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　　CSRankings是由麻省州立大学阿姆赫斯特分校计算机与信息科学学院教授Emery Berger组织的全球院校计算机科学领域实力排名★◈★ღ，完全基于研究指标★◈★ღ，相对来说比较透明★◈★ღ。

　　排名囊括了全球范围高校的计算机专业★◈★ღ，以高校和研究机构在计算机科学领域顶级学术会议上发表的论文数量为参考依据s8sp直接进入路线公海赌赌船jcjc710★◈★ღ。

　　按照地域划分★◈★ღ，这项排名可以单独查到多个国家★◈★ღ，还可以分为北美★◈★ღ、南美s8sp直接进入路线★◈★ღ、非洲★◈★ღ、亚洲★◈★ღ、澳洲★◈★ღ、欧洲★◈★ღ、全球★◈★ღ。

　　CSRanking的细分排名分为4大类（27项小细分）★◈★ღ，分别为AI★◈★ღ、系统★◈★ღ、理论和跨学科领域★◈★ღ。

　　卡耐基梅隆大学第1★◈★ღ，清华大学第2★◈★ღ，上海交通大学/浙江大学并列第3★◈★ღ，北京大学第5★◈★ღ，UCSD/UIUC并列第6★◈★ღ，佐治亚理工学院/香港科技大学/新加坡国立大学/韩国科学技术院并列第8★◈★ღ。

　　此外★◈★ღ，上交大★◈★ღ、浙大★◈★ღ、北大发表论文方向侧重各有不同s8sp直接进入路线★◈★ღ，北大上交大均是机器学习论文最强★◈★ღ，浙大就人工智能方向发表数量最多★◈★ღ。

　　在AI大类中选择「人工智能」方向★◈★ღ，全球前十的高校是北京大学★◈★ღ、上海交通大学★◈★ღ、浙江大学★◈★ღ、哈尔滨工业大学★◈★ღ、电子科技大学★◈★ღ、南京大学★◈★ღ、南洋理工大学s8sp直接进入路线★◈★ღ、清华大学★◈★ღ、中国科学院和韩国科学技术院★◈★ღ。

　　在AI大类中选择「计算机视觉」方向★◈★ღ，全球前十的高校是北京大学★◈★ღ、南洋理工大学s8sp直接进入路线★◈★ღ、韩国科学技术院公海赌赌船jcjc710★◈★ღ、上海交通大学★◈★ღ、浙江大学★◈★ღ、香港科技大学★◈★ღ、中国科学院★◈★ღ、新加坡国立大学★◈★ღ、慕尼黑工业大学和苏黎世联邦理工学院★◈★ღ。

　　在AI大类中选择「机器学习」方向★◈★ღ，全球前十的高校是加州大学伯克利分校★◈★ღ、韩国科学技术院★◈★ღ、MIT★◈★ღ、北京大学★◈★ღ、卡耐基梅隆大学★◈★ღ、上海交通大学★◈★ღ、加州大学圣地亚哥分校★◈★ღ、清华大学★◈★ღ、斯坦福大学★◈★ღ、新加坡国立大学和普林斯顿大学★◈★ღ。

　　在AI大类中选择「自然语言处理」方向★◈★ღ，全球前十的高校是清华大学★◈★ღ、中国科学院★◈★ღ、哈尔滨工业大学★◈★ღ、中国人民大学★◈★ღ、复旦大学★◈★ღ、卡耐基梅隆大学★◈★ღ、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校★◈★ღ、爱丁堡大学★◈★ღ、北京大学★◈★ღ、南洋理工大学★◈★ღ、马里兰大学帕克分校和浙江大学★◈★ღ。

　　在AI大类中选择「网页信息检索」方向★◈★ღ，全球前十的高校分别是中国人民大学★◈★ღ、清华大学★◈★ღ、中国科学技术大学★◈★ღ、浙江大学s8sp直接进入路线★◈★ღ、阿姆斯特丹大学★◈★ღ、马萨诸塞大学阿默斯特分校★◈★ღ、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校★◈★ღ、新加坡国立大学★◈★ღ、南京大学★◈★ღ、上海交通大学和昆士兰大学★◈★ღ。

　　上交大第1名★◈★ღ、清华第2名★◈★ღ、北大第3名★◈★ღ、浙大第4名★◈★ღ、南洋理工大学第5名★◈★ღ、韩国科学技术院第6名★◈★ღ、新加坡国立大学第7名★◈★ღ、中国科学院第8名★◈★ღ、哈尔滨工业大学第9名★◈★ღ、CMU第10名★◈★ღ。

　　就国内来看★◈★ღ，前几名依旧保持不变★◈★ღ，南京大学★◈★ღ、人民大学★◈★ღ、复旦大学★◈★ღ、电子科技大学在TOP 10之列★◈★ღ。和去年相比★◈★ღ，前十名机构整体不变★◈★ღ。

　　就拿2023年US News世界排名一出离了大谱★◈★ღ，把213所机构排名弄错了★◈★ღ，留学圈也是吵翻了天★◈★ღ。

　　另外★◈★ღ，基于引用次数的指标也存在灌水的嫌疑★◈★ღ。比如★◈★ღ，有的大学就鼓励教职员工相互引用★◈★ღ，「引用卡特尔」（Citation Cartels）也就看着光彩了★◈★ღ。

　　不仅如此★◈★ღ，并非所有论文引用都是免费的★◈★ღ，而且变化很快★◈★ღ，像Google Scholar中引文统计系统在作者歧义方面做的不是很好★◈★ღ。

　　为了给所有人提供一个有意义且透明的排名体系★◈★ღ，Emery Berger组织的全球院校计算机科学领域实力排名★◈★ღ，完全基于「研究指标」进行排名★◈★ღ。

　　具体来说★◈★ღ，CSRankings是以绝大多数院校教员★◈★ღ，在计算机科学领域的各大顶会发布的论文数量为衡量指标★◈★ღ。

　　自然语言处理的顶会有ACL★◈★ღ、EMNLP★◈★ღ、NAACL★◈★ღ；计算机视觉领域的顶会含CVPR★◈★ღ、ECCV★◈★ღ、ICCV★◈★ღ；机器学习与数据挖掘会议的论文来自ICML★◈★ღ、KDD ★◈★ღ、NIPS★◈★ღ；人工智能顶会则包含AAAI★◈★ღ、IJCAI★◈★ღ。

　　看得出★◈★ღ，这种方法是为了激励教职员工在顶会上发表论文★◈★ღ，而且CSrankings所有代码和数据共享★◈★ღ，同时还能防止造假★◈★ღ。

　　数据库的收录标准是★◈★ღ，只要是特定校园中的全职★◈★ღ、终身教职员工★◈★ღ，并且能够单独为计算机科学专业的博士生提供指导★◈★ღ，都可以被收录到数据库中★◈★ღ。

　　因此★◈★ღ，这种方法将数据库的覆盖范围扩大到了其他院系的一些教师★◈★ღ，这些教师与计算机科学系或类似院系有兼职合同★◈★ღ，可以为CS的博士生提供指导★◈★ღ。

　　一名教职员工在一篇论文中可获得1/N分★◈★ღ，其中N是作者人数★◈★ღ，与他们的隶属关系或身份（教职员工★◈★ღ、学生或其他身份）无关公海赌赌船jcjc710★◈★ღ。这个数字永远不会变★◈★ღ。

　　如果不按作者数量划分论文的学术产出量★◈★ღ，仅简单计数论文数★◈★ღ，那么作者可以很容易地通过增加作者来人为操纵和夸大单篇论文的产出量★◈★ღ。

　　为了避免这种情况★◈★ღ，必须分割论文的学术产出量公海赌赌船jcjc710★◈★ღ。这可以激励作者适当地对待学术产出的署名★◈★ღ，不滥用多作者夸大单篇论文的产出量★◈★ღ。