2024年CSRankings全球计算机科学排名发布，中国大学在AI领域独领风骚
2024年CSRankings全球计算机科学排名发布，中国大学在AI领域独领风骚
2024年全球计算机科学排名，刚刚发布！
在全球CS排名中，中国大学/机构占据多个席位，其中CMU第一，清华大学第二，上海交通大学第三，北京大学第四。
从人工智能领域全球前10名排名来看，中国的表现非常亮眼，共有8所大学/机构进入全球前十名（含并列排名）。
在2024年人工智能领域世界大学/机构排名中，最值得关注的一点是中科院跌出了全球前十（2023年排名第8）。
这是由美国马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机与信息科学学院教授埃默里组织的全球计算机科学领域院校实力排名。 完全基于研究指标，相对透明。
该排名涵盖了全球大学计算机专业，根据大学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进行排名。
按照地域划分，这个排名可以针对多个国家单独查找，也可以分为北美、南美、非洲、亚洲、澳洲、欧洲、世界。
细分领域排名分为4大类（27个小细分），分别是人工智能、系统、理论和跨学科领域。
在AI领域，主要有五个细分领域： 1. 人工智能（ ）； 2. 计算机视觉（ ）； 3. 机器学习（ ）； 4. 自然语言处理（ ）； 5. 网络信息检索（The Web & ）。
2024年CS学院全球排名
根据最新的CS，24年来计算机科学专业全球前10名排名如下——
卡内基梅隆大学排名第一，清华大学排名第二，上海交通大学排名第三，北京大学和伊利诺伊大学香槟分校并列第四，浙江大学排名第六，苏黎世联邦理工学院和佐治亚理工学院并列第七，韩国先进科学技术学院、斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校、密歇根大学和华盛顿大学并列第 9 位，麻省理工学院、新加坡国立大学、加州大学伯克利分校和马里兰大学帕克分校并列第 14 位。
选择“AI”选项显示，在2024年AI全球排名中，国内多所大学进入了TOP 20。
清华大学排名第1，北京大学排名第2，上海交通大学排名第3，卡内基梅隆大学和浙江大学并列第4，韩国科学技术院排名第6，中国人民大学排名第7，南京大学排名第8，全国新加坡大学排名第9，复旦大学和哈尔滨工业大学并列第10。
与2023年世界人工智能机构TOP 10排名相比，基本排名保持不变。
最值得关注的是，中科院在2024年排名中跌出了世界前十（去年排名世界第8）。 此外，UIUC也被挤出世界前十，新加坡国立大学、复旦大学成功晋级。
具体来说，清华大学在机器学习和自然语言处理领域发表的论文数量远远超过人工智能、计算机视觉、网络信息检索领域的论文数量。
其中，发表论文10余篇的教师有黄敏烈（16）、孙茂松（15）、朱军（15）、李勇（11）、刘志远（11）、朱文武（11）、刘洋（10）．
北京大学在人工智能、计算机视觉、机器学习等领域的顶级会议上发表论文40余篇。
其中，发表论文10篇以上的教师有赵东彦（12人）、王宜森（11人）、石博新（10人）。
上海交通大学拥有最多的人工智能和机器学习论文。
在顶级会议上发表论文10余篇的教师有严俊池（29）、赵海（12）、王新兵（11）、杨小康（11）。
值得一提的是，CMU拥有超过100篇机器学习领域的顶级会议论文。 在AI领域之外，机器人领域的论文也有近50篇。
(16)、J. Zico (14)、Deva (11)，论文数量超过 10 篇。
并列第四的浙江大学在人工智能和计算机视觉领域的顶级会议上发表了50多篇论文。
发表论文10篇以上的顶尖教师有赵周（20）、陈华军（14）和杨毅（14）。
主要AI细分领域全球排名前10的大学
选择AI类别中的“人工智能”方向，全球排名前十的大学分别是上海交通大学、浙江大学、南京大学、北京大学、中国人民大学、清华大学、哈尔滨工业大学、国家大学新加坡大学、武汉大学和韩国科学技术院。
AI类别中选择“计算机视觉”方向。 全球排名前十的大学分别是浙江大学、北京大学、韩国科学技术院、卡内基梅隆大学、穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学、上海交通大学、苏黎世联邦理工学院、斯坦福大学、香港中文大学，南洋理工大学。
AI类别中选择“机器学习”方向。 全球排名前十的大学分别是卡内基梅隆大学、斯坦福大学、韩国科学技术院、麻省理工学院、加州大学圣地亚哥分校、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、清华大学。 、北京大学、上海交通大学。
AI类别中选择“自然语言处理”方向。 全球排名前十的大学分别是哈尔滨工业大学、卡内基梅隆大学、复旦大学、华盛顿大学、斯坦福大学、清华大学、北京大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校。 苏黎世联邦理工学院、加州大学洛杉矶分校校园。
选择AI类别中的“Web信息检索”方向，全球排名前十的大学分别为清华大学、中国人民大学、中国科学技术大学、浙江大学、阿姆斯特丹大学、复旦大学、大学伊利诺伊大学香槟分校、北京大学、中国科学院大学、北京邮电大学。
中国AI TOP10：清华、北大霸榜，中科院跌至第9
在AI领域，中国排名前十的机构分别是：
清华大学排名第1，北京大学排名第2，上海交通大学排名第3，浙江大学排名第4，中国人民大学排名第5，南京大学排名第6，复旦大学排名第7，哈尔滨工业大学排名第8，中国科学院排名理科排名第9，电子科技大学排名第10。
与去年相比，前十名机构整体保持不变。 复旦大学有所提升（去年排名第9），中科院则明显下降（去年排名第6）。
排名依据：顶级会议发表论文数量
目前最负盛名的是始于1983年的《美国新闻与世界》排名。
然而，《美国新闻与世界报道》的排名完全基于声誉，依赖于对系主任和研究生院院长的调查。
就拿2023年US News世界排名来说，脱轨了，213所院校排名错误，留学圈一片混乱。
包括此前US News对哥伦比亚大学排名数据的造假，也引起了一场血雨腥风。
此外，以被引次数为基础的指标也疑似被淹。 例如，一些大学鼓励教职员工互相引用，“引用卡特尔”也看起来很亮眼。
不仅如此，并非所有论文引用都是免费的，而且事情变化很快，像中间引用统计这样的系统不能很好地解决作者的歧义。
为了给大家提供一个有意义且透明的排名系统，埃默里组织的全球计算机科学实力排名完全基于“研究指标”。
具体来说，是用绝大多数大学教师在计算机科学领域的主要顶级会议上发表的论文数量来衡量的。
自然语言处理顶级会议包括ACL、EMNLP、NAACL； 计算机视觉顶级会议包括CVPR、ECCV、ICCV； 机器学习和数据挖掘会议论文来自ICML、KDD、NIPS； 人工智能顶级会议包括AAAI和IJCAI。
可以看出，这种方法是为了激励教职员工在顶级会议上发表论文，并且所有代码和数据都是共享的，同时也防止欺诈。
教职员工的选拔标准是什么？
入库标准是，只要是特定校区的全职、终身教职人员，能够独立为计算机专业博士生提供指导，就可以入库。
因此，这种方法将数据库的覆盖范围扩展到其他院系的一些教员，他们与计算机科学系或类似院系签订兼职合同，为计算机科学博士生提供监督。
请注意，全职意味着整个学年至少有 75% 的时间在工作。
如何计算作者签名和论文数量？
教职员工可能会因为一篇论文而获得 1/N 分，其中 N 是作者的数量，无论他们的隶属关系或身份（教职员工、学生或其他身份）如何。 这个数字永远不会改变。
如果所有作者都是/最终成为数据库中的教员，则一篇论文最多只能计入 1.0 分。
如果一篇论文的学术产出不是除以作者数量，而是简单地统计论文数量，那么作者很容易通过添加更多作者来人为操纵和夸大单篇论文的产出。
为了避免这种情况，论文的学术成果必须分段。 这可以激励作者适当对待学术成果的归属，而不是滥用多个作者来夸大单篇论文的成果。
参考：
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