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据悉，清华的学术期刊和会议标准，是根据论文引用的中位数、10H、H5 指数等指标进行量化后，再以人工（专家）意见为辅经过细微调整后得出的。 随着学术和领域的发展，我们正在看到更加符合目前发展规律的评价方式不断出现，清华大学的新标准是否会业内带来变化？
Changqing Zhang (张长青), Ph.D Associate professor (天津大学 副教授，博士生导师) Room 505, Building 55B College of Intelligence and Computing, Tianjin University, China zhangchangqing@tju.edu.cn
现在的会议有点多，有点乱，哪位可以帮忙梳理一下机器学习数据挖掘领域的期刊和会议情况IEEE ACM SIGIR SIGKDD 各种分不清，请多多指教修改举报添加评论 分享 • 邀请回答按投票排序按时间排序11 个回答赞同23反对，不会显示你的姓名
人工智能领域的顶级学术期刊大全（一）. 第四范式天枢. 助力业务增长的效率引擎. 104 人 赞同了该文章. 不管是工业界还是学术界，了解一个学科或一个行业的前沿、热点，势必要不断获取最新最热门的研究内容。. 看到好多同学询问人工智能方面的期刊、顶会 ...
CNCC2021【知识为意，图谱为形——基于图谱机器学习的知识推理】技术论坛将于2021年10月29日13:00-16:00在深圳国际会展中心CC105C召开。
顶级会议有CVPR、ICCV、和ECCV，ICLR顶级期刊有IJCV和TPAMI作为一名技术人员关注前沿技术发展是必备的事情。而顶会与顶刊则是最好的方式。
从这份榜单可以看出，无论是从数量还是质量来看，TPAMI在AI领域期刊的表现最为突出，H5指数125，排在榜首。排名第二的是 IEEE Transactions on Cybernetics，H5指数98 。排在第三位的是 TNNLS，CCF 推荐期刊中属于 B 类期刊，H5指数为94。详解TPAMI
AI会议与期刊计算机视觉研究 三大顶级会议、两大顶级期刊和一个 arXiv 平台 两大顶级期刊（IJCV 和 TPAMI）。期刊的话，IEEE旗下最好的自然是TPAMI，次一级的TIP也有一定话语权。 计算机视觉方向的三大顶级会议: 1）CVPR ...
ICLR: International Conference on Learning Representations B类 ECCV: European Conference on Computer Vision 计算机视觉顶级期刊 A类 TPAMI: IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence IJCV: International Journal of Computer Vision B类深度学习现在（2020年）还容易发论文吗？ - 知乎2020-12-18图像领域有哪些高级期刊与顶会？ - 知乎 - Zhihu2019-6-12机器人领域最好的会议是什么? - 知乎 - Zhihu2018-2-2查看更多结果
他是 IEEE TPAMI、TIP、TMM、ICLR、ICML、CVPR、ECCV、ICCV 和 NeurIPS 等国际顶级期刊和会议的审稿人。报告题目 ：大规模视觉表征学习 报告摘要 ：计算机视觉模型一般需要大量训练样本来识别新的物体，样本标注限制了计算机视觉模型的落地应用。
据悉，清华的学术期刊和会议标准，是根据论文引用的中位数、10H、H5 指数等指标进行量化后，再以人工（专家）意见为辅经过细微调整后得出的。 随着学术和领域的发展，我们正在看到更加符合目前发展规律的评价方式不断出现，清华大学的新标准是否会业内带来变化？
Changqing Zhang (张长青), Ph.D Associate professor (天津大学 副教授，博士生导师) Room 505, Building 55B College of Intelligence and Computing, Tianjin University, China zhangchangqing@tju.edu.cn
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顶级会议有CVPR、ICCV、和ECCV，ICLR顶级期刊有IJCV和TPAMI作为一名技术人员关注前沿技术发展是必备的事情。而顶会与顶刊则是最好的方式。
从这份榜单可以看出，无论是从数量还是质量来看，TPAMI在AI领域期刊的表现最为突出，H5指数125，排在榜首。排名第二的是 IEEE Transactions on Cybernetics，H5指数98 。排在第三位的是 TNNLS，CCF 推荐期刊中属于 B 类期刊，H5指数为94。详解TPAMI
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他是 IEEE TPAMI、TIP、TMM、ICLR、ICML、CVPR、ECCV、ICCV 和 NeurIPS 等国际顶级期刊和会议的审稿人。报告题目 ：大规模视觉表征学习 报告摘要 ：计算机视觉模型一般需要大量训练样本来识别新的物体，样本标注限制了计算机视觉模型的落地应用。
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