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全球人工智能最具创新力城市评选规则

如何计算城市的创新指数？

在这里，我们将详细解释如何计算城市创新指数。该指数综合了四个维度的指标，包括论文、学者、机构和国际合作。

论文指数

论文指数反映城市在论文领域的创新能力。我们考虑了论文数量和论文平均引用值两个指标，论文指数的计算公式如下：
\begin{align} PaperIndex = \left. \begin{aligned} \frac{standardization(log(\#paper))+standardization(log(\overline{paper\:citation}))}{2} \end{aligned} \right. \end{align}
其中， \begin{align} \left. \begin{aligned} \#paper \end{aligned} \right. \end{align}表示城市发表的论文数量， \begin{align} \left. \begin{aligned} \overline{paper\:citation} \end{aligned} \right. \end{align} 表示城市发表的论文的平均引用次数。对 \begin{align} \left. \begin{aligned} \#paper \end{aligned} \right. \end{align}和 \begin{align} \left. \begin{aligned} \overline{paper\:citation} \end{aligned} \right. \end{align}
进行对数变换和标准化操作可以将其数据范围缩小到较小的值域，并使其符合正态分布假设。

学者指数

学者指数反映城市在学者领域的创新能力。我们考虑了学者数量和学者在给定论文集合中的平均引用值两个指标，学者指数的计算公式如下：
\begin{align} ScholarIndex = \left. \begin{aligned} \frac{standardization(log(\#scholar))+standardization(log(\overline{scholar\:citation}))}{2} \end{aligned} \right. \end{align}
其中， \begin{align} \left. \begin{aligned} \#scholar \end{aligned} \right. \end{align}表示城市拥有的学者数量， \begin{align} \left. \begin{aligned} \overline{scholar\:citation} \end{aligned} \right. \end{align}
表示城市学者在给定论文集合中的平均引用次数。

机构指数

机构指数反映城市在机构领域的创新能力。我们考虑了机构数量和机构在给定论文集合中的平均引用值两个指标，机构指数的计算公式如下：
\begin{align} InstitutionIndex = \left. \begin{aligned} \frac{standardization(log(\#institution))+standardization(log(\overline{institution\:citation}))}{2} \end{aligned} \right. \end{align}
其中， \begin{align} \left. \begin{aligned} \#institution \end{aligned} \right. \end{align}表示城市拥有的机构数量， \begin{align} \left. \begin{aligned} \overline{institution\:citation} \end{aligned} \right. \end{align}
表示城市机构在给定论文集合中的平均引用次数。

国际指数

国际指数衡量城市在国际合作领域的创新能力，其计算公式如下： \begin{align} InternationalIndex = \left. \begin{aligned} standardization(log(\#international\:collaboration)) \end{aligned} \right. \end{align}
其中， \begin{align} \left. \begin{aligned} \#international\:collaborations \end{aligned} \right. \end{align}表示城市与其他国家城市的合作的次数

创新指数

创新指数综合了论文指数、学者指数、机构指数和国际指数，其计算公式如下： \begin{align} InnovationIndex = \left. \begin{aligned} \frac{3*PaperIndex+3*ScholarIndex+3*InstitutionIndex+InternationalIndex}{10} \end{aligned} \right. \end{align}
其中，论文指数、学者指数和机构指数的系数均为3，国际指数的系数为1，系数的设定依据不同指标的重要性进行调整。

人工智能领域期刊会议列表

为了评价人工智能领域中城市的创新能力，我们收集了2013-2022年间顶级人工智能领域期刊和会议的所有出版物，并将这些论文、作者、机构的地理位置映射到相应的城市。我们利用 AMiner 系统中所收录的学术数据，通过计算机算法自动化生成排名，保证排名的客观、公正、公开、公平。我们所采用的引用数据来源于 Google Scholar，更新日期为2023年3月30日。

领域会议和期刊列表：
AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)
International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)
Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
International Conference on Machine Learning (ICML)
International Conference on Learning Representations (ICLR)
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
International Conference on Computer Vision (ICCV)
European Conference on Computer Vision (ECCV)
Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)
Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)
The Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL)
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
IEEE\RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
IEEE International Semantic Web Conference (ISWC)
International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR)
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and SP (ICASSP)
ACM Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)
ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM)
International Conference on Research on Development in Information Retrieval (SIGIR)
ACM Recommender Systems (RecSys)
International World Wide Web Conferences (WWW)
ACM Conference on Management of Data (SIGMOD)
International Conference on Very Large Data Bases (VLDB)
ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)
Computer Supported Cooperative Work (CSCW)
ACM SIGGRAPH Annual Conference (SIGGRAPH)
ACM Transactions on Graphics (TOG)
ACM International Conference on Multimedia (MM)
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)
IEEE Visualization Conference (IEEE VIS)
ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS)
IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)
Usenix Security Symposium (USS)
ACM International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom)
ACM International Conference on the applications, technologies, architectures, and protocols for computer communication (SIGCOMM)
ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP)
USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementations (OSDI)
ACM Symposium on Theory of Computing (STOC)
IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)
International Solid-State Circuits Conference (ISSCC)
Design Automation Conference (DAC)
ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays (FPGA)
IEEE Internet of Things Journal (IoT-J)
IEEE Transactions on Wireless Communications (TWC)

AI Open Index

AI Open Index是一款基于指标的排名系统，我们每年会对学者、期刊会议、城市和机构进行排名和数据分析。用户可以通过搜索实体名称来查看排名，了解其在科学领域中的影响力和地位。我们认为，认识到每个实体在科学领域的影响力对于理解科学及其进展至关重要，但是排名列表决不应被解释为倡导将科学度量指标视为决定研究方向的因素。我们的目标是帮助用户更好地认识科学领域的发展和趋势，促进科学研究的交流和合作。

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我们将不断优化我们的排名产品和数据。如果您对我们的产品和数据有合作意向，或者有任何疑问或建议，请通过以下联系方式与我们取得联系：aiopen@aminer.cn。