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免费论文的网站有爱学术、汉斯出版社等。1、爱学术是一家专业的学术文献分享平台，覆盖各个行业期刊论文，学位论文，会议论文，标准，专利等各类学术资源，是国内最大的学术文献交流中心和论文资源免费下载网站，旨在构建一个专业的学术文献交流分享平台。2、汉斯出版社聚焦于国际开源(OpenAccess)中文期刊的出版发行，是秉承着传播文化和促进交流的理念，积极探索中文学术期刊国际化道路，并且积极推进中国学术思想走向世界。
硕士论文辅导机构排名如下：
1、艾思云课堂毕业论文辅导中心
艾思云课堂（v.ais.cn）是国内专业的学术在线教育平台，汇聚国内外优秀学者为科研人员提供科研课堂、科研辅导、成果分享、科研问答等服务，帮助科研人员全方位提升科研能力。
艾思云课堂论文辅导一对一，由来自国内外知名高校的导师带领学员探索科研的乐趣、提升科研能力与学术经验，项目根据学生研究领域匹配专属导师，制定个性化专属课程，培养学生科研能力、论文写作能力，帮助学员顺利完成论文，助力成功发表，助力国内外名校申请/硕博毕业/职位晋升。
2、埃德特论文写作辅导中心
埃德特论文指导中心一家正规的论文辅导机构，开设有专科论文辅导，硕士论文辅导，博士论文辅导，毕业论文辅导，为来自不同国家、各专业的客户提供服务。
3、中大保研论文指导中心
中大保研成立至今现已汇聚数千位双一流院校的硕博士、高校在职老师、国内外杂志社编辑、专利代理人等各领域的杰出青年才俊，为广大学员（国内本科生、硕士生、博士生、高校老师、科研机构工作人员）提供服务。主要有保研教育方面的服务、论文辅导服务、专利申请服务、软著申请服务等。
4、思客论文辅导发表中心
起源于2014年，专注为准留学生提供高质量背景提升规划与综合素质培养服务，针对14-25岁学生提供一系列项目制学术产品：美国奥林匹克，留学，论文，丘成桐，名企实习，高中生创业大赛，HiMCM，保研，科研背景提升，学术项目等等，帮助学生增强上学竞争力，实现世界好学校申请梦想。
5、集思论文辅导中心
集思留学背景提升中心，Academics是由北京集思互联教育科技有限公司运营世界好大学教授、行业导师和国际教育专家共同创立的中外学术项目。不仅是一家专业的留学背景提升机构，也是一家专业的研究生论文辅导机构。
硕士论文：
硕士论文是硕士研究生所撰写的学术论文，具有一定的理论深度和更高的学术水平，更加强调作者思想观点的独创性，以及研究成果应具备更强的实用价值和更高的科学价值。共分为12大类。
硕士论文是攻读硕士学位研究生所撰写的论文。它应能反映出作者广泛而深入地掌握专业基础知识，具有独立进行科研的能力，对所研究的题目有新的独立见解，论文具有一定的深度和较好的科学价值，对本专业学术水平的提高有积极作用。
优秀的硕士论文能够反映出作者对所学习专业的理论知识掌握的程度和水平，能够帮助作者构建起良好的完整的知识体系，还能够反映作者独立的科研能力和学术理论的应用水平，对研究的课题的思考和独立见解。
比大学好，科研能力比大学强，全球人工智能领域发表超500篇论文名单出炉，自动化所排名中国第一，全球第七。
据全球最大的文摘和索引数据库爱思唯尔SCOPUS中数据显示，中国在人工智能领域的研究有着巨大驱动力，中国的研究人员自2011年至2015年创下了超过41000个出版物的记录。就出版量而言，排名世界第一。
同时，在各类独立机构发表论文数量的统计中，中科院自动化所作为中国内地唯一一家超过500篇论文的独立机构上榜，且引文影响力数值超过了世界平均水平，排名全球第七位。
在论文发布数量方面，美国在此期间排名第二约为25500篇，日本排名第三约为11700篇，英国第四约为10100篇。尽管中国在数量方面得分很高，但加权引文影响力则只排名34位，表明大多数论文的质量不如美国（美国的加权引文影响排名第4)等国。
在加权引文影响力衡量标准中，排名第一的是瑞士，其得分为2.71,其次是新加坡（2.24)和中国香港（2.00)，尽管在数量上这三个国家（地区）都少于2500种。
在各类科研机构中，引文影响力排名前三分别为麻省理工学院（3.57）、卡耐基梅隆大学（2.53)、新加坡南洋理工大学（2.51)，自动化所以2.26排名第七。
研究所简介
中国科学院自动化研究所（以下简称自动化所）成立于1956年，以智能科学与技术为主要定位，是中国科学院率先布局成立的“人工智能创新研究院”的总体牵头单位，是我国最早开展类脑智能研究的国立研究机构，也是国内首个“人工智能学院”牵头承办单位。
六十多年来，自动化所为我国国民经济建设、社会进步、科技发展和国家安全做出了重要的贡献。建国发展初期，自动化所开拓了我国的控制科学，为“两弹一星”做出了历史性的贡献；改革开放年代，自动化所开创了我国模式识别智能信息处理的新领域。
1990年代，自动化所以控制科学为基础，率先布局了人工智能研究；2016年起，自动化所率先布局博弈智能研究，逐步形成了数据智能、类脑智能和博弈智能的完整布局，并产出了一系列重要成果。
自动化所长期坚持“智能科学与技术”研究，在复杂系统智能集成、模式识别、机器学习、计算机视觉、语音语言信息处理、类脑智能、智能机器人、智能系统和智能芯片等领域形成了鲜明的学科优势和技术特色，具有从原始创新、核心关键技术研发到技术转移转化的完整智能技术创新链。
以上内容参考 中国科学院自动化研究所——研究所简介
人工智能和机器学习技术的快速发展，使得AI 主题会议也层出不穷，下面带大家一起了解一下人工智能领域的顶会都有哪些1. CVPR 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是 ICCV 和 ECCV ），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。 2. ECCV ECCV 的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议在全球范围录用论文300篇左右，主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间。ECCV2010的论文录取率为27% 3.ICCV ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV，ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的. 4. ICLR ICLR ，全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议），2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年(2018)才办到第六届，但已经被学术研究者们广泛认可，被认为「深度学习的顶级会议」。这个会议的来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。 5. NIPS NIPS （NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。 6.ICML ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。 7. IJCV 国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。 8. PAMI PAMI 是IEEE旗下，模式识别和机器学习领域最重要的学术性汇刊之一。在各种统计中，PAMI被认为有着很强的影响因子和很高的排名。 9. AAAI 国际人工智能协会。前身为美国人工智能协会，目前是一个非盈利的学术研究组织，致力于推动针对智能行为本质的科学研究 10. IJCAI IJCAI 全称为人工智能国际联合大会（International Joint Conference on Artificial Intelligence），是国际人工智能领域排名第一的学术会议，为 CCF A 类会议。该会议于 1969 年首度在美国华盛顿召开，随着人工智能的热度日益攀升，原本仅在奇数年召开的IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。 11. ACM/MM ACMMM 是全球多媒体领域的顶级会议，会议每年通过组织大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等影响多媒体行业的前沿命题竞赛，引领全球新媒体发展方向。 12. TNNLS 从英文翻译而来-IEEE神经网络与学习系统交易是由IEEE计算智能学会出版的月度同行评审科学期刊。它涵盖了神经网络和相关学习系统的理论，设计和应用。
人工智能排名前十的有:Google谷歌、Microsoft微软、Facebook脸书、IBM、Amazon亚马逊、NVIDIA英伟达、CHATGPT、百度AI、华为HUAWEI、阿里巴巴等。
人工智能排名如下介绍：
1、美国：Google谷歌（全球公认的业界领先的搜索技术公司）。谷歌是全球公认的业界领先的搜索技术公司。谷歌CEO桑达尔·皮查伊。威锋网消息，皮查伊于本周在一场年度编码大会上放出狂言：就人工智能而言，无论是苹果还是微软和亚马逊都不是自己的谷歌的对手。
2、Microsoft（世界PC软件开发及先导新技术变革的领导者）。微软联合创始人兼领袖比尔·盖茨、保罗·艾伦，两位都是世界上智力过人、才华出众的天才。据说，保罗·艾伦的智力商数超越220，在世界的天才中排名第九，比尔盖茨读书期间，数学成绩十分突出。
3、Facebook（全球颇具价值互联网科技公司）。马克·扎克伯格创设于2004年美国，全球著名社交网络服务网站，深受欢迎的照片分享站点，全球颇具价值互联网科技公司。2012年5月18日，Facebook在美国纳斯达克证券交易所上市。
在给AI领域领军的企业有微软，亚马逊，华为，谷歌，科大讯飞等，如微软的AI芯片，亚马逊的AI实体店，华为的AI音响，谷歌的AI助手，科大讯飞的人脸识别的。
人工智能培训机构排名如下：
1、达内Tedu；
2、传智教育；
3、火星时代教育；
4、优就业；
5、千锋教育；
6、新华互联网科技；
7、拉勾教育；
8、北大青鸟；
9、华育国际；
10、八维教育。
工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。
目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。
现在网上太多的论文网站，大多数都是采集的同行的内容，而且论文发表的渠道也是花样百出，太多，我觉得您不要找最好的论文网站，而要先知道好的论文网站是什么样子的才行，对吧?了解了这个，还怕找不到么?给你搜集总结了三点，看下吧。论文的发表需要越快越好，漫长的等待不但对发表的成功率提高毫无益处，而且会使得论文作者的创作积极性受到打击，如果能够找到论文的发表速度快、发表成功率高的网站，对作者来说是极为有利的。正是因为出现了这样的客观需求，才需要各种负责论文的发表代理的网络平台进一步完善服务体系，争取为用户提供便捷的发表服务，相信这对其平台运行也是大有裨益的，毕竟用户的口碑是最大的财富。其实我们如今能够接触到的发表论文的网站还是比较多的，只不过大部分人的甄别能力有所欠缺，甚至有人是通过门户网的弹窗了解的网站信息，其可信度本身就存在问题，因此就不能将其归类于容易发表的优质网站，这也是需要我们作为辨析工具和参考标准的信息。此外，发表论文的正规网络平台比较重视信誉，即使无法满足客户的需求，也会提出一些比较值得参考的意见或者建议，这样的网站也是值得去信赖的。由此不难看出，发表论文虽然看似复杂，但是只要找对了发表的网站和商家，其所掌握的刊物和渠道还是能够提高发表成功率的，只不过在对这些平台进行筛选时，还是要借鉴总结出来的经验和策略，毕竟发表网站的选择也具有浓重的技术色彩，不是信手拈来的信息和资源就可以使用的，尤其是对一些时间比较紧迫的论文作者来说，在选择发表网站的时候更是要确保心态的平和，才不至于被虚假网站所蒙蔽。本内容由top期刊论文网倾情提供一、【网站、网上采编中心信息核实】(1)首先查看网站是否有 ICP 备案号、网站运营机构是个人还是正规注册公司(正规公司必须有：营业执照、税务登记证、组织机构代码证);(2)网站是否有明确的固定办公场所、固定电话，相关项目合作是要求汇款到单位还是个人账户;(3)网站内容是否丰富(信息量小于5万的网站均是小网站)、更新速度是否很快，内容越丰富、更新越快的网站运营投入越大，可信度越高;(4)查看网站上是否有稿件录用、退稿、返修等专业信息，若没有该类信息证明该网站肯定存在稿件转刊(非学术期刊、非法期刊、低品质期刊等)等问题影响晋升;(5)所投稿件是否有具体的审稿意见，一般专业的编辑都会给 出稿件的审稿意见;(6)核实杂志社的信息，直接将电话打到你要发表的杂志社，询问xx采编部是贵刊所设立的办事处、采编部、学术推广中心等。二、【期刊鉴别招数】(1) 看刊物有没有CN刊号和国际标准号 (ISSN号 ) ，两者都有才是真刊。如果只有ISSN 号，没有CN号，即可认定其为非法出版物。(2) 可致电国家新闻出版总署或刊号所在省的新闻出版局，也可登陆新闻出版局等相关部门网站进行查询，查证该刊号是否已登记。(3) 问询该刊物是否有邮发代号，从邮局是否可以订阅的到。假刊基本上是不会在邮局发行的。(4) 查看期刊的创刊年份，创刊历史越久，期刊品质越高，一般假刊都是创刊时间较短没有知名度的期刊。(5) 询问同事或朋友是否在**杂志社**期刊上发表过论文，好的期刊肯定会得到口碑宣传。(6) 注意区分增刊，专刊与杂志正刊的差别。一般可以通过在刊物主管部门处问询到的杂志编辑部电话问询，在某期，某版，是否有某篇文章。三、网站的主要招数“全网最低”——虚假机构学术网站上打出“全网最低”广告的，往往价格比同本期刊在所有网站上的均价低几百块钱，这些机构常采用的术有以下几种：【皮包公司假信息】第一种是能上网就能办公，随便租用个公用信箱的“皮包”公司，以最低价取作者的信任，在与作者交谈后建议将稿件发到个人QQ或个人电子邮箱里，随后作者会收到电子版的录用通知，在稿费汇至对方指定的银行账户或者**邮局**信箱后，发表事宜便杳无音信。当作者追查**信箱时，结果很可能是“不好意思，这是租用的公用信箱，租用人的信息无效。”【低价引诱滚雪球】第二种是以低价做诱饵，后期消费“滚雪球”的术，刚开始保证以低价即投即发，到最后以各种理由要求您补交费用，利用医生不想耽误晋升的心理一直要求其追加费用才能发表，最后投稿费超过正常费用不说，网站相关人员也无法联络，白花了很多冤枉钱，还错过了职称评定的时间。【中途专刊变标准】第三种是中途提议将论文转刊降低成本的策略，(所转期刊是健康类的非学术期刊或者是套刊自己印增刊)，该机构不可能以低价保证将论文发在政策所需的正规学术期刊上，就在论文发表中途以论文质量、期刊投稿要求等理由建议医生转刊，利用有些医生不明政策来欺医生，医生不想耽误晋升在无奈下就只能选择中途转刊，但当论文发表出来后才发现所投期刊单位不认可、晋升政策不符合，职称晋升最终只有失之交臂。【费用付后无跟踪】第四种是服务品质低、服务质量差，付费后稿件是否已出刊、是否已邮寄等信息根本无从查起，服务人员收费前后态度判若两人，承诺服务根本不会兑现，更别说稿件全程跟踪服务了。【不开发票无保障】消费后索要发票是消费者的权利，投稿机构在收费后必须履行开具发票的义务，但有些投稿机构却以各种理由拒开发票或根本无法开具正规发票，究其原因，该投稿机构不是一个能给医务工作者提供专业论文发表平台的正规机构。
如下：
从国际学术影响力来看，报告以Scopus数据库为基础，对全国大学在人工智能领域发表的国际论文数进行了统计，分析结果表明，排名靠前的分别是清华大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学以及北京航空航天大学等。
国内学术实力方面，排名靠前的高校分别是哈尔滨工业大学、浙江大学、吉林大学、上海交通大学以及天津大学。
从创新成果专利数来看，以高校专利数指标衡量高校AI专业的创新活力，排名靠前的是清华大学、浙江大学、西安电子科技大学、北京航空航天大学以及电子科技大学。
清华大学
简称“清华”，位于北京市海淀区，是中华人民共和国教育部直属的全国重点大学，位列国家“双一流”、 “985工程”、“211工程”，入选“2011计划”、“珠峰计划”、“强基计划”、“111计划”，为九校联盟（C9） 。
1946年迁回清华园。1949年中华人民共和国成立，清华大学进入新的发展阶段。中国高等院校1952年院系调整后成为多科性工业大学。1978年以来逐步恢复和发展为综合性的研究型大学。
以上内容参考 百度百科——清华大学
免费论文的网站有爱学术、汉斯出版社等。1、爱学术是一家专业的学术文献分享平台，覆盖各个行业期刊论文，学位论文，会议论文，标准，专利等各类学术资源，是国内最大的学术文献交流中心和论文资源免费下载网站，旨在构建一个专业的学术文献交流分享平台。2、汉斯出版社聚焦于国际开源(OpenAccess)中文期刊的出版发行，是秉承着传播文化和促进交流的理念，积极探索中文学术期刊国际化道路，并且积极推进中国学术思想走向世界。
aaai论文是世界顶级会议论文级别。
aaai是中国计算机学会CCF的A类国际学术会议，属于世界顶级会议论文！该会录用论文的水平相当于SCI二区，在人工智能领域享有盛誉。aaai的英文全称是 the Association for the Advance of Artificial Intelligence，中文意思是美国人工智能协会。
论文级别介绍：
一般分为5个级别，分别是论文发表等级第二级-A类、论文发表等级第三级-B类、论文发表等级第四级-C类、论文发表等级第五级-D类、论文发表等级第六级-E类。
The Association for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI)。国际人工智能协会，前身为美国人工智能协会，是一个非盈利的学术研究组织，致力于推动针对智能行为本质的科学研究。
以上内容参考 百度百科-AAAI
什么方向？投哪个期刊？时间要求？你要发什么？都要说清楚啊，不然咋知道怎么回你
根据自身的实际需要选择， 以下四个考试级别，通过一级才能拿到2级证书，后面的依次类推，但可以同时报考多个级别，国计算机等级考试所有级别证书均无时效限制，三、四两个级别的成绩可保留一次。考生一次考试可以同时报考多个科目
中国计算机科学发论文最多高校揭晓，清华、浙大、上交大前三
最近，《2017中国高校国际学术影响力评价报告》发布，清华大学计算机科学的论文发表数量、创新人才数量双双排名全国第一，华中科技大学高被引数量第一。
国际成果规模（论文发文数量）：浙江大学、中国科学院大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：清华大学、北京大学、浙江大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、浙江大学、北京大学排前三。优势学科（进入ESI前1%学科数量）：北京大学、浙江大学、中山大学排前三。
具体到计算机科学：
国际成果规模（论文发文数量）：清华大学、浙江大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：华中科技大学、东南大学、清华大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、上海交通大学、浙江大学排前三。
这份报告是由中国教育发展战略学会人才发展专业委员会、中国教育网、中国教育在线、学术桥联合发布。
数据来源与评价指标
本报告的数据主要来源于ESI（Essential Science Indicators）数据库，数据时间段为2007.01.01-2017.2.28（十年）。
为了更好地识别高被引论文的第一作者和通讯作者，报告在 Web of Science 数据库中下载了高被引论文的题录数据。
第一作者的依据是 Web of Science 数据库论文题录数据中 AF 字段中的第一位。第一作者机构是 C1 字段中第一作者姓名对应的机构。
通讯作者的依据是 Web of Science 数据库题录数据中RP字段的作者。通讯作者机构是RP字段中作 者姓名对应的机构。
第一作者或通讯作者的机构可能有多个，数据处理中，报告按照顺序只采用第一机构。第一作者和通讯作者因在一项研究中的主导作用而被视为主导科学家。对于主导科学家的重名问题的处理依赖于一项发明专利技术“一种面向英文文献中中国作者的姓名消歧方法”。
截至 2017年2月28日，中国大陆共有209 所高校至少有一个学科入选 ESI 前1%高被引学科。本报告对于中国高校的国际学术影响力分析仅限于这 209 所高校。
报告内容分为“中国大学国际学术影响力评价”和“中国学科国际学术影响力评价”两部分。中国大学国际学术影响力评价”主要使用表1中的评价指标。
“中国学科国际学术影响力评价”主要使用表2中的评价指标。
中国高校国际学术影响力总体情况
需要注意的是，中国科学院大学成立于 2012 年，2012 年之前中国科学院研究生院的高被引论文数量未计入其中。另外，因大量署名中国科学院大学的高被引论文的第一作者与通讯作者的第一机构并非中国科学院大学，因此，主导论文数量较少。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是清华大学、北京大学、浙江大学。
上海交通大学、中国科学技术大学、复旦大学、南京大学、中山大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学进入前十。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、北京大学。
上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、华南理工大学、南开大学、中山大学进入高校前十。
4、优势学科（进入ESI前1%学科数量）：排名前三的高校是北京大学、浙江大学、中山大学。
上海交通大学、复旦大学、清华大学、南京大学、武汉大学、山东大学、中国科学院大学进入高校前十。
计算机科学国际学术影响力：清华发论文最多，华中科大高被引最多
中国学科国际学术影响力中，计算机科学在国际成果规模、高被引论文、创新人才数量三个维度进行的评价。
1、国际成果规模（论文发文数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、上海交通大学。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是华中科技大学、东南大学、清华大学。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、上海交通大学、浙江大学。
报告的课题组负责人李江教授介绍，此次《报告》的发布除了作为国家有关部门、各高校、社会组织参考的同时，也能够激励高校从高水平成果、人才培养、学科建设三个维度考虑发展方向和策略。
网站地址：爱投稿网（aitougao)是国内较为知名的期刊采编中心网站之一，是由中国论文发布盟联合国内近千家专业学术期刊共同打造的一个诚信、快捷、正规、专业发表职称论文的服务平台。爱投稿网论文发表中心成立于2004年，每年有三千余篇文章通过他们网站发表，至今累计发表近2万篇。爱投稿网论文发表中心希望通过快捷发表平台，实现作者与刊物的平等对话与合作，让每位热衷于科研事业的人都有机会一展自己的才华，将自己的学术成果与世界共享。自己百度百科一下！！！
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
“拍照优化、语音助手以外，手机AI还有什么?”今年全新一代骁龙8移动平台发布时，高通再次翻译翻译了，什么叫脑洞大开——让手机学会“听诊”，通过识别出用户可能存在的疾病，比如抑郁症、哮喘;让手机实现“防偷窥”，通过识别陌生用户的视线，实现自动锁屏;让手机游戏搞定超分辨率，将以往PC端才有能力运行的画质，搬到手机上体验更重要的是，这些AI功能，骁龙8有能力**同时运行**!高通声称，骁龙8搭载的第7代AI引擎，性能相比上一代最高提升了**4倍**。这意味着我们玩手机的时候，同时“多开”几个AI应用也没问题。更重要的是，它不仅仅是简单的AI性能提升，更能给用户带来流畅的应用体验感。在硬件制程升级如此艰难的今天，高通是如何在第7代AI引擎的性能和应用上“翻”出这么多新花样的?我们翻了翻高通发表的一些研究论文和技术文档，从中找到了一些“蛛丝马迹”：在高通发布的AIMET开源工具文档里，就有提到关于“如何压缩AI超分辨率模型”的信息;在与“防偷窥”相关的一篇技术博客中，介绍了如何在隐私保护的前提下使用目标检测技术而这些文档、技术博客背后的顶会论文，全都来自一家机构——高通AI研究院。可以说，高通把不少研究院发表的AI论文，“藏”在了第7代AI引擎里。顶会论文“藏身”手机AI先来看看第7代AI引擎在**拍照算法**上的提升。针对智能识别这个点，高通今年将面部特征识别点增加到了300个，能够捕捉到更为细微的表情变化。但同时，高通又将人脸检测的速度提升了**300%**。这是怎么做到的?在一篇高通发表在CVPR上的研究中，我们发现了答案。在这篇文章中，高通提出了名为Skip-Convolutions(跳跃卷积)的新型卷积层，它能将前后两帧图像相减，并只对变化部分进行卷积。没错，就像人的眼睛一样，更容易注意到“动起来的部分”。这使得骁龙8在做目标检测、图像识别等实时检测视频流的算法时，能更专注于目标物体本身，同时将多余的算力用于提升精度。可能你会问，这样细节的人脸识别对于拍照有什么用?更进一步来说，这次高通与徕卡一起推出了LeicaLeitz滤镜，用的是基于AI的智能引擎，其中就包括了人脸检测等算法，使得用户能更不经思考智能地拍出更具艺术风格的照片。不止人脸检测，高通在智能拍摄上所具备的功能，还包括超分辨率、多帧降噪、局部运动补偿然而，在高分辨率拍摄中的视频流通常是实时的，AI引擎究竟如何智能处理这么大体量的数据?同样是一篇CVPR论文，高通提出了一个由多个级联分类器组成的神经网络，可以随着视频帧的复杂度，来改变模型所用的神经元数量，自行控制计算量。面对智能视频处理这种“量大复杂”的流程，AI现在也能hold住了。智能拍照以外，高通的语音技术这次也是一个亮点。像开头提到的，第7代AI引擎支持用手机加速分析用户声音模式，以确定哮喘、抑郁症等健康状况的风险。那么，它究竟是如何准确分辨出用户声音，而且又不涉及收录数据的?具体来说，高通提出了一种手机端的联邦学习方法，既能使用手机用户语音训练模型，同时保证语音数据隐私不被泄露。像这样的AI功能，有不少还能在高通AI研究院发表的论文中找到。同样也能寻到蛛丝马迹的，是开头提及的AI提升手机性能的理论支撑。这就不得不提到一个问题：**同时运行这么多AI模型，高通究竟是怎么提升硬件的处理性能的?**这里就不得不提到高通近几年的一个重点研究方向**“量化”**了。从高通最新公布的技术路线图来看，模型量化一直是AI研究院这几年钻研的核心技术之一，目的就是给AI模型做个“瘦身”。由于电量、算力、内存和散热能力受限，手机使用的AI模型和PC上的AI模型有很大不同。在PC上，GPU动辄上百瓦功率，AI模型的计算可以使用16或32位浮点数(FP16、FP32)。而手机SoC只有几瓦功率，也难存储大体积AI模型。这时候就需要将FP32模型缩小成8位整数(INT8)乃至4位整数(INT4)，同时确保模型精度不能有太大损失。以AI抠图模型为例，我们以电脑处理器的算力，通常能实现十分精准的AI抠图，但相比之下，如果要用手机实现“差不多效果”的AI抠图，就得用到模型量化的方法。为了让更多AI模型搭载到手机上，高通做了不少量化研究，发表在顶会上的论文就包括**免数据量化**DFQ、**四舍五入机制**AdaRound**，以及联合量化和修剪技术**贝叶斯位**BayesianBits等。其中，DFQ是一种无数据量化技术，可以减少训练AI任务的时间，提高量化精度性能，在手机上最常见的视觉AI模型MobileNet上，DFQ达到了超越其他所有方法的最佳性能：AdaRound则可以将复杂的Resnet18和Resnet50网络的权重量化为4位，大大减少了模型的存储空间，同时只损失不到1%的准确度：贝叶斯位作为一种新的量化操作，不仅可以将位宽度翻倍，还能在每个新位宽度上量化全精度值和之前四舍五入值之间的残余误差，做到在准确性和效率之间提供更好的权衡。这些技术不仅让更多AI模型能以**更低的功耗**在手机上运行，像原本只能在电脑上运行的游戏AI超分辨率*(类似DLSS)*，现在实现能在骁龙8上运行的效果;甚至其中一些AI模型，还能“同时运行”，例如其中的姿态检测和人脸识别：事实上，论文还只是其中的第一步。要想快速将AI能力落地到更多应用上，同样还需要对应的更多平台和开源工具。将更多AI能力释放到应用上对此，高通保持一个开放的心态。这些论文中高效搭建AI应用的方法和模型，高通AI研究院通过合作、开源等方法，将它们分享给了更多开发者社区和合作伙伴，我们也因此能在骁龙8上体验到更多有意思的功能和应用。**一方面，高通与谷歌合作，将快速开发更多AI应用的能力分享给了开发者。**高通在骁龙8上搭载了谷歌的VertexAINAS服务，还是每月更新的那种，意味着开发者在第7代AI引擎上开发的AI应用，其模型性能也能快速更新。采用NAS，开发者就能自动用AI生成合适的模型，包括高通发表在顶会上的智能拍照算法、语音翻译、超分辨率都能包含在AI的“筛选范围”中，自动为开发者匹配最好的模型。这里用上了高通的运动补偿和插帧等算法。而类似于这些的AI技术，开发者们也都能通过NAS实现，还能让它更好地适配骁龙8，不会出现“调教不力”的问题。想象一下，你将来用搭载骁龙8的手机打游戏时，会感觉画面更流畅了，但是并不会因此掉更多的电(指增加功耗)：同时，关于AI模型的维护也变得更简单。据谷歌表示，与其他平台相比，VertexAINAS训练模型所需的代码行数能减少近80%。**另一方面，高通也已经将自己这些年研究量化积累的工具进行了开源。**去年，高通就开源了一个名为AIMET*(AIModelEfficiencyToolkit)*的模型“提效”工具。其中包含如神经网络剪枝、奇异值分解(SVD)等大量压缩和量化算法，有不少都是高通AI研究院发表的顶会论文成果。开发者用上AIMET工具后，就能直接用这些算法来提效自己的AI模型，让它更流畅地在手机上运行。高通的量化能力也不止开源给普通开发者，同样能让头部AI企业的更多AI应用在骁龙8上实现。在新骁龙8上，他们与NLP领域知名公司HuggingFace进行合作，让手机上的智能助手可以帮用户分析通知并推荐哪些可优先处理，让用户对最重要的通知一目了然。在高通AI引擎上运行它们的情绪分析模型时，能做到比普通CPU速度快30倍。正是技术研究的沉淀和技术上保持的开放态度，才有了高通不断刷新手机业界的各种AI“新脑洞”：从之前的视频智能“消除”、智能会议静音，到今年的防窥屏、手机超分辨率还有更多的论文、平台和开源工具实现的AI应用，也都被搭载在这次的AI引擎中。而一直隐藏在这些研究背后的高通AI研究院，也随着第7代AI引擎的亮相而再次浮出水面。高通AI的“软硬兼备”大多数时候，我们对于高通AI的印象，似乎还停留在AI引擎的“硬件性能”上。毕竟从2007年启动首个AI项目以来，高通一直在硬件性能上针对AI模型提升处理能力。然而，高通在AI算法上的研究，同样也“早有筹谋”。2018年，高通成立AI研究院，负责人是在AI领域久负盛名的理论学者MaxWelling，而他正是深度学习之父Hinton的学生。据不完全统计，高通自成立AI研究院以来，已有数十篇论文发表在NeurIPS、ICLR、CVPR等AI顶级学术会议上。其中，至少有4篇模型压缩论文已在手机AI端落地实现，还有许多计算机视觉、语音识别、隐私计算相关论文。上述的第7代AI引擎，可以说只是高通近几年在AI算法研究成果上的一个缩影。通过高通AI的研究成果，高通还成功将AI模型拓展到了诸多最前沿技术应用的场景上。在自动驾驶上，高通推出了骁龙汽车数字平台，“包揽”了从芯片到AI算法的一条龙解决方案，目前已同25家以上的车企达成合作，使用他们方案的网联汽车数量已经达到2亿辆。其中，宝马的下一代辅助驾驶系统和自动驾驶系统，就将采用高通的自动驾驶方案。在XR上，高通发布SnapdragonSpacesXR了开发平台，用于开发头戴式AR眼镜等设备和应用。通过和WannaKicks合作，骁龙8还将第7代AI引擎的能力带到了AR试穿APP上。在无人机上，高通今年发布了FlightRB55G平台，其中有不少如360°避障、无人机摄影防抖等功能，都能通过平台搭载的AI模型实现。其中首架抵达火星的无人机“机智号”，搭载的就是高通提供的处理器和相关技术。回过头看，不难发现这次高通在AI性能上不再强调硬件算力(TOPS)的提升，而是将软硬件作为一体，得出AI性能4倍提升的数据，并进一步强化AI应用体验的全方位落地。这不仅表明高通更加注重用户实际体验的感受，也表明了高通对自身软件实力的信心，因为硬件已经不完全是高通AI能力的体现。可以说骁龙8第7代AI引擎的升级，标志着高通AI软硬一体的开端。最近，高通针对编解码器又提出了几篇最新的研究，分别登上了ICCV2021和ICLR2021。这些论文中，高通同样用AI算法，展现了针对编解码器优化的新思路。在一篇采用GAN原理的研究中，高通最新的编解码器算法让图像画面不仅更清晰、每帧也更小了，只需要14.5KB就能搞定：相比之下，原本的编解码算法每帧压缩到16.4KB后，树林就会变得无比模糊：而在另一篇用插帧的思路结合神经编解码器的论文中，高通选择将基于神经网络的P帧压缩和插帧补偿结合起来，利用AI预测插帧后需要进行的运动补偿。经过测试，这种算法比谷歌之前在CVPR2020上保持的SOTA纪录更好，也要好于当前基于H.265标准实现开源编解码器的压缩性能。将AI模型应用于更多领域中，高通已经不是第一次尝试，像视频编解码器的应用，就又是一个新的方向。如果这些模型能成功被落地到平台甚至应用上，我们在设备上看视频的时候，也能真正做到不卡。随着“软硬一体”的方案被继续进行下去，未来我们说不定真能看见这些最新的AI成果被应用到智能手机上。结合高通在PC、汽车、XR等领域的“秀肌肉”可以预见的是，你熟悉的高通、你熟悉的骁龙，肯定不会止于手机，其AI能力，也将不止于手机。