一个新的挑战华南理工詹志辉团队 | 综述: 面向昂贵优化的进化计算东南大学张敏灵团队 | 基于选择性特征增广的多维分类方法联想CTO芮勇团队 | 知识挖掘：跨领域的综述复旦邱锡鹏团队 | 综述：自然语言处理中的范式转换▼MIR资讯▼前进20名！MIR再度跻身国际影响力TOP期刊榜单2022影响因子发布！人工智能领域最新SCI & ESCI期刊一览主编谭铁牛院士主持，MIR第二次国内编委会议圆满召开喜报 | MIR入选图像图形领域 T2级 “知名期刊”！2023年人工智能领域国际学术会议参考列表 | 机器智能研究MIR恭喜！MIR 2022年度优秀编委双喜！MIR入选”2022中国科技核心期刊”，并被DBLP收录 | 机器智能研究MIR报喜！MIR入选2022年国际影响力TOP期刊榜单喜报 | MIR被 ESCI 收录！喜报 | MIR 被 EI 与 Scopus 数据库收录 https://blog.sciencenet.cn/blog-749317-1411582.html 上一篇：AI最前沿 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架... (机器智能研究MIR)下一篇：Luc Van Gool团队 | 通过Swin-Conv-UNet和数据合成实现实用图像盲去噪 收藏 IP: 159.226.178.*| 热度| |
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