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本科10篇机器学习+化学SCI，全奖直博香港城市大学：没有985背景，不代表二本生没有梦想. 近日，一则“如何看待徐州工程学院一学生本科发了十篇 SCI 并全奖直博香港城市大学？. ”的话题在知乎冲上热搜榜第二。. 当事人为徐州工程学院2017级毕业生，刚被推荐 ...
Reddit用户呼吁在机器学习领域中也采用这种方式，引发了网友们的热议。所谓“预注册”研究，通俗点说就是，在实际着手开始研究之前，先将研究假设和实验设计方案等前期重要信息，向欲投稿的学术期刊进行事先注册，由期刊先行组织专家进行同行评议。
二本本科生连发10篇SCI！. 被质疑“灌水”，本人回应来了. 热议与质疑并存。. 近日，来自徐州工程学院的本科生万仲禹连发10篇SCI、直博香港城市大学的消息引发热议，冲上知乎热搜榜第二。. 面对网友质疑文章“灌水严重”，当事人回应：“我们没有985/211的 ...
AI顶会快成灌水园地了。顶会论文注水严重注水、抄袭、造假…这两年，AI顶会论文学术不端的现象频频出现，令人咋舌。近日，一位ICML审稿人的《自白信》火了，他在信中“怒吼”—停止向大会提交未完稿的论文！当我审阅到这些未完稿的论文时，我感受到了来自 …
灌水论文为何泛滥？Reddit小哥揭露机器学习领域残酷现状 这是一则来自传统工程领域的科研人员对机器学习领域发表论文的「深度观察」：很水却出版的秘诀是？ 作者：新智元 来源：新智元 …
林宙辰：实现机器学习科研从 0到1，没有什么比一个好的理论更加实用. 今天，我们非常荣幸邀请到了机器学习与计算机视觉领域大牛林宙辰教授，来为我们分享他有趣、有料的科研经历。. 在 学术成就 上，林宙辰教授主要的研究领域为机器学习、计算机视觉和 ...
计算机领域彰显研究水平主要在于发顶级国际学术会议论文（比 总是在不入流的SCI期刊上灌水 (减分项) 有意义多了），. 如. 图像处理、计算机视觉领域 国际顶级会议ICCV，CVPR. 多媒体领域 国际顶级会议ACM MM: ACM International Conference on Multimedia.
新生机器学习相关领域，想投一篇SCI三区灌水，有什么灌水期刊能推荐吗？你好啊，学弟！我也是一名学机器学习 的学生，不过已经毕业了！目前是从事深度学习相关的工作，我以前在一区就发表过论文，对于计算机在校生发表的各种期刊也比较 ...
结合自己的了解和在知乎上的阅读，将机器学习领域内的期刊与会议大概进行了罗列，“：”后简要说明了其特点。期刊 1. JMLR 2. MLJ 3. PAMI 4. TNN 5. neural computation 6. PR 5. PRL 6. neuralcomputing 7. 。。。 会议 1. NIPS：顶级的理论会议 …
5月13日,机器学习与人工智能顶级期刊《JournalofMachineLearningResearch》(英文缩写JMLR)刊发我校统计学院副教授王文武的最新研究成果:RobustEstimation...
Mostlikelyinterdisciplinarystudy,suchastheapplicationofmachinelearningonbuildingmonitoring...
万仲禹的工作就真的是在灌水了吗？知乎网友@马扁龙认为，万仲禹所发的期刊有一定的权威性和知名度，而且科研工作的意义更应该由内行人来发声。对有人可能质疑万仲禹在蹭机器学习的热...
ml领域的话题基本都是伪科学，因此能最后实用的成果极少。一般机器学习领域的会议期刊加起来，一年值得看...
日前,齐鲁证券金融研究院博士生王文武在其导师林路教授指导下,合作撰写的论文“DerivativeEstimationBasedonDifferenceSequenceviaLocallyWeightedLeas...
此外,统计学领域的重要期刊如Annalsofstatistics等也常有关于统计学习方面的理论文章发表。国内机器学习领域最主要的活动是两年一次的中国机器学习大会(CCML)以及每年举...
如题，本人量化投资方向，有机器学习相关的论文准备投稿，不知有哪些C刊审稿周期比较快的，适合机器学习...
该项工作发表于机器学习领域国际顶级期刊《IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence》,论文题目为”Partialmulti-labellearningviaCredibleLabelElicitation”。...
机器学习领域著名的期刊与会议千次阅读2017-03-1820:13:01结合自己的了解和在知乎上的阅读,将机器学习领域内的期刊与会议大概进行了罗列,“:”后简要说明...
1.,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence2008:5.960->2009:4.378减低了1点多,一共才几个影响因子呀,机器学习这个领域真是越来越难...