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1、计算机视觉领域期刊和会议分析分为三个级别：tier-1:IJCAI(1+):InternationalJointConferenceonArtificialIntelligenceAAAI(1):NationalConferenceonArtificialIntelligenceCOLT(1):AnnualConferenceonComputationalLearningTheoryCVPR(1):IEEEInternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionICCV(1):IEEEInternationalConference
2、onComputerVisionICML(1):InternationalConferenceonMachineLearningNIPS(1):AnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystemsACL(1-):AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguisticsKR(1-):InternationalConferenceonPrinciplesofKnowledgeRepresentationandReasoningSIGIR(1-):AnnualInternationalACMS
3、IGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrievalSIGKDD(1-):ACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMiningUAI(1-):InternationalConferenceonUncertaintyinArtificialIntelligence*Impactfactor(AccordingtoCiteseer03):IJCAI：1.82(top4.09%)AAAI：1.49(top9.17%)COLT：1.49(top9.25%)I
4、CCV：1.78(top4.75%)ICML：2.12(top1.88%)NIPS：1.06(top20.96%)ACL：1.44(top10.07%)KR：1.76(top4.99%)SIGIR：1.10(top19.08%)Average：1.56(top8.02%)IJCAI(1+):AI最好的综合性会议,1969年开始,每两年开一次,奇数年开.因为AI实在太大,所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，象machinelearning、computervision这么大的领域每次大概也就10篇左右,所以难度很大.AAAI(1):美国人工智能学
5、会AAAI的年会.是一个很好的会议,但其档次不稳定,可以给到1+,也可以给到1-或者2+,总的来说我给它”1″.这是因为它的开法完全受IJCAI制约:每年开,但如果这一年的IJCAI在北美举行,那么就停开.所以,偶数年里因为没有IJCAI,它就是最好的AI综合性会议,但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些,特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是),所以比IJCAI还是要稍弱一点,基本上在1和1+之间;在奇数年,如果IJCAI不在北美,AAAI自然就变成了比IJCAI低一级的会议(1-或2+),例如2005年既有IJCAI又有AAAI,两个会议就进行了协调,使得IJCAI的录
6、用通知时间比AAAI的deadline早那么几天,这样IJCAI落选的文章可以投往AAAI.在审稿时IJCAI的PCchair也在一直催,说大家一定要快,因为AAAI那边一直在担心IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了.COLT(1):这是计算学习理论最好的会议,ACM主办,每年举行.计算学习理论基本上可以看成理论计算机科学和机器学习的交叉,所以这个会被一些人看成是理论计算机科学的会而不是AI的会.我一个朋友用一句话对它进行了精彩的刻画:“一小群数学家在开会”.因为COLT的领域比较小,所以每年会议基本上都是那些人.这里顺便提一件有趣的事,因为最近国内搞的会议太多太滥,而且很多会议都是LN
7、CS/LNAI出论文集,LNCS/LNAI基本上已经被搞臭了,但很不幸的是,LNCS/LNAI中有一些很好的会议,例如COLT.CVPR(1):计算机视觉和模式识别方面最好的会议之一,IEEE主办,每年举行.虽然题目上有计算机视觉,但个人认为它的模式识别味道更重一些.事实上它应该是模式识别最好的会议,而在计算机视觉方面,还有ICCV与之相当.IEEE一直有个倾向,要把会办成”盛会”,历史上已经有些
