Chenfiona的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/Chenfiona

博文

引用量TOP好文 | 人工智能领域高引用文章集锦 (2022-2023年)

已有 382 次阅读 2024-1-9 17:33 |个人分类:好文推荐|系统分类:论文交流

title.jpg

2022年出版以来,MIR发表了诸多前沿好文,特此整理引用量TOP好文如下,并附上部分论文的中文导读、作者报告及宣传短视频,欢迎阅读及观看。文末提供相应文章纸刊免费邮寄服务,欢迎感兴趣的老师同学们登记领取。

01 引用量:75次

YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception

Dong Wu, Man-Wen Liao, Wei-Tian Zhang, Xing-Gang Wang, Xiang Bai, Wen-Qing Cheng & Wen-Yu Liu

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1339-y

02 引用量:40次

Evolutionary Computation for Expensive Optimization: A Survey

Jian-Yu Li, Zhi-Hui Zhan & Jun Zhang

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1317-4

中文导读:

华南理工詹志辉团队 | 综述: 面向昂贵优化的进化计算

作者报告:

智能科学创新讲堂 | 华南理工詹志辉:面向昂贵优化的进化计算 

宣传短视频发布于MIR视频号(以下为视频截图)

詹志辉.png

03 引用量:25次

Paradigm Shift in Natural Language Processing

Tian-Xiang Sun, Xiang-Yang Liu, Xi-Peng Qiu & Xuan-Jing Huang

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1331-6

中文导读:

复旦邱锡鹏团队 | 综述:自然语言处理中的范式转换

作者报告:

智能科学创新讲堂 | 复旦大学邱锡鹏:自然语言处理中的范式迁移 

宣传短视频发布于MIR视频号(以下为视频截图)

邱锡鹏.png

04 引用量:22次

Machine Learning for Cataract Classification/Grading on Ophthalmic Imaging Modalities: A Survey

Xiao-Qing Zhang, Yan Hu, Zun-Jie Xiao, Jian-Sheng Fang, Risa Higashita & Jiang Liu

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1329-0 

中文导读:

精选综述 | 用于白内障分级/分类的机器学习技术

作者报告:

智能科学创新讲堂 | 南方科技大学刘江:智能眼科图像处理及iMED团队科研进展

宣传短视频发布于MIR视频号(以下为视频截图)

刘江.png

05 引用量:19次

Brain-inspired Intelligent Robotics: Theoretical Analysis and Systematic Application

Hong Qiao, Ya-Xiong Wu, Shan-Lin Zhong, Pei-Jie Yin & Jia-Hao Chen

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1390-8

中文导读:

乔红院士团队 | 类脑智能机器人:理论分析与系统应用

宣传短视频发布于MIR视频号(以下为视频截图)

乔红.png

06 引用量:18次

VLP: A Survey on Vision-language Pre-training

Fei-Long Chen, Du-Zhen Zhang, Ming-Lun Han, Xiu-Yi Chen, Jing Shi, Shuang Xu & Bo Xu

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1369-5

07 引用量:18次

Deep Gradient Learning for Efficient Camouflaged Object Detection

Ge-Peng Ji, Deng-Ping Fan, Yu-Cheng Chou, Dengxin Dai, Alexander Liniger & Luc Van Gool

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1365-9

中文导读:

ETHZ团队 | 一种基于深度梯度学习的高效伪装目标检测方法

宣传短视频发布于MIR视频号(以下为视频截图)

ETHZ.png

08 引用量:15次

Video Polyp Segmentation: A Deep Learning Perspective

Ge-Peng Ji, Guobao Xiao, Yu-Cheng Chou, Deng-Ping Fan, Kai Zhao, Geng Chen & Luc Van Gool

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1371-y

中文导读:

Luc Van Gool团队 | 深度学习视角下的视频息肉分割

宣传短视频发布于MIR视频号(以下为视频截图)

息肉.png

09 引用量:13次

A Dynamic Resource Allocation Strategy with Reinforcement Learning for Multimodal Multi-objective Optimization

Qian-Long Dang, Wei Xu & Yang-Fei Yuan

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1314-7

10 引用量:11次

A Framework for Distributed Semi-supervised Learning Using Single-layer Feedforward Networks

Jin Xie, San-Yang Liu & Jia-Xi Chen

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1315-6

11 引用量:10次

Multi-dimensional Classification via Selective Feature Augmentation

Bin-Bin Jia & Min-Ling Zhang

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1316-5

中文导读:

东南大学张敏灵团队 | 基于选择性特征增广的多维分类方法

作者报告:

智能科学创新讲堂 | 东南大学张敏灵:多维分类的研究

宣传短视频发布于MIR视频号(以下为视频截图)

张敏灵.png

12 引用量:10次

From Teleoperation to Autonomous Robot-assisted Microsurgery: A Survey

Dandan Zhang, Weiyong Si, Wen Fan, Yuan Guan & Chenguang Yang

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1332-5

中文导读:

综述:从远程操作到自动机器人辅助显微手术

13 引用量:10次

DepthFormer: Exploiting Long-range Correlation and Local Information for Accurate Monocular Depth Estimation

Zhenyu Li, Zehui Chen, Xianming Liu & Junjun Jiang

全文下载:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1458-0

中文导读:

哈工大江俊君团队 | DepthFormer: 利用长程关联和局部信息进行精确的单目深度估计

以上引用数据基于Springer主页统计,统计截止时间为2023年12月29日。

关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划",已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。

往期目录

2023年第6期 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计...

2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架... (机器智能研究MIR)

2023年第4期 | 大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习......

2023年第3期 | 人机对抗智能、边缘智能、掩码图像重建、强化学习... 

2023年第2期 · 特约专题 | 大规模预训练: 数据、模型和微调

2023年第1期 | 类脑智能机器人、联邦学习、视觉-语言预训练、伪装目标检测... 

2022年第6期 | 因果推理、视觉表征学习、视频息肉分割...

2022年第5期 | 重磅专题:类脑机器学习

2022年第4期 | 来自苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队、清华大学戴琼海院士团队等

2022年第3期 | 聚焦自然语言处理、机器学习等领域;来自复旦大学、中国科学院自动化所等团队

2022年第2期 | 聚焦知识挖掘、5G、强化学习等领域;来自联想研究院、中国科学院自动化所等团队

主编谭铁牛院士寄语, MIR第一期正式出版!

好文推荐

综述 | 清华张学工教授: 肺癌影像组学中的机器学习

哈工大江俊君团队 | DepthFormer: 利用长程关联和局部信息进行精确的单目深度估计

Luc Van Gool团队 | 通过Swin-Conv-UNet和数据合成实现实用图像盲去噪

贺威团队&王耀南院士团队 | 基于动态运动基元的机器人技能学习

乔红院士团队 | 类脑智能机器人:理论分析与系统应用 (机器智能研究MIR)

南科大于仕琪团队 | YuNet:一个速度为毫秒级的人脸检测器

上海交大严骏驰团队 | 综述: 求解布尔可满足性问题(SAT)的机器学习方法

西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习

高文院士团队 | 综述: 大规模多模态预训练模型

前沿观点 | 谷歌BARD的视觉理解能力如何?对开放挑战的实证研究

港中文黄锦辉团队 | 综述: 任务型对话对话策略学习的强化学习方法

南航张道强教授团队 | 综述:用于脑影像基因组学的机器学习方法

ETHZ团队 | 一种基于深度梯度学习的高效伪装目标检测方法 (机器智能研究MIR)

Luc Van Gool团队 | 深度学习视角下的视频息肉分割

专题综述 | 高效的视觉识别: 最新进展及类脑方法综述

北大黄铁军团队 | 专题综述:视觉信息的神经解码

专题综述 | 迈向脑启发计算机视觉的新范式

专题好文 | 新型类脑去噪内源生成模型: 解决复杂噪音下的手写数字识别问题

戴琼海院士团队 | 用以图像去遮挡的基于事件增强的多模态融合混合网络

ETH Zurich重磅综述 | 人脸-素描合成:一个新的挑战

华南理工詹志辉团队 | 综述: 面向昂贵优化的进化计算

东南大学张敏灵团队 | 基于选择性特征增广的多维分类方法

联想CTO芮勇团队 | 知识挖掘:跨领域的综述

复旦邱锡鹏团队 | 综述:自然语言处理中的范式转换

MIR资讯

致谢审稿人 | Machine Intelligence Research

年终喜报!MIR科技期刊世界影响力指数跻身Q1区 (含100份龙年礼包)

最新 | 2023研究前沿及热点解读 (附完整PDF)

前进20名!MIR再度跻身国际影响力TOP期刊榜单

2022影响因子发布!人工智能领域最新SCI & ESCI期刊一览

喜报 | MIR入选图像图形领域 T2级 “知名期刊”!

双喜!MIR入选”2022中国科技核心期刊”,并被DBLP收录 | 机器智能研究MIR

报喜!MIR入选2022年国际影响力TOP期刊榜单

喜报 | MIR被 ESCI 收录!

喜报 | MIR 被 EI 与 Scopus 数据库收录

图.gif



https://m.sciencenet.cn/blog-749317-1417232.html

上一篇:致谢审稿人 | Machine Intelligence Research
下一篇:MIR 优秀编委 & 优秀审稿人 & 高被引论文 (2023年度)

0

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-4-14 06:15

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部