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2024 CSRankings全美計(jì)算機(jī)科學(xué)排名發(fā)布!CMU霸榜,MIT跌出前5

人工智能 新聞
全美CSRankings 2024結(jié)果出爐!全美計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)排名中,排名前三的學(xué)校是CMU、UIUC、佐治亞理工學(xué)院。值得注意的是,MIT跌出了全美前5。

2024 CSRankings全美計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)排名,剛剛發(fā)布了!

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今年,全美全美CS最佳大學(xué)排名中,

卡耐基梅隆大學(xué)(CMU)位列全美第一,同時(shí)是CS世界第一。與此同時(shí),伊利諾伊大學(xué)香檳分校(UIUC),連續(xù)6年穩(wěn)居榜單第二。佐治亞理工學(xué)院位列第三。

然后,斯坦福大學(xué)、圣迭戈加利福尼亞大學(xué)、密歇根大學(xué)、華盛頓大學(xué)并列世界第四。

值得注意的是,MIT排名下跌,跌出前五。

CSRankings是由麻省州立大學(xué)阿姆赫斯特分校計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院教授 Emery Berger 組織的全球院校計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ε琶?,完全基于研究指?biāo),相對(duì)來(lái)說(shuō)比較透明。

CSRanking的細(xì)分排名分為4大類(27項(xiàng)小細(xì)分),分別為AI、系統(tǒng)、理論和跨學(xué)科領(lǐng)域。

在AI板塊,主要有5個(gè)細(xì)分領(lǐng)域:1.人工智能(Artificial intelligence);2.計(jì)算機(jī)視覺(jué)(Computer vision);3.機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning);4.自然語(yǔ)言處理(Natural language processing);5.網(wǎng)頁(yè)信息檢索(The Web & information retrieval)。

全美CS排名:CMU穩(wěn)坐第一,MIT跌出前5

3所大學(xué)CS實(shí)力并列全美前8,分別是麻省理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校、馬里蘭大學(xué)帕克分校。

然后是,康奈爾大學(xué)、東北大學(xué)、普渡大學(xué)、德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校,還有5所大學(xué)并列前15、4所大學(xué)并列前20。

具體看,CMU的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,以及NLP、視覺(jué)、AI最為拿手。

伊利諾伊大學(xué)香檳分校(UIUC)的機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP研究是最大的強(qiáng)項(xiàng)。

佐治亞理工學(xué)院ML、安全領(lǐng)域研究比較突出。

再來(lái)看看斯坦福大學(xué)、圣迭戈加利福尼亞大學(xué)、密歇根大學(xué)、華盛頓大學(xué)四所并列第四的大學(xué)研究表現(xiàn)。

并列第8的三所大學(xué)研究領(lǐng)域占比可視化。

排名依據(jù):頂會(huì)論文發(fā)表量

當(dāng)前,1983年開(kāi)始的《美國(guó)新聞與世界報(bào)道》(US News and World Report)排名最具聲望。

不過(guò),US News排名完全以聲譽(yù)為基礎(chǔ),依賴于向各部門(mén)主管和研究生院主任進(jìn)行調(diào)查。

就拿2023年US News世界排名一出離了大譜,把213所機(jī)構(gòu)排名弄錯(cuò)了,留學(xué)圈也是吵翻了天。

包括之前哥大在US News的排名數(shù)據(jù)造假事件,也是掀起了腥風(fēng)血雨。

另外,基于引用次數(shù)的指標(biāo)也存在灌水的嫌疑。比如,有的大學(xué)就鼓勵(lì)教職員工相互引用,「引用卡特爾」(Citation Cartels)也就看著光彩了。

不僅如此,并非所有論文引用都是免費(fèi)的,而且變化很快,像Google Scholar中引文統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)在作者歧義方面做的不是很好。

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為了給所有人提供一個(gè)有意義且透明的排名體系,Emery Berger組織的全球院校計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ε琶?,完全基于「研究指?biāo)」進(jìn)行排名。

具體來(lái)說(shuō),CSRankings是以絕大多數(shù)院校教員,在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的各大頂會(huì)發(fā)布的論文數(shù)量為衡量指標(biāo)。

自然語(yǔ)言處理的頂會(huì)有ACL、EMNLP、NAACL;計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的頂會(huì)含CVPR、ECCV、ICCV;機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議的論文來(lái)自ICML、KDD 、NIPS;人工智能頂會(huì)則包含AAAI、IJCAI。

看得出,這種方法是為了激勵(lì)教職員工在頂會(huì)上發(fā)表論文,而且CSrankings所有代碼和數(shù)據(jù)共享,同時(shí)還能防止造假。

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教職工入選標(biāo)準(zhǔn)是?

數(shù)據(jù)庫(kù)的收錄標(biāo)準(zhǔn)是,只要是特定校園中的全職、終身教職員工,并且能夠單獨(dú)為計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的博士生提供指導(dǎo),都可以被收錄到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

因此,這種方法將數(shù)據(jù)庫(kù)的覆蓋范圍擴(kuò)大到了其他院系的一些教師,這些教師與計(jì)算機(jī)科學(xué)系或類似院系有兼職合同,可以為CS的博士生提供指導(dǎo)。

請(qǐng)注意,全職意味著在整個(gè)學(xué)年至少有75%的工作時(shí)間。

作者署名、論文數(shù)怎么算?

一名教職員工在一篇論文中可獲得1/N分,其中N是作者人數(shù),與他們的隸屬關(guān)系或身份(教職員工、學(xué)生或其他身份)無(wú)關(guān)。這個(gè)數(shù)字永遠(yuǎn)不會(huì)變。

在所有作者都是/最終成為數(shù)據(jù)庫(kù)中的教員的情況下,那么一篇論文最多只能算1.0分。

如果不按作者數(shù)量劃分論文的學(xué)術(shù)產(chǎn)出量,僅簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)論文數(shù),那么作者可以很容易地通過(guò)增加作者來(lái)人為操縱和夸大單篇論文的產(chǎn)出量。

為了避免這種情況,必須分割論文的學(xué)術(shù)產(chǎn)出量。這可以激勵(lì)作者適當(dāng)?shù)貙?duì)待學(xué)術(shù)產(chǎn)出的署名,不濫用多作者夸大單篇論文的產(chǎn)出量。

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 新智元
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