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computer vision(cv)
存在ICCV/CVPR/ECCV三個頂級會議,，它們檔次差不多,，都應該在一流會議行列，沒有必要給個高下,。 ICPR會議很一般,，錄取率40%,。 作模式識別的和機器學習，頂級期刊是,。 Journal of Machine Learning Research Machine Leraning IEEE Trans PAMI 再低一些是 IEEE Trans Neural Network 然后才是 IEEE Trans SMC(B) Pattern Recognition 這些是純機器學習和模式識別的雜志,。Data Mining和Visual Learning我沒有算進來。（和IEEE Trans NN同級的還有IEEE Trans TKDE,IEEE Trans Image Processing等等,。和PAMI平級的還有IJ Computer Vision等等） （1）International Workshop on Visual Surveillance （2）ICPR2009 http://www./ ICIP (3): 圖像處理方面最著名的會議之一, 盛會型. ICPR (3): 模式識別方面最著名的會議之一, 盛會型. （3）CVPR 2009 CVPR2008,，總錄取率為31.7％ ============================================================================ 計算機科學的publication最大特點在于：極度重視會議，而期刊則通常只用來做re-publication,。大部分期刊文章都是會議論文的擴展版,，首發(fā)就在期刊上的相對較少。也正因為如此,，計算機期刊的影響因子都低到驚人的程度,，頂級刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是會議版論文，而不是很久以后才出版的期刊版,。因此,，要討論計算機科學的publication，首先必須強調(diào)的一點是totally forget about IF,。 另外一點要強調(diào)的事,，計算機科學的絕大多數(shù)期刊和大部分的“好”會議都規(guī)模非常有限。很多好的期刊一期只登十來篇甚至三四篇論文,，有的還是季刊或雙月刊,。很多好的會議每年只錄用三四十篇甚至二十篇左右的論文。所以,，當你發(fā)現(xiàn)計算機的每個領域都有好幾種頂級刊物和好幾個頂級會議,，不必驚訝。 整個計算機科學中最好的期刊為Journal of the ACM(JACM),。此刊物為ACM的官方學刊,，受到最廣泛的尊敬。但由于該刊宣稱它只刊登那些對計算機科學有長遠影響的論文,，因此其不可避免地具有理論歧視（theory bias）,。事實上確實如此：盡管JACM征稿范圍包括了計算機的絕大部分領域，然而其刊登的論文大部分都是算法,、復雜度,、圖論、組合數(shù)學等純粹理論的東西,，其它領域的論文要想進入則難如登天,。 ------------------------------------------------------------------------------ 7: 另外一份在計算機科學領域有重大影響的刊物為Communications of the ACM (CACM)。從某種意義上來說,，CACM比JACM要像Nature/Science很多,。JACM上登的全是長篇大論,，滿紙的定義、定理和證明,，別說一般讀者沒法看,，就連很相近的領域的專家都未必能看懂。而CACM則是magazine,，既登高水平的學術論文和綜述,，也登各種科普性質(zhì)的文章和新聞。即便是論文,，CACM也要求文章必須通俗易懂,，不追求數(shù)學上的嚴格證明，而追求易于理解的直覺描述,。在十幾二十年前,，CACM的文章幾乎都是經(jīng)典。但最近幾年,，由于CACM進一步通俗化,，其學術質(zhì)量稍有下降。 IEEE Transaction on Computers為IEEE在計算機方面最好的刊物,。但由于IEEE的特點，其更注重computer engineering而非computer science,。換句話說,，IEEE Transaction on Computers主要登載systems, architecture, hardware等領域的東西，盡管它的范圍已經(jīng)比大部分刊物要廣泛,。 就刊物的質(zhì)量而言,，ACM Transactions系列總體來講都高于IEEE Transactions系列，不過也不可一概而論,。大部分ACM Transactions都是本領域最好的刊物或最好的刊物之一,。大部分IEEE Transactions都是本領域很好的刊物，但也有最好的或者一般的,。 非ACM/IEEE的刊物中,，也有好的甚至最好的。例如,，SIAM Journal on Computing被認為是理論方面最好的期刊之一,。 ------------------------------------------------------------------------------ 6: 計算機科學方面的會議論文事實上起著比刊物論文更大的作用。大部分會議都是每年一次,，偶爾也有隔年一次的,。正規(guī)的會議論文需要經(jīng)過2-4個甚至更多個審稿人的雙向或單向匿名評審，并且所有被接收的論文會被結(jié)集正式出版,。 大部分ACM的會議都是本領域頂級的或很好的會議,。大部分IEEE的會議都是本領域很好的會議,，但也有頂級的或者一般的。會議的檔次通?？梢酝ㄟ^論文錄用率表現(xiàn)出來,。頂級會議通常在20%左右或更低，有時能達到10%左右,。我所知道的最低的錄用率為7%,。很好的會議通常在30%左右。達到40%以上時,，會議的名聲就很一般了,。60%以上的會議通常很難受到尊敬。 但也有例外,。大名鼎鼎的STOC(ACM Symposium on Theory of Computing)錄用率就達到30%以上,，但它毫無疑問是理論方面最好的會議。造成這樣的情形,，主要是因為理論方面的工作者不多,，而大部分人對STOC又有一種又敬又怕的心理。 下面列舉網(wǎng)絡方面的一些會議,，供參考：（按reputation降序排列） 頂級會議----- SIGCOMM ******** MOBICOM ****** SIGMETRICS ***** INFOCOM ***** ICNP **** USENIX Internet **** 很好的會議---- MOBIHOC IC3N GlobeComm ICCC WCNC ... ........................................................................................................................... 看了上面關于CS的Publications,，我來個狗尾續(xù)貂，寫一點關于AI的Publications,。 AI與CS的關系很特殊,，大多數(shù)人把AI看做CS的一個子領域，但也有一些人把兩者并 立起來,，因為AI中還涉及到不少不屬于CS的東西,。例如在國外一些大學既有CS系又 有AI系。這就直接造成了AI的學術組織,、刊物和會議的體系與CS其他子領域不太一 樣,。一般來說，ACM是CS最有影響的學術組織,，CS的各子領域幾乎都有對應的SIG,， 象SIGGRAPH等等，而它們主辦的會議往往是該領域最頂級的會議,。但在AI這兒就不 一樣了,，雖然也有那么一個SIGART，但其影響遠遠小于AAAI,。AAAI主辦一個非常好 的會議,，也叫AAAI，但卻并不是AI最頂級的會議,。這是不是很有意思,？那么AI的最 頂級會議是誰辦的呢,？是IJCAI Inc.，一個從名字上看起來象公司的機構(gòu),，其唯一 工作就是每逢奇數(shù)年辦一次IJCAI會議,。IJCAI從1969年開始，到現(xiàn)在中國大陸被錄 用的文章總共大概也就10篇左右,。之所以難度這么大，是因為AI下面包含的子領域 太多,，能有10篇文章的子領域就算相當大的了,。另一方面，是因為IJCAI名聲大,， 國外學者自己在投稿時會掂量分量,，質(zhì)量一般的文章根本不往那兒投。所以雖然 IJCAI的錄用率一般是20%-25%,，看起來并不低,，但其錄用難度卻比很多好刊物還難。 除了IJCAI,，AI里面最好的會議應該算AAAI了,。由于AI本身發(fā)展很迅速，目前一些 子領域開始有點自立門戶的味道,，所以也有一些新的頂級會議出現(xiàn),，例如機器學習 的ICML、神經(jīng)計算的NIPS等等,，但總的來說，影響還是比IJCAI要小一些,。一個很 有趣的現(xiàn)象就是在有IJCAI的年度,，這些會議的錄用難度會比沒有IJCAI的年度小 得多。 在學術期刊方面,，最好的應該是AI Journal和IEEE TPAMI,，在雜志方面，最好的是 AI Magazine,。一般認為最高刊物是AI Journal（即Artificial Intelligence),， 因為它創(chuàng)刊早，聲譽高,。但AI Journal以前完全偏重于基于符號化建模的研究,，大量 文章都是非單調(diào)推理等方面的，其他的新興領域尤其是基于實驗方法學的領域想有 文章簡直難于登天,。但最近幾年,，該刊基調(diào)有點轉(zhuǎn)變,，計算智能等新領域的文章也 開始出現(xiàn)了，實驗方法學也開始被接受,。TPAMI的聲譽也很高,，但其范圍更局限，幾乎 完全放在模式識別及相關領域上,，而且即使是模式識別,，語音方面也幾乎不包含。 因此更恰當?shù)卣f,，TPAMI是模式識別的最高刊物,。如果說AI Journal相當于JACM， 那么AI Magazine就相當于CACM,。 和AI方面的會議一樣,，一些壯大起來的子領域也有自己的頂級刊物，象機器學習的 Machine Learning,，神經(jīng)計算的Neural Computation,，視覺的IJCV等。其他一流 但非頂級的刊物主要包括JAIR,、IEEE Trans中相關的刊物等等,。 -- |
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