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2022谷歌学术影响力解读_2024全国高中数学竞赛试题(2024年12月精选)

内容来源：合毅科技所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

2022谷歌学术影响力

《Chem Rev》MOF综述热《Chemical Reviews》是美国化学会出版的高影响力综述期刊，自1924年创刊以来，其最新影响因子高达62.1，稳居化学类综述期刊之首。本期我们整理了自2000年以来发表在《Chemical Reviews》中的75篇与MOFs相关的综述文章。在这些文章中，2001年、2010年、2011年、2019年各发表1篇，2012年发表了17篇（MOFs专刊），2013年和2016年各发表2篇，2014年、2015年、2017年、2023年各发表4篇，2018年发表3篇，2020年发表19篇（含多孔框架化学专刊），2021年发表5篇，2022年发表6篇，2024年发表1篇（至今）。在这些文章中，MOF领域的领军人物周宏才教授发表了5篇，Omar M. Yaghi、Michael O’Keeffe以及北工大李建荣教授各发表了4篇。谷歌学术引用量超过5000次的有5篇，超过3000次的有10篇，引用量破千次的共有26篇。其中，引用量最高的是Michael Zaworotko教授于2001年发表的“晶体工程”文章，目前引用高达7264次。此外，这75篇综述的总引用量已达九万五千次之多。这些数据展示了MOFs领域的研究在《Chemical Reviews》上的活跃度和影响力。

𐟏…全球体育与运动医学期刊影响力排名𐟏… 𐟓… 2023年7月19日，谷歌学术（Google Scholar）发布了2023版的谷歌学术指标（Google Scholar Metrics, GSM），为学术界提供了一个快速衡量学术出版物影响力的新标准。𐟓Š 该排名基于过去五年（2018-2022年）发表的文章进行统计，涵盖了截至2023年7月在Google学术搜索中编入索引的所有文章的引用情况。𐟓š 𐟎œ萨ysical Education and Sports Medicine（体育与运动医学）领域，谷歌学术指标为期刊提供了一个客观的排名，帮助作者和读者了解学术出版物的可见性和影响力。𐟓ˆ 这一排名不仅为学术界提供了一个重要的参考，也为体育与运动医学领域的研究人员和临床医生提供了宝贵的资源。𐟌Ÿ 𐟔 想要了解更多关于谷歌学术指标的信息，以及如何利用这一工具来衡量学术出版物的影响力，敬请关注谷歌学术官方发布的相关数据和报告。𐟓–

𐟓š 论文写作必备：三大英文文献下载神器！ 𐟔 学术研究离不开对英文文献的获取，以下是三个强大的工具，助你轻松下载所需的英文文献： 1️⃣ 百度学术通过关键词搜索，你可以在百度学术上找到相关的英文文献。如果幸运的话，可以直接下载。步骤如下：输入关键词进行搜索点击“免费下载”按钮在弹出的链接中选择一个进行下载，如果无法下载，再尝试其他链接 2️⃣ 谷歌学术谷歌学术是另一个强大的学术资源搜索工具。通过关键词搜索，你可以找到相关的英文文献。如果无法直接下载，可以尝试以下方法：输入关键词进行搜索复制文献的链接或DOI号将链接或DOI号粘贴到Sci-Hub进行下载 3️⃣ Sci-Hub Sci-Hub是一个非常实用的工具，虽然它不支持关键词检索，但可以与谷歌学术和百度学术联合使用。以下是使用Sci-Hub的方法：使用文献的DOI号进行检索，DOI是论文的唯一标识如果找不到DOI号，可以使用文献的链接进行检索并下载 𐟓… 2022-07-25 𐟓 共 1 条评论 𐟔 登录查看更多评论

重庆大学[超话]#重大有我# 【深耕机械工程领域、发表SCI论文15篇，这个重大学生不简单！】钱泉，2022-2023学年争先创优学生年度人物获得者，2022级机械工程专业博士研究生。曾获评重庆市三好学生、重庆大学十佳学术之星，共计获得国家级奖励4项、省市级5项、校级15项。他发表SCI论文15篇、谷歌学术累计被引300余次，申请发明专利14项，其中学生一作授权中国专利3项、公开中国专利6项和英国专利1项。同时，钱泉还创建“工业AI守护者”竞赛团队，并带领团队斩获多项国家级赛事大奖。

如何高效阅读文献？我的实用经验分享在过去的几个月里，我在文献的泥淖中挣扎，终于找到了开题的方向，同时也深刻体会到有效读文献的重要性。以下是我总结的一些实用方法，希望能帮到大家： ❶ 文献选择文献太多，盲目阅读只会让人混乱，新手很难判断文章是否正确。如何避雷？先从高质量期刊开始：虽然老生常谈，但效率较低，检索有效文献也很困难。用谷歌学术：打开谷歌学术，输入相关检索词，从2024年看起，然后2023年、2022年... 通过题目筛选：选择感兴趣且高水平期刊的论文。快速阅读引言：用翻译软件如通义快速阅读引言，了解研究趋势和脉络。顺藤摸瓜：查看你感兴趣的引用文献，这样逐渐清晰起来。十多篇基本能了解一个方向。 ❷ 文献阅读把文章喂给通义：网页直接找效率工具，有单独的论文板块，上传后它会总结论文的大致内容和方向。初步了解论文：它属于什么领域或方向？形成一个宏观概念，知道这篇文章在你领域的位置。它解决了什么问题？为什么这个问题重要？它采用了什么方法和模型？为什么可以解决这个问题？核心结论是什么？下一步还可以做什么？精读：如果觉得文章有价值，再带着问题精读。 ❸ 形成文字资料切忌看过就丢，形成自己的逻辑体系和文字资料，同时也是之后开题、大、小论文研究背景的资料来源，可以节省大量的时间。大概可以形成这四种逻辑：同意关系：这些文章论证了同一件事。继承关系：B在A的基础上延续。反对关系：B和A在同一件事上研究结果不同。并列关系：针对同一个问题不同方面开展研究。 ❹ 修改语言逻辑如果需要形成引言，可以把内容丢给通义帮忙润色，话术如下：你是一个X领域的教授，以下是你博士生X的一部分内容，请你帮助他提升语言逻辑、清晰度和可读性。感觉通义中文理解能力确实很不错，也是国产AI的优势。这个时代AI真的越来越强大了，我们的知识结构也都应该发生改变，真的要学会利用好AI来帮助我们更高效的科研、学习和生活。

留学日本，别太老实！虽然到了陌生的环境，但咱们得活出点六亲不认的姿态来！为啥呢？因为防人之心不可无啊！你知道吗？日本人其实挺复杂的，他们表面热情，但内心可能冷漠得像冰一样。他们特别注重保护隐私，有时候礼貌得让人觉得他们是不是把你当成了好朋友，但其实只是客套一下。就像《菊与刀》里分析的那样，日本人：表面彬彬有礼，内心却蛮横倨傲。他们无比顽固，但也很容易适应变化。性格温顺，但又不轻易服从上级。忠诚宽厚，但心存叛逆。勇敢成性，却十分怯懦。爱面子，但内心真诚。他们的军人可以承受机器人式的训练，但也不服管教。倾慕西方文化，但保守顽固。爱美、爱艺术，但崇尚刀剑和武士的荣誉。生性极其好斗，但又非常温和。所以啊，如果你发现融入不了日本人的圈子，也别勉强。你知道吗？2022年日本一共有23万留学生，中国人就占了一半！不过，别在老乡那里找归属感花太多时间和精力，特别是那些比你早去很久的“同胞”。你的“两眼泪汪汪”，可能只是被骗的开始。从收取快递到租房，再到借用在留、护照，你的每一个善意的举动都可能是个大坑。所以啊，还是保持高冷比较好！心无旁骛地学习日语，认真做研究，比什么都强。写论文必备几个网站：谷歌学术：学术期刊，日语论文和英语论文都能查到。 Cinii：日本最大的学术论文数据库，收录了日本各大学术机构的期刊和大学论文。 J-STAGE：日本文部科学省下辖的科学技术振兴机构运营的免费电子杂志阅览系统。 Nature：论文、新闻、观点都有。 ScienceDirect：数据库，包括计算机、工程技术、能源科学、物理化学、医学等。还有啊，日本人并不全是礼貌人，倚老卖老、醉酒痴汉、主动搭讪的也有。不管是日本人还是中国人，或者其他国家的人，只要让你情绪上感到不舒服，请勇敢拒绝和举报。 Ps：深夜尽量不要独自出门；自己住的话记得熟悉附近警局的位置；不要随便跟人交心（出国留学，身份是自己给的）；要随时跟父母家人保持联系哦！

转：戴密斯ⷥ“ˆ萨比斯（Demis Hassabis）出生于1976 年 7 月。他是一位极具影响力的英国计算机科学家、人工智能研究者和企业家。以下是对他的具体介绍： 1. 早年经历与教育背景： • 多元家庭背景：他的父亲是希腊与塞浦路斯混血，母亲是新加坡华人，两人都是教师。这样的家庭背景赋予了他丰富的文化底蕴和多元化的思维方式。 • 智力游戏神童：4 岁开始学习国际象棋，6 岁赢得伦敦 8 岁以下锦标赛冠军，9 岁成为英国 11 岁以下国家象棋队队长，13 岁时在 14 岁以下组的国际象棋比赛中获得全球第二名的成绩。 • 顶尖学府深造：1992 年，16 岁的哈萨比斯被剑桥大学计算机科学专业录取。剑桥大学毕业后，他曾在游戏公司实习，并参与了知名游戏的设计开发。后来，他又进入伦敦大学学院攻读神经科学博士学位，其关于海马体的研究还入选了《科学》杂志的“年度突破奖”。 2. 职业经历： • 游戏领域创业：1998 年，哈萨比斯创办了自己的游戏公司“仙丹工作室”，高峰时公司员工达到 60 人，估值 1200 万英镑，开发出了如《共和国：革命》《邪恶天才》等被英国电影和电视艺术学院奖提名的 AI 模拟游戏。 • 创立DeepMind：2010 年，他与人工智能专家同事 Shane Legg、连续创业者 Mustafa Suleyman 一起创立了 DeepMind Technologies 公司。2014 年，DeepMind 被谷歌以 4 亿英镑（约合 6.5 亿美元）的价格收购。 • 领导DeepMind取得突破： • AlphaGo 项目：2016 年 3 月，他带领团队研发的 AI 程序 AlphaGo 打败了世界顶级围棋手李世石，在人工智能发展史上具有里程碑意义。此后，AlphaGo 不断升级，在围棋领域取得了卓越成就。 • AlphaFold 项目：2018 年，DeepMind 研发出可预测蛋白质结构的 AI 系统 AlphaFold，为医学研究领域作出了巨大贡献。2022 年 7 月，其团队破解了几乎所有已知的蛋白质结构；2024 年 5 月，DeepMind 推出升级后的 AlphaFold3，能够预测所有生物分子的结构和相互作用。 • 谷歌DeepMind团队领导：2023 年 7 月，DeepMind 与“谷歌大脑”合并，哈萨比斯升任合并后的 Google DeepMind 团队 CEO。 3. 所获荣誉与影响力： • 学术荣誉：截至 2023 年，他的研究成果已被引用超过 100,000 次，曾 5 次被《科学》杂志评为年度十大突破。2023 年获得“突破奖”中的生命科学奖、阿尔伯特ⷦ‹‰斯克奖等；2024 年因“对蛋白质结构预测的贡献”获得诺贝尔化学奖。 • 影响力：他被互联网发明者 Tim Berners Lee 称为“地球上最聪明的人类之一”，还被英国媒体誉为人工智能时代的“超级英雄”。他的研究成果推动了人工智能技术在多个领域的应用和发展，也让 DeepMind 成为了世界领先的人工智能研究团体之一。总的来说，哈萨比斯是一位在人工智能领域具有卓越成就和深远影响力的人物，他的贡献不仅推动了人工智能技术的发展，也为人类解决复杂问题提供了新的思路和方法。

ChatGPT：人工智能的诗歌创作伙伴 ChatGPT，全称Chat Generative Pre-trained Transformer，是一款由OpenAI开发的聊天机器人。它以其划时代的技术和模仿人类对话的能力，引起了广泛关注。根据OpenAI的统计，ChatGPT自2022年11月30日推出以来，用户数量迅速增长，截至12月4日，已拥有超过100万用户。到了2023年1月，这一数字已经超过了1亿。ChatGPT不仅是一个聊天工具，它还具备多种功能，如编写和调试计算机程序、创作音乐、电视剧、童话以及学生论文等。 ChatGPT的核心功能是模仿人类对话，它的表现非常出色。例如，当我请求它写一首关于温哥华雨季的诗时，它不仅写出了诗，还自带韵脚。不过，当我要求它写一首句尾押韵的诗时，它也尝试了一下，但最终还是没有完全符合要求。 ChatGPT由位于旧金山的OpenAI公司推出，该公司在2023年2月开始接受美国客户的注册优质服务ChatGPT Plus，每月费用为20美元。此外，OpenAI还计划发布一个每月42美元的ChatGPT专业计划。OpenAI正在开发一种工具，试图通过数字水印来打击学术剽窃或垃圾邮件服务的滥用行为。根据《纽约时报》的报道，ChatGPT在2022年12月获得了一些好评，被标记为“有史以来向公众发布的最好的人工智能聊天机器人”。同时，谷歌也在密集测试一个名为“学徒吟游诗人”的聊天机器人，准备与ChatGPT展开竞争。 ChatGPT的基础使用者可以免费使用，而OpenAI的价值在2022年11月30日推出后迅速飙升至290亿美元。到目前为止，ChatGPT已经成为人类历史上最快速推广的产品之一。

「CIE优博风采」【CIE优博风采｜中国科学院自动化研究所万军：不忘初心，厚积薄发】万军，中科院自动化所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员，北京市杰出青年科学基金获得者，国家重点研发计划“战略性科技创新合作”重点专项项目负责人，中国科学院对外合作重点项目负责人，IEEE Senior Member，Chalearn 理事会成员/顾问。从事智能视频分析与交互技术研究，发表学术论著90余篇（含ESI高被引1篇，最佳论文奖2篇，IET 高影响力论文1篇）,包括IEEE/ACM 会刊、CCF-A 等国际权威期刊/会议60 余篇（含一作/通讯IEEE TPAMI4篇、JMLR1 篇、IJCV2篇），Google Scholar 引用4700 余次（H-index 36）。受IEEE TPAMI 主编、多伦多大学Sven Dickinson 教授邀请以第一作者撰写首部多模态人脸防伪专著。担任人工智能和计算机视觉顶级期刊IEEE TPAMI（2018-2020）、IJCV客座编辑（2023-至今）、CCF A类刊物 IEEE TIFS编委（2024-至今）和ICME （2021-2023）/FG（2024）/ICPR（2024）领域主席，在领域顶级会议ICCV （2017、2021），CVPR （2019、2020、2023、2024）等国际顶级会议举办研讨会和比赛，累计吸引超过1600 支国内外队伍参赛，获得国内外广泛关注。获得2022年度中国图象图形学学会自然科学奖二等奖（第一完成人），第十三届北京青年优秀科技论文一等奖，北京地区2020 年广受关注学术成果优秀论文，国内外竞赛冠军5项。主持科技部、基金委（4项，含国际合作）、公安部、中科院以及华为、百度等项目20余项。网页链接

深度学习的发展历程：从黑暗到光明深度学习的发展可以追溯到上世纪60年代，当时罗森布兰特创建了马克一号感知机，这是最早的神经网络之一。然而，早期的神经网络并没有得到主流学术界的认可，许多学者如杰夫辛顿、杨立昆、约书亚本吉奥等，在不被理解的情况下，坚信深度学习会改变世界，持续探索。 1986年，辛顿与鲁梅尔哈特、威廉姆森共同发表了“反向传播”论文，扩展了神经网络的功能。同年，杨立昆也创造了一个可以识别手写数字的神经网络LeNet。到了1989年，波默洛基于辛顿的研究，制造了基于神经网络的自动驾驶汽车ALVINN。然而，20世纪90年代到21世纪第一个十年，人工智能经历了第二次寒冬。 2007年，辛顿创造了术语“深度学习”，标志着这一领域的正式命名。2010年，戴密斯哈撒比斯和莱格、苏莱曼创立了DeepMind。2012年，辛顿与Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever发表了AlexNet论文，并成立了DNN research公司，最终以4400万美元卖给了谷歌。同年，百度也成立了IDL（深度学习实验室），而facebook则在2013年成立了人工智能实验室。 2015年，Open AI成立，而到了2016年，Deepmind的Alphago在韩国首尔击败了李世石，名声大噪。2018年，马斯克离开了Open AI，而微软则在2019年向Open AI投资了10亿美元。 Open AI的故事大家耳熟能详。2022年11月，Open AI发布了ChatGPT，上线5天用户数就突破了100万。到了2024年2月，文生视频大模型Sora发布；同年5月，GPT-4o推出，能够更自然流畅地处理文本、图像和音频。深度学习的发展历程充满了挑战和机遇，从早期的黑暗探索到现在的广泛应用，每一次的突破都离不开那些坚持和努力的科学家们。

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