编辑：大卫·拉延·陶子
【新智元导读】谷歌最新学术指标出炉！今年，AI顶会黑马迭出，CVPR仍保持总榜第4，ICLR和NeurIPS排名继续跃升。值得一提的是，ICCV、ICML直接挤进前20。
年度谷歌学术百强最具影响力期刊和会议排行榜已发布。
今天，谷歌学术公布了2022 年最新的学术指标。
就今年总榜单前三名而言，《Nature》依然位居第一，《NEJM》位居第二，《Science》位居第三。
此外，今年人工智能学术峰会在综合排名中同样表现出色。
CVPR 继续表现出色，在总榜单上排名第四，落后于Science。
2021 年，只有CVPR、ICLR 和NeurIPS 进入了总榜单前20 名，又增加了两个顶级ML/CV 会议。
加拿大滑铁卢大学计算机教授高塔姆·卡马斯（Gautam Kamath）迅速在社交媒体上传播了这一消息。
CVPR总榜第4，ICCV、ICML挤进前20
在不分领域的综合榜单中，大家熟悉的顶级期刊和顶级会议都排在前面，而且计算机领域的都是顶级会议。
《自然》、《新英格兰医学杂志》和《科学》分别位列前三名。
其他顶级医学期刊，The Lancet，排名第5，AM，化学和材料科学顶级期刊，排名第6，Nature子刊Nature Communications，排名第7。三个“NCS”单元排名第八。
前10名中剩下的三个位置都被计算机领域的顶尖公司占据：第四位的CVPR、第九位的ICLR、第十位的NeurIPS。
将关注范围扩大到前20名，入选的计算机会议数量增加到5个，其中ICCV排名第17位，ICML排名第19位。
2021 总清单
与上面的2021年榜单相比，今年榜单上的大部分顶级计算机会议的排名都有一定的提升。
除了CVPR排名保持在第4位不变外，ICLR从去年的第10位上升到第9位，NeurIPS从第12位上升到第10位，ICCV从第31位上升到第17位，ICML从第23位上升到第19位。
结果，进入前20 名的计算机程序数量从去年的3 个增加到了5 个。
工程与计算机榜单：CVPR居首，6顶会入Top20
与往年一样，今年入选名单的期刊和会议根据学科类别和领域分为八类。
其中，“工程与计算机科学”类别的排名如下。
这个大类别包括许多子类别（化学工程、材料工程、农业工程、环境工程等），因此列表显示它包含了期刊和会议。
仅关注计算机科学，该榜单再次由顶级会议主导，其中CVPR 位居榜首。共有6个顶级计算机会议进入前20名，前五名几乎垄断了四个席位。列表。
它们是CVPR（第1 名）、ICLR（第3 名）、NeurIPS（第4 名）、ICCV（第5 名）、ICML（第6 名）、ECCV 和AAAI（第18 名）。
接下来，看看“工程和计算机”下与计算机相关的子类别。
人工智能
在人工智能类别中，排名第一的是著名的ICLR，其h5 指数为286，h5 中位数为533。
ICLR近五年来最有影响力的论文是TN Kipf和M Welling于2017年发表的《Semi-supervisedclassification with graph CNNs》。这篇文章已被引用11,127次。
位居第二的是NIPS，h5 指数为278，比ICLR 低8 位。 NIPS 排名第一的论文《All You Need Is Attention》也于2017 年发表。被引用45,081 次。
排在第三位的是ICML，顾名思义，这是一家专门从事机器学习的公司。该会议又称国际机器学习大会，由国际机器学习协会主办，每年举办一次。
排在第四位的是AAAI 人工智能大会，它是人工智能领域领先的学术组织之一。该协会主办的年会是全球最重要的人工智能会议之一，影响力有目共睹。
排名前五的最后一个期刊是IEEE Transactions On Systems, Man And Cybernetics Part B, Cybernetics，主要研究架构或神经层面的人类、机器和组织的通信和控制。
值得注意的是，IEEE 的姊妹出版物专注于神经网络和学习系统，排名第7 位，本次未进入前10 名。
计算机视觉和模式识别
在计算机视觉和模式识别领域，IEEE家族排名前五。
前五名中有四名与IEEE 有关。由此可见IEEE在该领域的影响力。
其中CVPR当然是计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。
排名第二的ICCV论文接受率很低。 ICCV、CVPR、排名第3的ECCV（欧洲计算机视觉会议）并称为计算机视觉领域的三大顶级会议。
ICCV是最高级别，也是公认最难选的。
排在第四和第五位的是IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 和IEEE Transactions on Image Processing，这两种期刊均由IEEE 的不同分支赞助。
此外，CVPR顶级论文的引用次数达到25,847次。
两位中国作者是Z Liu和G Huang。
计算机语言
在计算机语言领域，我们看到一家公司往往占据主导地位。
最具影响力的前五名期刊/会议均属于ACL 家族。
其中，ACL（国际计算语言学协会）影响力最高，H5指数为169。
EMNLP，即自然语言处理实证方法会议，每年举办一次，由ACL协会特殊兴趣小组SIGDAT赞助。
HLT-NAACL名义上是ACL的北美分会，但它也是NLP界无可争议的顶级会议。 HLT这个名字直接体现了对人类语言处理技术的关注。
EACL（欧洲分会）也是计算语言学和自然语言处理领域的重要国际会议。 TACL是ACL旗下的期刊。
被引用最多的ACL 论文是“微调文本分类的通用语言模型”。这篇论文于2018 年发表，被引用2,720 次，作者为J Howard 和S Ruder。
评价标准
事实上，从学术影响力指数来看，Google确实是一颗冉冉升起的新星。
相比之下，国内比较知名的是影响因子指数IF，历史悠久，每年由Thomson Routers的期刊引证报告（JCR）发布。
国内很多科研评价体系严重依赖IF。一篇科研论文是否发表在IF指数高的期刊上以及发表论文的多少，直接关系到论文作者的未来。然而，自IF榜单公布以来，它逐渐偏离了初衷，受到的质疑、争议甚至批评也越来越多。
Google Scholar Metrics是Google于2012年推出的全新学术评价标准体系，是除IF之外衡量学术期刊和会议影响力的重要指标，每年更新一次。
Google Scholar Metrics 的评价体系由H-index、H-core、H-median、H5-index、H5-core、H5 组成。中值（h5-中值）组成。 H指数由加州大学圣地亚哥分校的物理学家Jorge Hirsch于2005年首次提出。
h-index：指出版物中至少h篇文章被引用至少h次的最大数量h。例如，具有5 次引用的出版物：17、9、6、3 和2 次的h 指数为3。 h core：指出版物中被引用次数最多的h 篇论文的集合。这些文章构成了h 指数的基础。 h-median：指h-core中被引用次数的中位数。 h 中位数是衡量h 核心文章引用计数分布的指标。
最后，出版物的h5-index、h5-core 和h5-median 分别指过去5 个日历年内发表的论文的h-index、h-core 和h-median。
参考：
如需该列表的完整保密版本，请访问Google 2022 年学术索引列表主页。
https://scholar.google.com/quotes?view_op=top_venues
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