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本文转载自：图灵TOPIA
编译：刘静
最近Google Scholar发布了被引用最多的论文排名，排名揭示了一个重要信息：
围绕人工智能（AI）的研究兴趣正在飞速增长。
在《自然》杂志上被引用次数最多的五篇论文中，有三篇与人工智能有关，其中一篇被引用次数超过1.6万次。《自然》杂志本身也被谷歌学者评为最具影响力的期刊。
随着世界顶级人工智能会议之一 - 计算机视觉与模式识别（CVPR）的IEEE / CVF会议的期刊，今年首次跻身十大期刊，而它2018年仅排在第20位。
该期刊的其中一篇论文在过去三年中被引用了25256次。
Google Scholar是世界上同类数据库中最大的，跟踪了近4亿篇学术论文和其他学术文献的引用信息，旨在衡量近期出版物的“知名度和影响力”。
2019年Google学术指标排名可在线免费访问，追踪了2014年至2018年期间发布的论文，并包括截至2019年7月在谷歌Scholar中被索引的所有文章的引文。
以下是世界上最具影响力的期刊发表的被引用次数最多的文章。
1、
"Deep Residual Learning for Image Recognition" （2016）
cognitio
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/html/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.html
期刊：
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（IEEE / CVF计算机视觉和模式识别会议论文集）
在今年排名前100位的期刊中，有5本是人工智能会议的出版物。
这本特别的期刊在今年的排名中有了巨大的飞跃，它有三篇文章，每篇文章引用次数超过10,000次 - 这是其他任何杂志都无法比拟的成就。
正如Synced的Fangyu Cai所指出的那样，“人工智能会议的发布如此惊人 - 毫不奇怪 - 近年来，他们已经从低调的学术聚会演变为奢侈的多媒体活动，作为在人工智能研究，开发和部署方面重大创新和突破的展示平台，吸引了数千人参与。”
这篇特别的文章是由微软的一个研究团队撰写的，根据“自然指数“的追踪，微软在2018年实现了高质量研究产出的显著增长。
2.
"Deep learning" (2015)
https://www.nature.com/articles/nature14539
这篇论文之所以脱颖而出，不仅是因为它被引用的次数很高，还因为它的被引数与2019年谷歌Scholar Metrics报告中被引用第二多的自然论文之间的差异超过1万。
这篇论文的作者是2018年图灵奖得主Yann LeCun、yobengio和Geoffrey Hinton，他们被统称为“人工智能之父”。
3.
"Going Deeper with Convolutions" (2015)
https://ieeexplore.ieee.org/document/7298594
期刊：
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
本文由Google AI研究人员描述了他们的新物体检测系统GoogLeNet，它使用代号为Inception的深度神经网络系统构建。
它在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得最高分。
2018年，在自然指数中，谷歌的母公司Alphabet在高质量研究产出方面排名第六。
4. "Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation" (2015)
https://ieeexplore.ieee.org/document/7298965
期刊：Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)的一个团队负责撰写了这篇极具影响力的人工智能论文。
这篇论文描述了一种最先进的方法，用于构建能够识别图像中的物体的人工智能系统。
这种特殊类型的模型，即语义分割，可用于计算单个图像中的对象数量，这对于自动驾驶汽车和机器人等技术具有巨大的应用潜力。
5. "Prevalence of Childhood and Adult Obesity in the United States, 2011-2012" (2014)
“2011 - 2012年美国儿童和成人肥胖患病率”（2014年）
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/1832542
在2019年的谷歌学术指标中，没有一篇与人工智能无关的论文被引用超过10,000次，但美国疾病控制和预防中心(US Centers for Disease Control and Prevention)的一个团队的调查结果与之接近。
在报告发布时，该研究提供了美国儿童肥胖的最新国家估计数据，发现超过三分之一的成年人和17%的年轻人肥胖。
然而，研究得出的结论是，在2003-2004年至2011-2012年间，青少年和成年人的肥胖患病率没有显著变化。
6. "Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013" (2014)
“1980 - 2013年期间儿童和成人超重和肥胖的全球、区域和全国流行率：
对2013年全球疾病负担研究的系统分析”（2014）
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673614604608
来自100多个机构的近200名作者参与了这项研究，这意味着调查全球肥胖患病率的艰巨任务。
研究发现，从1980年到2013年，世界上超重或肥胖的成年人比例有所上升，尤其是在发达国家。
研究发现，肥胖是全球健康的一大挑战。
排名第二的《柳叶刀》论文被引用次数为2459次，这使得这篇论文在《柳叶刀》医学期刊上显得异常。
7. "Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger" (2016)
https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.116.061102
期刊：
Physical Review Letters（《物理评论快报》）
这项研究在这份榜单中脱颖而出，获得了媒体的广泛关注和公众的广泛参与，在学术界内外都产生了影响。
通过这篇论文，来自先进激光干涉仪引力波天文台(LIGO)的一组物理学家描述了对引力波的首次直接观测——这是继爱因斯坦预测时空中这些难以捉摸的涟漪之后，历时一个世纪才实现的壮举。
这项研究的引用次数是物理评论快报中第二次被引用最多的论文的2.5倍，LIGO也在2017年宣布首次直接观察两颗中子星之间的合并。
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