关于分子动力学模拟中邻区列表算法的优化理论 侯吉旋 Laboratoire de Physique, UMR 5182 CNRS, Ecole Normale Suprieure de Lyon, 46, Alle dItalie, F-69364 Lyon Cedex 07, France 在过去的半个世纪里，分子动力学方法已经成功地应用到许多科学领域并取得了众多成果。但由于计算机的计算能力有限，大尺度的分子动力学模拟一直是一个难题。对于一个含有 N 个粒子的可加系统，每一步运算都需要计算 N(N-1)/2 个粒子相互作用。然而对于短程相互作用体系，如 Lennard-Jones 系统，每个粒子只与距离小于截断半径 R cut 范围内的粒子相互作用，因此在实际运算过程中只需要计算大约 (4 p R cut 3 r /3)N/2 个粒子相互作用即可， r 为系统的密度。可见大部分计算时间都浪费在对结果没有贡献的粒子间相互作用上。 为此在 1967 年 Verlet 采用了一种邻区列表算法，大大缩短了短程相互作用系统的计算机模拟的计算时间。在这个算法中，引入了一个比截断半径 R cut 稍大的列表半径 R list ，两者之差叫做皮肤半径 D R list -R cut ，见图 1 。在模拟的第一步，每个粒子的半径为 R list 的邻区内的粒子编号都储存在一个列表里，在接下来的运算中，我们只需要考虑该粒子与之相对应的列表中的粒子的相互作用，这样每步的运算量正比于 N 。直到有一个粒子的位移大于皮肤半径的一半，即 D /2 ，则列表需要更新，以免在列表半径以外的粒子进入到相互作用区域内，那么这一步的运算量正比于 N 2 。由于仅在需要更新列表的时候运算量与没有采用邻区列表算法时候的运算量相当，而其他步数都节省了很多运算时间，因此邻区列表算法大大加速了分子动力学模拟。 邻区列表算法示意图 皮肤半径 D 大小的选取直接影响了计算时间的长短。如果 D 太小，则列表需要经常更新，那么就无法节省计算时间。如果 D 太大，以至于列表里面几乎涵盖了整个体系大部分粒子，尽管列表不需要更新，但是每一步的计算量和不使用邻区列表的时候一样，也无法节约时间。因此需要选择一个最优的 D ，使得计算时间最小。 尽管邻区列表算法被广泛应用，但是很少有文章系统地研究过邻区列表算法的优化问题。我们提供了一种选择最优化参数的计算方法。 通过分别使用自由粒子近似和扩散近似对所需模拟的时间进行计算 , 再对两种近似计算进行比较 . 我们研究了更新间隔和皮肤半径 D 的关系。当 D 较小的时候，更新间隔是 D 的一次函数，对应于自由粒子近似；当 D 较大的时候，更新间隔是 D 的二次函数，对应了扩散近似。 更新间隔与皮肤半径的关系 the solid line is given by free particle approximation; the dashed lineis given bydiffusion approximation. 现在来看看我们最关心的计算机所消耗的时间。 下图显示了不同浓度下计算时间和皮肤半径大小的关系。正如所预期的，在皮肤半径 D 小的时候，自由粒子描述与模拟数据符合得很好，而在皮肤半径 D 大的时候扩散描述与模拟数据符合得很好。同时，在密度小的时候，自由粒子描述与大部分数据都很接近，而扩散描述只与小部分数据符合。而当密度升高，自由粒子描述与模拟数据的符合程度逐渐降低，而扩散描述与模拟数据的符合程度逐渐升高。从图中我们可以看到，能让计算时间最小的皮肤半径的值介于自由粒子描述的最优化点和扩散描述的最优化点之间。密度越小，实际模拟的最优化点和自由粒子描述的最优化点越接近。而密度越大，实际模拟的最优化点和扩散描述的最优化点越接近。 The CPU time as a function of the skin radius for different density. 有了我们的理论之后，做分子动力学模拟的你就不需要盲目的尝试了。如果你的系统处在低密度状态，使用自由粒子近似就知道怎么选择参数让计算时间最小。如果你的系统是高密度状态，那么用扩散近似就知道怎么选择参数了。一般情况下，最优的参数选择都会落在这两个近似给出的最优值之间。 References 侯吉旋，司黎明 , Optimization Theory for Neighbor List Algorithmin Fluid System Simulation . 物理化学学报 , 2009, 25 (03): 430-434.
SOA （面向服务的架构 ）这个概念已经喧腾一段时间了，但是这个技术到底怎样，如何实现，我们即将出版的一本书描述了SOA的来龙去脉以及实现经验，包括技术、组织机构和人员方面的问题等。摘录本书的内容如下： SOA的大量采用可能是由于它在IT和业务部门之间架起了桥梁。 以前，企业中IT和业务部门之间有道墙，业务部门将需求抛过围墙，然后IT部门在围墙后面试图弄明白业务人员想要什么。现在，企业中的相关各方希望打破这个围墙。 在上个世纪五六十年代，当IT还是新事物时，接触它的人是专家，这些专家可以很容易地了解简单的业务要求，知道如何能够更快地使某些业务过程自动化，然后编成软件。随着个人计算机的发展，更多的人知道了如何进行编程，这形成了一个更懂计算机的用户群体，他们知道如何对IT部门提出更复杂的要求。在上世纪七十年代，越来越多的软件供应商在市场上出现，为许多行业提供操作自动化的解决方案。 市场化的结果使得公司开始寻求IT外包，因为IT变得过于复杂，内部的团队不能够胜任马上实现业务需求，以击败竞争对手。这些外包的服务提供者在客户的要求和竞争压力下，需要提供尽可能低的费用以获取长期的合同，从而确保稳定的收入。实现这一点的途径之一就是，服务提供者实现标准化，并复用已有的IT架构和解决方案。 在上世纪九十年代，兼并和收购的规模越来越大，所以一些不兼容的IT解决方案需要进行集成。这些系统缺少作为广泛接受的标准的行业业务模型，使共享成为困难。对于企业IT系统更快速集成的要求，标准软件包未考虑到的特殊业务单元需求的不断增长，以及基于因特网的新业务之间协作的需求，这些都驱动了对IT行业标准的需求。 因此，SOA是一个框架，目的是集成业务过程和起支撑作用的IT基础设施。这些业务过程和IT基础设施包括：安全的、标准化的组件，即服务，可以复用和组合，以应对不断变化的业务需求。 书名：SOA实践指南应用整体架构 原书名：Implementing SOA：Total Architecture in Practice 作者：Paul C. Brown ISBN：7-111-26334-0 定价：59.00 页数：360 出版日期：2009年04月08日 译者：胡键; 宋玮; 祁飞
by 图灵刘江 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/turingbook 【图灵本月主打书】 iPhone开发基础教程 Amazon榜首图书，让我们抢先拥抱软件开发的未来 Flex 3权威指南 来自Adobe公司的官方教程 刚才看 HackerNews 获悉，昨天， ACM（计算机学会）将 最新一届图灵奖颁发给了麻省理工学院的女教授 Barbara Liskov 。她将获得Intel和Google赞助的25万美元奖金。 这位美国第一位计算机科学女博士，如今成为了有史以来第二位女性图灵奖得主（第一位是前年得奖的 Frances Allen ）。如果说前年和 去年 两届图灵奖得主我们很多同学都不熟悉的话，那么Liskov你要是没听说过，那就别大言不惭地说自己是程序员啦，面壁三天去先。什么？你不知道图灵奖？那，那你来CSDN干嘛？ ACM网站正式的颁奖理由是： For contributions to practical and theoretical foundations of programming language and system design, especially related to data abstraction, fault tolerance, and distributed computing. （对编程语言和系统设计的实践与理论基础，尤其是数据抽象、容错和分布式计算方面的贡献。） Wikipedia上对她的简介是这样的（这个条目是我刚才写的，呵呵）： 芭芭拉利斯科夫 （1939年），本名Barbara Jane Huberman。美国计算机科学家，2008年图灵奖得主，2004年约翰冯诺依曼奖得主。美国工程院院士，美国艺术与科学院院士。ACM会士。现任麻省理工学院电子电气与计算机科学系教授。 1961年在加州大学伯克利分校获得数学学士学位。1968年在斯坦福大学获得博士学位，她是美国第一个计算机科学女博士。导师为1971年图灵奖得主约翰麦卡锡，论文题目是国际象棋残局程序。 利斯科夫领导了许多重要的项目，包括小型低成本交互式的分时操作系统Venus，第一个支持数据抽象的面向对象编程语言CLU的设计与实现，第一个支持分布式程序实现的高级语言Argus，面向对象数据库系统Thor，还有最近的Byzantine分布式容错系统。其中，CLU语言对现代主流语言如C++/Java/Python/Ruby/C#都有比较深远的影响。而她从这些实际项目中提炼出来的数据抽象思想，已经成为软件工程中最重要的精髓之一。 她另外一个在程序设计中有广泛应用的成就，是与周以真（Jeannette Wing）一起提出的Liskov替代原则，是面向对象最重要的几大原则之一。 【图灵图书推荐】图灵奖得主著作：Jim Gray 事务处理：概念与技术（英文版） Ian Sutherland 高速CMOS电路设计：Logical Effort方法（英文版） 可以说，Liskov是历史上为数不多的与程序设计直接相关，或者说是程序员出身的图灵奖得主。她的博士论文就是一个程序，还是一个游戏程序嘛。而Liskov替代原则，只要你用面向对象，就很可能天天在用。 关于CLU语言，还可以多说几句。在Wikipedia CLU条目 上有这样的一段话： Python and Ruby borrowed several concepts from CLU (such as the yield statement and multiple assignment) CLU and Ada were major inspirations for C++ templates. CLU's exception handling mechanisms also influenced newer languages like Java and C++. All objects in a CLU program live in the heap, and memory management is automatic. These elements directly influenced Java. Python and C# include generators (iterators in C#), which first appeared in CLU as iterators. Lua took multiple assignment and multiple returns from function calls from CLU. 搜索了一下，国外有 DDJ 和 MIT 网站有报道。国内 新浪 和 搜狐 基本上就是翻译了上述外国网站上的内容，内容很业余，但是比起前几年过了多少天也没反应，已经强很多了。DDJ的报道还是比较深入的，还有一个小的QA： Q : When you began your career in computer science, it was still a relatively young field. How have you seen this discipline evolve over time -- at MIT and elsewhere? A : The change has been tremendous. When I started, most of the field was unexplored and there were obvious problems everywhere -- lots of low-hanging fruit, but also very fundamental issues that were poorly understood and very confusing. Today the field is on a very sound foundation. There are still many problems to work on, but now this work happens in the context of all that has gone before. When I started, this context was missing, so you just struck out on your own. Q : Looking back at your career, what is the single accomplishment of which you are most proud? A : Probably the development of the concept of data abstraction and the CLU programming language. This work was done at MIT in the 1970s. Q : Where do you plan to focus your research going forward? A : Today I am working primarily on distributed systems -- systems that run on many computers connected by a network like the Internet. My focus recently has been on the security of online storage. I believe that more and more users will store their information online, but the storage they use needs to be implemented so that they don't lose their information, their information is available when they need it, and they can be confident that their confidential information will not be leaked. Q : As the first woman to earn a PhD in computer science, what advice would you give to other women who are considering going into this field? A : I have found computer science to be a wonderful field to work in. I think the main reason is that the kind of thinking and problem-solving it requires matches my abilities. I believe that finding work to do that you like and are good at is the most important way to find a satisfying career. Young women (and young men) who find that computer science is a match for them should pursue it. There is lots of interesting work remaining to be done. Q : When you began studying computer science at Stanford, computers were big mainframes and the Internet was still in the distant future. Today, computers fit in the palm of our hands -- many are much smaller -- and the Internet is ubiquitous. Given that you have watched these transformations over the last five decades from a front-row seat, what do you think the next half-century will hold? A : I don't have a crystal ball! It seems obvious that computers and the Internet will continue to be very important to individuals, companies and society. But I don't know the exact form this will take. 【延伸阅读】 2007年图灵奖揭晓 Frances Allen荣获2006年图灵奖 帮助寻找图灵奖得主Jim Gray 图灵奖得主、FORTRAN之父逝世一位回头浪子的传奇人生
一个人和一台机器分别呆在两间封闭的屋子里，从外面看不见也听不见什么，另一个人用传真的方式对他和它进行提问，一段时间后，如果提问者没有分辨出哪一个是人哪一个是机器的话，我们就可以认为这台机器能像人一样思考。 这是英国天才数学家阿兰图灵在1950年提出的判断计算机是否具有智能的测试。他预言，总有一天计算机可以通过编程获得与人类竞争的智力。1997年，国际象棋棋王卡斯帕罗夫输给了超级计算机深蓝，没有体力消耗、注意力永远集中、不受任何心理影响，面对这样一个敌手，卡斯帕罗夫心力憔悴。在人类引以为自豪的智力游戏上击败人类，图灵的预言实现了。可难道我们必须要承认这台冷冰冰、硬邦邦的机器是智能的，而且比我们还要聪明？ 智力之谜 至少国际象棋是下不赢它了，但可以肯定，面对我那脑筋早已不灵光的老祖母都能听懂的笑话，它会令人扫兴地无动于衷，向它投以爱意的目光也得不到任何的回应。那么凭什么说它是智能的？智能、智力是指什么？当我们说一个人比另一个人更聪明时是什么意思？智力可以量化吗？如果可以的话，是否能够说一只猫比一只蝴蝶更聪明，一只蝴蝶比一只蚯蚓更聪明？如此一来，某种生物应该拥有最少量的智力，这点智力能供它做些什么？而认得镜中的自己，并自信地问出：魔镜魔镜告诉我，我是不是世界上最美的人？又需要多少份的智力？ 这些问题令人着迷，不仅因为有趣，还在于猫拥有爬树的能力，但不会思考自己为什么能够爬树，蝴蝶拥有飞翔的能力，但不会思考自己为什么能够飞起来，我们蒙造物之青睐，进化出思考的能力，于是会去思考猫如何爬树，蝴蝶如何飞翔，最终还要不可避免地来思考思考本身：智力究竟是什么？它是如何产生的？ 在西方，柏拉图首先认识到智力是由大脑产生的。2000多年后的1904年，一系列认知实验表明，同一个人在不同的认知任务中都会表现的很出色，英国心理学家斯皮尔曼由此提出在我们的智力活动中，有一个通用因素（general factor）发挥着决定性作用。在将这个通用因素量化后，我们得到了评判一个人聪明程度的标准智商（IQ：intelligence quotient）。 虽然以前也可以通过经验对一个人的智力水平做出八九不离十的推断，但现在我们有了更简单的办法给他做一套智商测试题，看看分数如何。仅凭一个分数就对一个人聪明与否下定论似乎显得过于草率，但事实是智商已成为这个世界上继阶级、种族之后又一个将人与人区分出差别的工具，而且不得不承认它很有效。 正如在无数个苹果掉落于地上之后牛顿才发现万有引力一样，从经验上升到理论需要一个漫长的过程。在智商这个评判智力水平的标准大行其道之时，我们对智力是什么以及它是如何产生的却仍然一无所知。当然，这些问题并没有被科学家遗忘，只要时机成熟，他们就要有所作为。 2000年，脑科学家约翰邓肯在用不同类型、不同难度的智商测试题为难受试者时发现，大脑为了完成任务，总是会征召同一块皮层区域侧额叶（lateral frontal cortex）。这似乎表明侧额叶的功能与所谓的通用因素密切相关，换句话说，侧额叶在智力产生过程中起到了关键性作用。从整个大脑到一块皮层，智力的来源范围缩小了，但随后的研究又将这个范围扩大了一些，执行任务者变为一个额叶顶叶网络，其成员包括侧前额叶（lateral prefrontal cortex）、前扣带回（anterior cingulate cortex）和后顶叶（posterior parietal cortices）。后顶叶取代侧额叶成为关键角色，驱动整个网络的运转，并且与智商高低直接相关。天才不是像我们以为的那样，在酝酿奇思妙想时调动了普通人未曾开发过的神秘脑区，而只是更充分地利用了后顶叶来解决问题。 负责智力活动的额叶顶叶网络（红色） 不过智商高就一定是天才吗？天才就一定智商高？智商只有75的阿甘（电影《阿甘正传》的主人公）用他奇迹般的一生质疑了这一点。当然这只不过是个电影，而现实生活中雨人的事迹是无可置疑的，智商一般在35至70之间的他们往往无法握住碗筷吃饭，穿衣叠被困难重重，但却可以在30秒内准确算出2的64次方是多少；在初次听到柴可夫斯基第一号钢琴协奏曲几小时后，将其行云流水般毫厘不差地弹奏出来如果说这是一种异常情况，缺少普遍性的话，正常人中智商不高却有所成就的人物会更具说服力，比如现任美国总统。 看来智商并不代表一切，平日里不大会有人一直在推断一组数字的末尾应该是多少，或是根据前面的图形去决定最后一个的样子，而斯皮尔曼的认知任务和智商测试题却只考虑了这一种能力分析、逻辑、推理。但事实上，我们并不必总是深思熟虑、条理清楚，瞬间的灵光闪现和大而化之的宽容、幽默很多时候会更有效，而这些也都是人类伟大的进化成果，需要被扩展到智力的概念里。 应运而生的是 斯腾伯格 的三元智力理论，他将智商所代表的通用因素归属为分析智力，除此之外还有创造性智力和实践智力。前者包含了灵感、直觉、想象力等，在诸如即兴作诗、给一幅卡通画加上标题时要用到。创造能力主要跟右半球有关，这半个大脑负责音乐、绘画、空间几何以及想象和综合等功能，一部分雨人的天分就是在左脑受损后才意外获得的。后者指的是解决实际问题和做出决定的能力，因此当我们嘲笑小布什的低智商时，不妨考虑下他是否在这方面有过人之处。 从柏拉图时代到现在，人类的进步仅限于把智力的诞生地从笼统的大脑锁定至特定的皮层区域，至于大脑是如何通过智力活动为爱因斯坦、达尔文、秦始皇、毛泽东带来巨大成就的，我们茫然无知。 国际象棋与围棋 自从获得了智慧，人类就一直试图将它以不同的形式表现出来，于是才有了文学、艺术、思想游戏也是之一，其中尤以国际象棋和围棋历史悠久、好者众多，而且分别代表了西方和东方的思维方式、文化特点，因此这两种智力游戏对大脑征用情况的不同，能够说明些问题。 对对弈时的大脑活动进行全程跟踪记录不现实而且没必要，庞杂的数据无法加以区别和分析，弈者不可能自始至终都专注于棋局，总有些时候会注意力发散，大脑一片空白。实验要在达到明确目的的前提下尽量简化，棋手无需下一整盘棋，而是盯着显示屏就可以了，上面每隔30秒会周期性地出现空白棋盘、棋子随机摆放的棋盘、空白棋盘、正常的中盘对局，受试者被要求在对局出现时考虑白棋接下来的走法。空白棋盘和随机棋盘起着参照作用，在将它们所引起的大脑活动从对局时的大脑活动中去除掉之后，留下来的便是纯粹的思考痕迹。 实验结果显示，在谋划应招的过程中，被认为参与智力活动的大脑区域纷纷登场亮相，而顶叶是其中的主角。顶叶与视觉注意的维持和心理景象的产生密切相关，爱因斯坦天才的可能来源之一便是他的顶叶比普通人宽。有趣的是，国际象棋与围棋在对顶叶的重视上保持一致，但在对待左右脑的态度上出现了分歧，前者多利用左脑，而后者更倾向右脑。 虽然都是棋类游戏，都是需要充分调动大脑资源的智力活动，但下国际象棋与下围棋就像做数学题与作诗一样存在着本质的区别，而区别来自于规则： 在国际象棋中，每个子身份不一、本领各异，兵只能步步前进，而马可跳日，相可斜走，后则能控制四面八方。王是胜败关键，一盘棋围绕着如何将死对方的王与如何保护己方的王展开。开局时，双方棋子站在黑白格中列阵以待，交战时，用适当的子走到适当的地方，消灭敌有生力量或占据有利位置。 身份、地位带来了独特的天赋，但同时也带来了限制，对子的使用、选择要以其被赋予的固定价值为依据：是策马从斜刺里跳出，踩踏八方？还是驱车长途奔袭，控制两线？开盘时的列阵布局是初始条件，棋子们必须先排队站好，战役才能拉开序幕。而战役的目标很清楚：刺王杀驾，这为整盘棋带来了明确的最终结果。在一定的初始条件下，率领等级分明、价值固定的手下兵将去追求一个已知的明确结果，国际象棋即是如此。这个过程基本上要依靠逻辑来实现，而逻辑正是左脑所擅长的。 在围棋中，子子相同，全无个性，由围空多少来决定输赢。初始时，棋盘上只有横竖十九条线彼此交错。弈者于交叉点处落子，从无到有，棋局的发展不受布局限制。每子落下，意在与已有之子相互勾连，控制四周道路，扩张势力，压迫对方。棋理重在对全局的整体把握，而非局部的具体得失。 棋子间没有区别、彼此平等使弈者不必费心选择，信手拈来即可。初时棋盘的空无一物更是还人以自由，宏篇妙局尽藏于胸，随棋势发展而逐现。输赢的判定取决于围空多少，但没有明确的终止条件，胜负存乎一心。运筹帷幄，无中生有，少受客观限制，直达人心，围棋的意境在于此。很显然，这需要更多的直觉和灵感，综合与想象，而右脑正是这方面的行家。 规则的背后是文化。西方重视个体，鼓励个性，擅长从一点入手，运用逻辑进行透彻的分析；而东方更在意整体，注重联系，习惯从全局出发，综合各处信息，掌控大势。东西方思维方式间存在如此区别并不令人感到新奇，而现在人们想要再为其添加些来自科学的佐证：直接通过实验数据将这种差异描述出来。 研究人员试图从看待世界的角度上彰显这种差异，他们让欧美学生与中国学生观察同一张图片，图片内容包括突出的前景对象与相应的背景衬托，比如原野上的一只狮子。受试者的眼球活动情况被同时记录下来，以便对照。不出所料，前者的眼睛更快地集中在前景对象上，并对其保持了更为长久的热情，而后者则对背景给予了更多时间的关注。 对图片的视觉偏好揭示了欧美学生可能更热衷于分析狮子的性别、年龄，以及它目前的心情与精神状态，而中国学生也许更想知道在这夕阳西下的黄昏，这头孤独的狮子为何会出现在如此荒凉的地方，它打算做些什么？思维方式的差异不会与生俱来，但可以追溯到孩提时代，一位美国母亲会对她的孩子说：迈克，给你辆小卡车，你看它闪闪发光，还有四个轮子。而中国父亲的说法是：儿子，我把车推给你，你再推回来，小心不要撞到墙，会坏的。 逻辑而已 文化的不同导致了思维方式的不同，思维方式的不同导致了游戏规则的不同，游戏规则的不同导致了棋王的含恨落败。 人们很难对由硅片、各种聚合材料、电子器件、金属线、铁皮外壳组合而成，被锁在柜子里，运行起来嗡嗡作响，重达1.4吨的深蓝报以太多的敬意，但它确实战胜了有血有肉，行动自如，能够微笑说话，体重不到200斤的卡斯帕罗夫。而既然国际象棋是人类发明的，用来一较智力高下的游戏，那么就不得不承认这台机器拥有了智力，甚至已经超过了人类。 但伟大的成就仅限于分析智力，国际象棋的规则决定了这是一个逻辑游戏，而逻辑正是计算机所擅长的。根据每个子的性能、作用为其赋上值（会根据所在位置和棋局所处阶段进行相对调整），比如兵：1；马：3；相：3.5；车：5；后：10；王：100，根据棋子所在位置能够控制的四方格数为该位置赋值，为当前局面下己方子力对对方的威胁程度赋值，为当前局面下己方王所处位置的安全性赋值现在，棋盘上的一切都变成了数字，接下来要做的是对下步棋的可走位置进行彻底搜索，当发现在把某一子落入某一格后，所有相应的赋值加起来最大时，好了，就是这一步。 这就是计算机对国际象棋的理解，而虽然人在玩这个游戏时也要不停地分析、推理，但肯定无法如计算机般绝对理性，当太多的可能性导致逻辑无法胜任时，就只能靠直觉和想象力来帮忙了。另外人对棋局的分析是高效而富有弹性的，在考虑下步棋的走法时，根本不会去分析角落里目前毫无用处的车横移一步可能带来什么结果，但计算机会，因为它用的是最笨、最简单的办法：搜索再搜索，计算再计算。 我们可以嘲笑计算机的笨蛋逻辑，但必须要承认它很有效。依靠这种笨蛋逻辑，计算机下赢了拥有聪明逻辑，更有直觉帮忙的人，而正如卡斯帕罗夫所说：直觉带来的棋往往更好、更巧妙。当然做到这一点是需要代价的，那就是巨大的计算量，巧得很，不知疲倦和速度正是计算机的特长，深蓝每秒至少可以计算2亿步棋，卡斯帕罗夫呢？ 事情似乎是这样的：计算机试图在用一种勤能补拙的方式与人类抗衡，通过不厌其烦地将最简单的逻辑重复重复再重复，来完成人类几乎一蹴而就的分析过程。而国际象棋的规则允许了这种可能性：逻辑分析是主角，虽然我们也要用到直觉。因此当计算机的硬件保证了实现这种方式所需的计算量时，忽略铁皮外壳与嗡嗡作响，我们迎来了一个可怕的对手。 计算机的手段实在算不上高明，但在不知道对方是谁的情况下，我们多半会觉得这人极度冷静、理智、思维严谨，是个厉害的高手，智商肯定不低。所以尽管不情愿，也必须要承认这机器是有智力的，虽然仅限于分析智力。知道真相后可能会有些不服气，这么笨的方法！但就算对面是卡斯帕罗夫，如果你清楚了他每一步棋产生的确切经过，恐怕也不会将原有的敬意保留太多。我们的敬畏来自神秘感。 当国际象棋特级大师们对人机大战的未来前景越来越持悲观态度的时候，李昌镐、马晓春们却可能都还意识不到围棋电脑棋手的存在，因为它们现在的水平只够在业余级别的门口徘徊。显然，这种天壤之别可以通过规则来解释，围棋是右脑游戏，是直觉、灵感、想象力的游戏，逻辑在这里不过是个小配角。因此面对落子成势时的随心所欲、把握全局时的模糊理解，计算机运用它的笨蛋逻辑牟足了劲却仍是不知所以然，入不了门。 所以我们大可不必认为深蓝及其后继者的存在是对人类的无情挑战，并因此觉得受到了侮辱或感到沮丧不安。汽车跑得比我们快，轮船游得比我们快，计算器算的比我们快，但没有人会对此忧心忡忡，因为这帮家伙只是在某方面比我们强，更重要的是，它们不过是些工具，谁会去嫉妒锤子和菜刀？前者可比拳头硬，后者要比牙锋利。深蓝的优势是逻辑，但也仅限于此，不还是要乖乖听主人的话？想要赢它也容易，大不了关机，用锤子也行。 计算的宿命 不过，计算机勤能补拙的法宝真的没用了吗？毕竟棋盘就那么大，子就那么多，总有下完的时候。理论上是可以的，如果能在每下一子之前，将其可能放入位置所带来的可能变化，以及对最终结果的可能影响都统统计算个遍，还是有资格坐在李昌镐对面的。但不幸的是，这种算法所需的计算量会使整个宇宙都显得微不足道。 只有退而求其次，不追求完美，而是通过某种算法得到一个差不多的下法就可以了。委曲求全的结果是，在当前所能接受的计算量下，计算机还达不到业余一段的水平。看来要想取得更令人满意的成绩，必须拥有更好的算法和更快的计算速度。事实上这两者都在进步，或许十年后今天的新闻是：一台半个上海大的电脑向常昊挑战围棋，常昊为捍卫人类尊严欣然迎战。但也有可能电子计算机在达到物理极限时的计算速度，仍然无法形成对围棋高手的威胁，那么就需要新生力量来接过重任了，比如量子计算机。 现在好像已经不是规则的问题了，而是计算量的问题。也就是说，只要计算量足够大，运用计算机的笨蛋逻辑也能做到灵感、直觉、想象力做到的事。如果说面对逻辑上超越我们的机器，我们还能坦然自若的话，一台直觉敏锐、充满灵性的电脑恐怕不会再让人放心。而照这个情形发展下去，终有一天，情感也可以通过计算来得到，逻辑成为万能，机器全面超越人类。 逻辑计算真的可以做到一切？越来越多的证据表明事实可能的确如此。神经系统中的神经细胞要在将来自其他神经细胞的所有输入信号进行整合后，做出下一步动作，即通过计算来决定是否发出后继信号；神经细胞用来接收输入信号的树状突起（树突），可以通过其小分支上大量的细刺状突起（树突棘）间的相互作用，完成基本的逻辑操作；生物大分子（如蛋白质）之间在遵循化学和物理规律发生相互作用的过程中，会形成生物电路，这种生物电路具有逻辑运算功能这些发现似乎都在说明一件事：我们的逻辑、理性、直觉、灵感、想象力、创造力甚至情感、情绪等等所有的人之所以为人的属性，归根到底都来自于分子层面的逻辑计算，而这最根本的逻辑计算与计算机正在应用的本质上没有什么不同，既然如此，将来的计算机为何做不到这一切？现在，问题变成了人是哪种计算机？ 肖邦天马行空的乐曲与李白才华横溢的诗篇都只不过是机械、精确的计算结果，这个结论令人很不舒服。还好，有个消息可以证明逻辑不是万能的。好消息并不来自生命科学的前沿，而是源于一个上世纪三十年代被发现的数理逻辑定理哥德尔不完备性定理。根据此定理，大脑这个逻辑系统很可能是不完备的。意思是我们总要去思考问题，但总会存在一些令我们头疼的问题，这些问题通过分子层面的逻辑计算根本得不到答案。还有一些问题理论上是能得到明确答案的，但却要花上让你无法承受的时间，比如一百年。 或许你会不以为然：对正在思考的问题，不是总能得出一个结果吗？而且通常也用不了多长时间。对此的解释是：大脑给了你一个近似答案。购物归来，你皱着眉头计算一共花了多少钱，不久之后得出了一个令人绝望的结果；围棋对局中，你在判断下一子落在何处最有利于棋局，思考片刻后，它出现在西北角的空旷地带。前一个问题的答案是明确而唯一的，而后一个则模棱两可，下在东南角也不是不行。存在如此区别的原因就在于，前者对大脑这个逻辑系统来说是可解问题，通过分子层面的逻辑计算能够得到精确解。而后者是不可解问题，或者要花上百八十年才能计算出一个精确答案，于是大脑为了让你不至于一辈子都耗在这步棋上，就给出了一个大概的近似解。我们一般将这个近似解的产生过程描述为直觉。 大脑这个不完备的逻辑系统在面对难缠而又不得不解决的问题时，对其进行了模糊化处理，而这种模糊机制能力超群，效率极高，正是大脑神秘莫测的所在。看来计算机这个同样不完备的逻辑系统想要在围棋上与人一较高下，仅在计算量上下功夫是不够的，还要在计算机制上做文章，以便达到人这台计算机的水平。 事情最终似乎可以这样理解：大脑与计算机都是一个不完备的逻辑系统，它们运用本质上一样的计算去解决问题，对形式上是逻辑的问题能够得到精确解，对形式上是直觉的问题只能得到近似解。计算机在计算精确解上拥有速度优势，而大脑持有更高级的计算机制，能够在短时间内得出更好的近似解。在国际象棋中，逻辑的因素占到绝大部分，在围棋中，直觉的成分处于优势地位。换句话说，在下国际象棋时，会有更多的精确解产生，而在下围棋时，则需要更多的近似解。但在将整盘棋当作一个问题考虑时，两者都只能得到近似解，即不存在必胜的走法。 由于国际象棋偏重逻辑，当前的电子计算机以现有的计算机制，发挥计算速度优势，就能够得出一个不错的近似解，这个近似解可以比人得出的好，即战胜棋王。而围棋的直觉特性使计算机在计算机制上的劣势一显无遗，当前可以提供的近似解与人相差甚远。而如果一味的用勤补拙，想达到人的水平，所需的计算量很可能会超过物理极限，因此必须要对计算机制进行改进。现在，问题的关键被锁定在了计算机制，即计算方式上。 对新计算方式的探求刚开始不久，在多位候选人当中，除了量子计算的叠加态引人注目外，计算机科学家们最看好的是DNA计算。所谓DNA计算的基本思路是：以组成DNA分子链的四种碱基（A、T、C、G）为信息载体（相对于电子计算机中的0和1），通过DNA酶实现对DNA链的四种生物操作：切割、粘贴、插入、删除（相对于电子计算机中的加、减）。 可这还是计算机吗？还是。计算的本质没变，只是物理性质的加、减变成了化学性质的切割、粘贴、插入、删除，计算方式变了。十进制向二进制的转变引发了信息革命，新的转变会带来什么？也许是真正的智能机器，向人类挑战直觉、想象力的机器。 计算机围棋棋手战胜李昌镐们看来是早晚的事了，不过到那时，我们还可以说计算机并没有全面超越人类，因为它没有感情。而想要将感情也加入其中的话，可能需要一个更为理想的计算装置、工作空间。于是，将来的某一天，当我们欣赏自己的终极作品时，会惊愕地发现：它拥有基于DNA计算的发达神经网络系统，以及支持这个网络系统正常运转的呼吸系统、消化系统他，就是一个人！而我们重复了进化曾经做过的事。 在路上，迎面走来一个人，擦肩而过时，你向他点头示意，他微笑相应，你们心中同时在想：真是个和善的人。或许这才是图灵测试的终极含义，人本身不就是一台DNA计算机吗？上帝制造。 但之后呢？谁来负责进化的继续？上帝还是人？ 发表于 2007 年 7 月刊《新发现》 参考文献： 1. Atherton M, Zhuang J, Bart WM, Hu X, He S. A functional MRI study of high-level cognition. I. The game of chess . Cogn Brain Res. 2003 Mar;16(1):26-31. 2. Chen X, Zhang D, Zhang X, Li Z, Meng X, He S, Hu X. A functional MRI study of high-level cognition. II. The game of GO . Cogn Brain Res. 2003 Mar;16(1):32-7. 3. Lee KH, Choi YY, Gray JR, Cho SH, Chae JH, Lee S, Kim K. Neural correlates of superior intelligence: stronger recruitment of posterior parietal cortex . Neuroimage. 2006 Jan 15;29(2):578-86. 4. Duncan J, Seitz RJ, Kolodny J, Bor D, Herzog H, Ahmed A, Newell FN, Emslie H. A neural basis for general intelligence . Science. 2000 Jul 21;289(5478):457-60. 5. Sternberg RJ. Cognition. The holey grail of general intelligence . Science. 2000 Jul 21;289(5478):399-401. 6. M. Newborn. Deep Blues contribution to AI . Ann. Math Artif. Intell. 28 (2000) 2730. 7. Kasparov G. Strategic intensity: a conversation with world chess champion Garry Kasparov . 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检索 2008 年 Web of Science 分析得到 10 篇计算机领域热点论文，分别刊登在 5 种期刊上，其中第 3 、 4 、 6 篇为会议论文，第 2 、 10 篇为中国作者以第一作者单位发表的论文。 1 、 Title: A new meshless interpolation scheme for MLPG _ R method Author(s): Ma QW Source: CMES-COMPUTER MODELING IN ENGINEERING SCIENCES Volume: 23 Issue: 2 Pages: 75-89 Published: JAN 2008 Times Cited: 7 Reprint Address: Ma, QW (reprint author), City Univ London, Sch Mat Sci Engn, Northampton Sq, London EC1V 0HB, England 2007 年影响因子 1.653 2 、 Title: A weighted rough set based method developed for class imbalance learning Author(s): Liu J, Hu Q, Yu D Source: INFORMATION SCIENCES Volume: 178 Issue: 4 Pages: 1235-1256 Published: FEB 15 2008 Times Cited: 5 Reprint Address: Liu, J (reprint author), Harbin Inst Technol, POB 458, Harbin 150001, Peoples R China 2007 年影响因子 2.147 3 、 Title: Formulation of the static frame problem Author(s): Babuska I, Nobile F, Tempone R Conference Information: Validation Methodology Workshop, MAY 22-23, 2006 Albuquerque, NM Source: COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING Volume: 197 Issue: 29-32 Pages: 2496-2499 Published: 2008 Times Cited: 5 Reprint Address: Babuska, I (reprint author), Univ Texas Austin, ICES, 1 Univ Stn,CO200, Austin, TX 78712 USA 2007 年影响因子 1.488 4 、 Title: Formulation of the thermal problem Author(s): Dowding KJ, Pilch M, Hills RG Conference Information: Validation Methodology Workshop, MAY 22-23, 2006 Albuquerque, NM Source: COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING Volume: 197 Issue: 29-32 Pages: 2385-2389 Published: 2008 Times Cited: 5 Reprint Address: Dowding, KJ (reprint author), Sandia Natl Labs, Validat Uncertainty Quantificat Dept 1544, POB 5800, Albuquerque, NM 87185 USA 2007 年影响因子 1.488 5 、 Title: Gene - set approach for expression pattern analysis Author(s): Nam D, Kim SY Source: BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS Volume: 9 Issue: 3 Pages: 189-197 Published: MAY 2008 Times Cited: 5 Reprint Address: Kim, SY (reprint author), KRIBB, Funct Genom Res Ctr, 111 Gwahangno, Taejon 305806, South Korea 2007 年影响因子 4.415 6 、 Title : Meshless local Petrov - Galerkin method with unity test function for non - isothermal fluid flow Author(s): Arefmanesh A, Najafi M, Abdi H Source: CMES-COMPUTER MODELING IN ENGINEERING SCIENCES Volume: 25 Issue: 1 Pages: 9-22 Published: FEB 2008 Times Cited: 4 Reprint Address: Arefmanesh, A (reprint author), Islam Azad Univ, Sci Res Branch, Tehran, Iran 2007 年影响因子 2.147 7 、 Title: Computational modeling issues and methods for the regulatory problem in engineering - Solutions to the structural dynamics and static frame problems Author(s): Rutherford BM Conference Information: Validation Methodology Workshop, MAY 22-23, 2006 Albuquerque, NM Source: COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING Volume: 197 Issue: 29-32 Pages: 2632-2644 Published: 2008 Times Cited: 3 Reprint Address: Rutherford, BM (reprint author), Sandia Natl Labs, Independent Surveillance Assessment Stat Dept, POB 5800, Albuquerque, NM 87185 USA 2007 年影响因子 1.488 8 、 Title: Local RBF Collocation Method for Darcy flow Author(s): Kosec G, Sarler B Source: CMES-COMPUTER MODELING IN ENGINEERING SCIENCES Volume: 25 Issue: 3 Pages: 197-207 Published: MAR 2008 Times Cited: 3 Reprint Address: Kosec, G (reprint author), Univ Nova Gorica, Lab Multiphase Proc, Nova Gorica, Slovenia 2007 年影响因子 2.147 9 、 Title: Parallel 3 - D SPH simulations Author(s): Moulinec C, Issa R, Marongiu JC, et al. Source: CMES-COMPUTER MODELING IN ENGINEERING SCIENCES Volume: 25 Issue: 3 Pages: 133-147 Published: MAR 2008 Times Cited: 3 2007 年影响因子 2.147 10 、 Title: A spatio - chromatic ICA based noise reduction in color images Author(s): Han XH, Chen YW, Le JM Source: INTERNATIONAL JOURNAL OF INNOVATIVE COMPUTING INFORMATION AND CONTROL Volume: 4 Issue: 3 Pages: 661-669 Published: MAR 2008 Times Cited: 3 Reprint Address: Han, XH (reprint author), Cent S Univ Forestry Technol, Elect Informat Engn Sch, Changsha 410004, Hunan Peoples R China 2007 年影响因子 1.537
检索2006-2008年Web of Science分析得到20篇计算机学科高引用论文： 1 、 Title: Compressed sensing Author(s): Donoho DL Source: IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY Volume: 52 Issue: 4 Pages: 1289-1306 Published: APR 2006 Times Cited: 246 2 、 Title: Robust uncertainty principles : Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information Author(s): Candes EJ, Romberg J, Tao T Source: IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY Volume: 52 Issue: 2 Pages: 489-509 Published: FEB 2006 Times Cited: 217 3 、 Title: Design of density functionals by combining the method of constraint satisfaction with parametrization for thermochemistry , thermochemical kinetics , and noncovalent interactions Author(s): Zhao Y, Schultz NE, Truhlar DG Source: JOURNAL OF CHEMICAL THEORY AND COMPUTATION Volume: 2 Issue: 2 Pages: 364-382 Published: MAR-APR 2006 Times Cited: 153 4 、 Title: RAxML-VI-HPC: Maximum likelihood - based phylogenetic analyses with thousands of taxa and mixed models Author(s): Stamatakis A Source: BIOINFORMATICS Volume: 22 Issue: 21 Pages: 2688-2690 Published: NOV 1 2006 Times Cited: 140 5 、 Title: On the optimality of multiantenna broadcast scheduling using zero - forcing beamforming Author(s): Yoo T, Goldsmith A Source: IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS Volume: 24 Issue: 3 Pages: 528-541 Published: MAR 2006 Times Cited: 124 6 、 Title: A simple cooperative diversity method based on network path selection Author(s): Bletsas A, Khisti A, Reed DP, et al. Source: IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS Volume: 24 Issue: 3 Pages: 659-672 Published: MAR 2006 Times Cited: 117 7 、 Title: Statistical comparisons of classifiers over multiple data sets Author(s): Demsar J Source: JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH Volume: 7 Pages: 1-30 Published: JAN 2006 Times Cited: 109 8 、 Title: An introduction to entanglement measures Author(s): Plenio MB, Virmani S Source: QUANTUM INFORMATION COMPUTATION Volume: 7 Issue: 1-2 Pages: 1-51 Published: JAN 2007 Times Cited: 108 9 、 Title: Molecular imprinting science and technology : a survey of the literature for the years up to and including 2003 Author(s): Alexander C, Andersson HS, Andersson LI, et al. Source: JOURNAL OF MOLECULAR RECOGNITION Volume: 19 Issue: 2 Pages: 106-180 Published: MAR-APR 2006 Times Cited: 104 10 、 Title: Clustal W and clustal X version 2.0 Author(s): Larkin MA, Blackshields G, Brown NP, et al. Source: BIOINFORMATICS Volume: 23 Issue: 21 Pages: 2947-2948 Published: NOV 1 2007 Times Cited: 104 11 、 Title: NeXt generation / dynamic spectrum access / cognitive radio wireless networks : A survey Author(s): Akyildiz IF, Lee WY, Vuran MC, et al. Source: COMPUTER NETWORKS Volume: 50 Issue: 13 Pages: 2127-2159 Published: SEP 15 2006 Times Cited: 93 12 、 Title: Cd-hit: a fast program for clustering and comparing large sets of protein or nucleotide sequences Author(s): Li WZ, Godzik A Source: BIOINFORMATICS Volume: 22 Issue: 13 Pages: 1658-1659 Published: JUL 1 2006 Times Cited: 91 13 、 Title: Achievable rates in cognitive radio channels Author(s): Devroye N, Mitran P, Tarokh V Source: IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY Volume: 52 Issue: 5 Pages: 1813-1827 Published: MAY 2006 Times Cited: 88 14 、 Title: Near- optimal signal recovery from random projections : Universal encoding strategies ? Author(s): Candes EJ, Tao T Source: IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY Volume: 52 Issue: 12 Pages: 5406-5425 Published: DEC 2006 Times Cited: 86 15 、 Title: An introduction to ROC analysis Author(s): Fawcett T Source: PATTERN RECOGNITION LETTERS Volume: 27 Issue: 8 Pages: 861-874 Published: JUN 2006 Times Cited: 86 16 、 Title: The SWISS-MODEL workspace: a web-based environment for protein structure homology modelling Author(s): Arnold K, Bordoli L, Kopp J, et al. Source: BIOINFORMATICS Volume: 22 Issue: 2 Pages: 195-201 Published: JAN 15 2006 Times Cited: 85 17 、 Title: Raptor codes Author(s): Shokrollahi A Source: IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY Volume: 52 Issue: 6 Pages: 2551-2567 Published: JUN 2006 Times Cited: 84 18 、 Title: Rudiments of rough sets Author(s): Pawlak Z, Skowron A Source: INFORMATION SCIENCES Volume: 177 Issue: 1 Pages: 3-27 Published: JAN 1 2007 Times Cited: 84 19 、 Title: Rough sets : Some extensions Author(s): Pawlak Z, Skowron A Source: INFORMATION SCIENCES Volume: 177 Issue: 1 Pages: 28-40 Published: JAN 1 2007 Times Cited: 81 20 、 Title: A survey of advances in vision-based human motion capture and analysis Author(s): Moeslund TB, Hilton A, Kruger V Source: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING Volume: 104 Issue: 2-3 Pages: 90-126 Published: NOV-DEC 2006 Times Cited: 66
计算机相关国际会议排名 计算语言学相关的学术会议,在计算机相关的国际会议中的排名都名列前茅,可以提供作大家在单位内考评的参考.另外,我们在 IEEE/WIC Intl Joint Conf on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (0.82)会议(排名十五)中有个关于自然语言处理与本体工程的 workshop, 在ICICIC2009中有个同名的Invited Sessions希望大家继续关注. Artificial Intelligence / Machine Learning Although we will attempt to keep this information accurate, we cannot guarantee the accuracy of the information provided. The numbers in brackets correspond to the EIC value (Estimated Impact of Conference). The numbers are normalized to be in the range 0.00-1.00 (the closer the number to 1.00, the better the conference). Only conferences with EIC above 0.50 have been included. The ranking lists will be updated every three months (end of January, April, July, and October). Top 65 conferences are listed (620 considered): AAAI: American Association for AI National Conference (0.99) NIPS: Neural Information Processing Systems (0.98) IJCAI: Intl Joint Conf on AI (0.96) ICCV: Intl Conf on Computer Vision (0.96) CVPR: IEEE Conf on Comp Vision and Pattern Recognition (0.96) ICML: Intl Conf on Machine Learning (0.95) CSSAC: Cognitive Science Society Annual Conference (0.92) UAI: Conference on Uncertainty in AI (0.91) ACL: Annual Meeting of the ACL (Association of Computational Linguistics) (0.90) NAACL: North American Chapter of the ACL (0.88) GP/GECCO: Genetic and Evolutionary Computation Conference (0.85) AID: Intl Conf on AI in Design (0.84) CAIP: Intl Conf on Comp. Analysis of Images and Patterns (0.84) IPCV: Intl Conf on Image Processing, Computer Vision, and Pattern Recognition (0.83) IEEE/WIC Intl Joint Conf on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (0.82) CoNLL: Conference on Natural Language Learning (0.82) EMNLP: Empirical Methods in Natural Language Processing (0.79) AIME: AI in Medicine in Europe (0.76) AAMAS: Intl Conf on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (0.76) ICAI: International Conference on Artificial Intelligence (0.76) IAAI: Innovative Applications in AI (0.76) ICNN/IJCNN: Intl (Joint) Conference on Neural Networks (0.76) ECML: European Conf on Machine Learning (0.76) ICPR: Intl Conf on Pattern Recognition (0.76) ECAI: European Conf on AI (0.76) ICDAR: International Conference on Document Analysis and Recognition (0.75) ICTAI: IEEE conference on Tools with AI (0.74) ANNIE: Artificial Neural Networks in Engineering (0.72) AI-ED: World Conference on AI in Education (0.72) DAS: International Workshop on Document Analysis Systems (0.71) ICIP: Intl Conf on Image Processing (0.71) EA: International Conference on Artificial Evolution (0.70) WACV: IEEE Workshop on Apps of Computer Vision (0.65) COLING: International Conference on Computational Linguistics (0.64) ECCV: European Conference on Computer Vision (0.63) EACL: Annual Meeting of European Association Computational Linguistics (0.62) DocEng: ACM Symposium on Document Engineering (0.61) CAAI: Canadian Artificial Intelligence Conference (0.60) AMAI: Artificial Intelligence and Maths (0.60) ICRA: IEEE Intl Conf on Robotics and Automation (0.60) WCES: World Congress on Expert Systems (0.60) ACCV: Asian Conference on Computer Vision (0.59) CAIA: Conf on AI for Applications (0.57) IEA/AIE: Intl Conf on Ind. and Eng. Apps of AI and Expert Sys (0.57) MLMTA: Intl Conf on Machine Learning; Models, Technologies and Applications (0.57) ICCBR: International Conference on Case-Based Reasoning (0.57) ICASSP: IEEE Intl Conf on Acoustics, Speech and SP (0.57) ASC: Intl Conf on AI and Soft Computing (0.57) PACLIC: Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (0.56) ICONIP: Intl Conf on Neural Information Processing (0.56) IWPAAMS: Intl Workshop on Practical Applications of Agents and Multiagent Systems (0.56) SMC: IEEE Intl Conf on Systems, Man and Cybernetics (0.55) CAPEPIA: Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence (0.55) IWANN: Intl Work-Conf on Art and Natural Neural Networks (0.55) CIA: Cooperative Information Agents (0.55) ICGA: International Conference on Genetic Algorithms (0.54) RANLP: Recent Advances in Natural Language Processing (0.54) ICANN: International Conf on Artificial Neural Networks (0.54) NLPRS: Natural Language Pacific Rim Symposium (0.54) ACIVS: International Conference on Advanced Concepts For Intelligent Vision Systems (0.53) ICAPS/AIPS: Conference on Artificial Intelligence Planning Systems (0.53) ECAL: European Conference on Artificial Life (0.53) MAAMAW: Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World (0.52) ANTS: Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence (0.51) NC: ICSC Symposium on Neural Computation (0.51) 原文地址:http://www.cs-conference-ranking.org/conferencerankings/topicsii.html
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