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主持国家杰出青年科学基金项目1项，项目名称：模式识别与智能系统主持教育部“新世纪优秀人才支持计划” 项目1项，项目名称：鉴别分析、维数压缩和数据融合的算法研究；主持南京理工大学“卓越计划紫金之星”项目1项，彩色人脸图像识别方法研究；参与国家自然科学基金重点项目1项，项目名称：面向高维信息的鉴别分析理论与关键技术；参与国家自然科学基金重大研究计划项目，乡村道路环境下无人驾驶车辆关键技术与集成验证平台研究。 2004年, 中国优秀博士论文提名奖 (该年度被提名论文共139篇)；2006年, 面向图像的鉴别分析理论与算法研究及其应用，获教育部提名国家自然科学二等奖（第3完成人）；2007年，论文“Fisher线性鉴别分析的理论及其应用，自动化学报, 2003, 29(4)”获第四届中国科协期刊优 秀学术论文奖；2008年，面向金融安全的智能信息处理技术及应用，获教育部科技进步奖(推广类) 二等奖（第2完成人）；2008年，特征抽取理论、算法与应用研究，获江苏省科技进步一等奖（第2完成人）；2009年，获首届中国计算机学会YOCSEF青年科学家奖；2009年，获第十一届中国青年科技奖；2009年，特征抽取理论与算法研究，获国家自然科学奖二等奖（第2完成人）；2010年，获第二届“SCOPUS寻找青年科学之星”成长奖(信息科学领域）。 第一作者身份在模式识别和机器智能领域最权威的国际期刊 IEEETrans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)上发表论文3篇，在IEEE Trans. on Neural Networks, PatternRecognition等国际核心(SCI收录)期刊上发表论文39篇，合作出版英文专著一部。 在2DPCA, 鉴别分析及kernel方法方面的研究已引起国内外相关领域学者的较为广泛的关注。根据SCI网络版数据库的检索结果，申请人的国际期刊论文SCI引用次数已逾1200次，其中他引逾1100次，单篇论文最高SCI被引用逾500次；根据Scholar Google网站的检索结果，申请人的国际期刊论文被引用已逾2600次, 其中，单篇论文最高被引用逾1300次。担任国际核心(SCI)学术期刊 《Pattern Recognition Letters》(2008-), 《Neurocomputing》（2008-2011),《IEEE Trans. on Neural Networks》 (2010-)的编委(Associate Editor)。
先后在IEEE Transactions on PAMI， IEEE Transactions on Image Processing，Pattern Recognition等国际刊物及国际会议上发表论文70余篇，其中SCI检索30余篇，EI收录40余篇次。参与合作撰写生物特征识别英文专著一本。[1] 2010年“用于癌症早期诊断的全自动细胞DNA定量分析技术研究 ”，湖北省科技进步三等奖[2] 2008年：“图像模式结构多尺度分析的基础理论及应用方法研究，”重庆市自然科学奖二等奖[3] 2005年：“现代调和分析中球面函数逼近与小波的研究 ，” 湖北省自然科学奖三等奖
2004年以第二完成人获北京市科学技术奖(自然科学类)一等奖，2008年以第一完成人获北京市科学技术奖(基础研究类)二等奖。先后主持了国家自然科学基金、国家高技术研究发展计划、北京市自然科学基金等二十余项科研项目。已在《IEEE Trans. on PAMI》等国际刊物、《中国科学》等国内一级刊物以及ICCV、ECCV、CVPR等重要国际学术会议上发表论文100余篇，其中第一作者32篇。据不完全统计，到2009年12月为止SCI收录20篇、EI收录45篇、ISTP收录32篇；SCI他引1001次、Google Schoolar他引2323次；单篇SCI他引用最高次数为263次、单篇Google Scholar他引最高次数536篇次。申请专利20余项。负责完成的敏感图像识别技术、兴奋剂宣传销售信息识别技术得到了实际应用，负责开发了网络多模态有害信息过滤系统。有7年作为软件工程师的软件系统开发经历，独立完成源代码20万行以上，开发了多套软件产品与实用系统在国内有关单位推广使用，其中完成的商业化软件产品—方正智绘地图晕渲系统广泛使用于测绘、地矿、农业、林业、出版等行业。
主持国家杰出青年科学基金项目1项，项目名称：模式识别与智能系统主持教育部“新世纪优秀人才支持计划” 项目1项，项目名称：鉴别分析、维数压缩和数据融合的算法研究；主持南京理工大学“卓越计划紫金之星”项目1项，彩色人脸图像识别方法研究；参与国家自然科学基金重点项目1项，项目名称：面向高维信息的鉴别分析理论与关键技术；参与国家自然科学基金重大研究计划项目，乡村道路环境下无人驾驶车辆关键技术与集成验证平台研究。 2004年, 中国优秀博士论文提名奖 (该年度被提名论文共139篇)；2006年, 面向图像的鉴别分析理论与算法研究及其应用，获教育部提名国家自然科学二等奖（第3完成人）；2007年，论文“Fisher线性鉴别分析的理论及其应用，自动化学报, 2003, 29(4)”获第四届中国科协期刊优 秀学术论文奖；2008年，面向金融安全的智能信息处理技术及应用，获教育部科技进步奖(推广类) 二等奖（第2完成人）；2008年，特征抽取理论、算法与应用研究，获江苏省科技进步一等奖（第2完成人）；2009年，获首届中国计算机学会YOCSEF青年科学家奖；2009年，获第十一届中国青年科技奖；2009年，特征抽取理论与算法研究，获国家自然科学奖二等奖（第2完成人）；2010年，获第二届“SCOPUS寻找青年科学之星”成长奖(信息科学领域）。 第一作者身份在模式识别和机器智能领域最权威的国际期刊 IEEETrans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)上发表论文3篇，在IEEE Trans. on Neural Networks, PatternRecognition等国际核心(SCI收录)期刊上发表论文39篇，合作出版英文专著一部。 在2DPCA, 鉴别分析及kernel方法方面的研究已引起国内外相关领域学者的较为广泛的关注。根据SCI网络版数据库的检索结果，申请人的国际期刊论文SCI引用次数已逾1200次，其中他引逾1100次，单篇论文最高SCI被引用逾500次；根据Scholar Google网站的检索结果，申请人的国际期刊论文被引用已逾2600次, 其中，单篇论文最高被引用逾1300次。担任国际核心(SCI)学术期刊 《Pattern Recognition Letters》(2008-), 《Neurocomputing》（2008-2011),《IEEE Trans. on Neural Networks》 (2010-)的编委(Associate Editor)。
因为他在行业内是一个非常厉害的人，他的去世也导致这个行业的一颗星星陨落，对于这个行业来说也失去了一个非常宝贵的人才。
哀悼！旷视研究院首席科学家孙剑于2022年6月14日因突发疾病抢救无效去世，他的辞世震惊了业内，一方面因为这个消息非常突然，很多业内的人员上一次听说他，还是在讲述他在自己领域攻克了什么难题，另一方面，因为孙剑去世的时候年仅45岁，英年早逝。
孙剑出生于1976年10月，在2022年6月14日因为突发疾病去世，天才早逝，是一个非常大的损失。孙剑生前是旷视首席科学家、旷视研究院院长，带领团队研发旷视技术，在他的带领的团队的不懈努力下，让旷视研究院成为全球规模最大的计算机视觉研究院。他毕业于西安交通大学人工智能与机器人研究所，在2019年荣获何梁何利基金“青年创新奖”，2019年6月开始，孙剑便担任北京智源研究院智源学者。
孙剑的辞世能震惊业内，是因为孙剑的科研成就，他拥有40多项专利，在CVPR，ICCV，ECCV，SIGGRAPH，PAMI五个顶级学术会议和期刊上发表了超过一百篇以上的学术论文，在人工智能应用领域，孙剑以及其团队是在世界前沿水平，他的去世，是业内的一大损失，也震惊了业内。
孙剑去世震惊了业内，还因为另外一个重要的原因，就是孙剑今年年仅45岁，正值盛年，孙剑的猝然离世，对于业内来说，等于失去了一位优秀的领路人。 对于这位生命停止在45岁的天才科研工作者的身上，业内会表示惋惜、震惊，也是很自然的，他对于人工智能领域的热爱和追求，也会激励接下来的科研工作者们再次探寻。
先后在IEEE Transactions on PAMI， IEEE Transactions on Image Processing，Pattern Recognition等国际刊物及国际会议上发表论文70余篇，其中SCI检索30余篇，EI收录40余篇次。参与合作撰写生物特征识别英文专著一本。[1] 2010年“用于癌症早期诊断的全自动细胞DNA定量分析技术研究 ”，湖北省科技进步三等奖[2] 2008年：“图像模式结构多尺度分析的基础理论及应用方法研究，”重庆市自然科学奖二等奖[3] 2005年：“现代调和分析中球面函数逼近与小波的研究 ，” 湖北省自然科学奖三等奖
是由于这个人为国家做出了非常多的贡献，是一个非常优秀的人，所以才会震惊业内。
sci论文发表难度大吗?很多作者都会这样问题，其实想要顺利发表一篇sci论文并没有那么容易，但是相比很多国内核心期刊来说发表一篇sci论文难度有多大?sci论文发表难度大吗?很多作者都会这样问题，其实想要顺利发表一篇sci论文并没有那么容易，但是相比很多国内核心期刊来说，就知道投稿sci也没有那么难，国内核心期刊每个领域的刊物数量很少，而需求量却很大，多以国内投稿核心论文异常困难，从这一点上来说，sci期刊要比国内核心期刊容易很多。 SCI一共收录3700多本期刊，所有的期刊根据学科领域来划分的话，一篇文章能够找到几十个适合投稿的刊物。如果文章是跨学科论文的话，适合投稿的期刊的数量就更多了。 sci发表一篇论文难度需要根据学科领域来分情况讨论，某些学科领域自身就具有容易发表的优势，更容易做出成果。对于sci某些学科来说，能够很容易的作出成绩，这样想要发表一篇论文并不是什么难事，因为这个学科领域的行业现状和评审规则本身要求就比较低。 至于发表一篇sci论文难度有多大，需要根据期刊每年最新的影响因子来探讨，因为期刊的影响因子每年都会更新，但每年更新的数值相差不会太多。大多数国内单位都会以期刊的影响因子来判断期刊的学术价值，所以说不同期刊发表一篇sci论文的难度自然也根据影响因子的大小不同而不同。
发表SCI论文也是困难重重。对于大部分科研者而言，撰写SCI论文的过程已经够辛苦，但发表论文的过程也同样不容易，甚至会给他们带来很大的打击，首先一个是投稿录用率很低，因为全世界从事科学研究的人数很多，要发表研究论文的人也很多。
期刊收到的稿件数量远超过其能够录用的数量，SCI核心期刊尤其如此，可能有些稿件在期刊编辑的预审中就被退稿了。
SCI期刊用稿率较低，或者说他们的拒稿率较高，有稿件质量上的原因，比如缺乏原创性等，而更多情况是激烈竞争造成的，期刊只能在有限的版面内择优录用稿件。
一般来说，初投稿者的稿件是很难一次命中的，这可能是投稿者因经验不足而没有选对期刊造成的，也可能是期刊编辑对投稿人不了解、用稿十分谨慎造成的。比如有时候，作者所在单位名不见经传也会增加论文录用难度，这是因为审稿人可能对作者的研究条件以及数据的可靠性持怀疑态度。
重要性：
从科学研究到论文发表、产生影响是一个价值提炼的过程。所做的研究并不都是有效的，可能只有一部分是有效的，也就是说取得效果的研究并不是都值得写成报告或论文，值得写出来的，只是其中的一部分内容。
而且就算是论文可以成功发表，但其研究成果是否有人关注、值得一读，还要打个折扣。所以说，从事科学研究的人要想发表一篇好的SCI论文，并获得读者的认可，成为公认的对社会、对人类有贡献的科学家，是难关重重的。
发表SCI 论文有多难?SCI论文发表是一名博士毕业的硬性条件。大部分高校要求博士毕业至少有一篇SCI检索的论文，但是对于博士而言，在读博期间能发表5篇以上的话，足可以用优秀或学术精英来表征博士的优秀了。可见发表SCI论文很难。
不管是英文普刊还是国内普刊，二者的难度相当。只要你方向符合、文章没有什么大问题，基本上都是可以发表的。英文普刊发表论文要经历以下过程:投稿、审稿、录用/被退稿、修改润色、终审、定稿、校对、排版、印刷、出刊、邮寄。英文普刊发表论文可能会在很长一段时间内不会发表，因为大多数英文普刊效率很高，一般不会延迟。但是，如果有特殊情况，出版时间会延长。一般来说，3-6个月是看期刊的正常时间，较慢的时间是半年以上，有些是一年以上。不同的期刊在时间上仍然有很大的差异。建议作者能尽早计划和准备。
是同一个期刊！！IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence中文：IEEE模式分析与机器智能汇刊
你问的杂志应该是IEEE的PAMI杂志，属于计算机视觉、模式识别等领域的高水平国际学术杂志。
IEEE Trans. On Image Processing(简称TIP)是图像处理领域top期刊之一，对研究的创新性和完整性要求比较高。
论文初步上传后，有一个月时间的quality check过程，主要是对研究方向是否符合期刊、英文写作是否达到水平进行检查，这个过程估计是AE和ADM(期刊编辑）共同完成，论文的状态在此时也会进入“under review”，但只是quality check阶段。
如果过了quality check（如果没过，会直接返回，和IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS类似），论文正式进入审稿阶段，在7月初，审稿经历了约4个月，收到了一审意见Major Revision（RQ），三个审稿人给了2个RQ,一个AQ,两个RQ的审稿人主要对论文组织结构提出了问题。
这个主要是我的算法包含了好几个创新点，写的时候没能突出重点，公式推导有点长；但是三个审稿人对论文的创新性都进行了肯定。
有用的经验：
1、只要对自己的idea有信心，不管审稿结果如何，心里都不用慌，没有不让重投，就有机会。
2、认真对待审稿人的每一条意见，他们都是这个领域的大牛、小牛，意见很可能对文章有重要的提升。
3、修改时间估计不够时，提前几天申请延长修改时间，只要理由得当，编辑会很nice地同意的。
4、TIP的整个投稿周期很长，有耐心，做点别的事情。
介绍：
(1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE模式分析与机器智能汇刊，简称PAMI，是IEEE最重要的学术性汇刊之一。
(2) ACM Transactions on Graphics，美国计算机协会图形汇刊，简称TOG，该刊侧重于计算机图形的处理，影响因子在该领域也比较高。(3) International Journal of Computer Vision，该刊也是该领域的顶级期刊之一，相比于PAMI来讲，该刊侧重于理论的推导。
(4) IEEE Transactions on Image Processing，该刊也是图像处理领域的代表性期刊之一，相比于上面三个期刊来讲，该刊稍微低一点层次。