中国的研究论文数量
意味着我国科研水平又上了一个台阶。其科研成果为世界所认可，并且在世界范围各自领域发挥了实用价值。也反映了我国科教兴国、科技强国战略的显著成绩。
目前我们是排在第2位的，我们的一些论文是非常不错的，影响力是比较大的，研究的东西是比较好的。
体现出我们国家的实力，说明我们国家论文还是很优秀的，人们发表的东西非常多，有很多的人才，科研水平有了进步。
2020年，中国卓越科技论文共计万篇，比2019年增加，其中卓越国际科技论文万篇，卓越国内科技论文万篇。卓越论文数量最多的学科是临床医学，化学，电子、通信与自动控制、生物学。
国际论文被引用次数统计，中国在材料科学、化学、计算机科学、工程技术等4个领域排在世界第1位，与上年度相比，增加了计算机科学领域。
说到期刊，很多同学还不知道如何发表期刊论文，期刊按等级分：普通、核心、C刊。目前，收费期刊未必就比免费期刊更好发表。有一些免费期刊会比收费期刊更好发表。投稿方式主要是电子邮箱或者是在线投稿。
不仅如此，我国国际顶尖期刊论文数量升至世界第2位。2020年被引次数超过10万次且影响因子超过30的国际期刊有15种，共发表论文万篇，其中，中国发表1833篇学术论文和述评文章，排在世界第2位，比2019年上升2位。
2020年，我国的国际顶尖期刊论文数量排名世界第二，比2019年上升两位。我国国际合著论文数量继续增长，进入世界本学科前列的中国科技期刊数量增加，国际显示度进一步增强，中国科技期刊学术影响水平有了明显的提升。
通过与国际重要信息服务机构和国际出版机构的合作，将论文集中链接和精准推送给国际同行。为中文发表的论文、作者和中文学术期刊融入国际学术共同体提供了一条高效渠道。
与此同时，2020年，我国作者参与发表的论文中，作者数超过100人且合作机构数大于50个的论文有485篇，涉及主题有：粒子与场物理、天文与天体物理、多学科物理研究、核物理研究等。
国际访问用户主要来自国际大学和科研单位，例如：美国的康奈尔大学、哈佛大学等，英国的剑桥大学、伦敦大学、牛津大学等，以及一些著名的国家实验室等。
中国论文数量
说明中国近年来投身自然科学领域研究的人越来越多，也得到了认可，是一个值得肯定的事情。
我觉得这是作为中国人值得自豪的，这说明我们的科技科学领域在进步，在向前看，至少不再落后，也说明经过努力，我们的科学走在了世界的前面。
2013年我国SCI论文数量位居世界第2位，发明专利授权量位居世界第3位。
SCI论文是被SCI（Scientific Citation Index，《科学引文索引》）收录的期刊所刊登的论文，目前我国科技界对SCI论文概念模式，小部分研究者误认为SCI是一本期刊，由南京大学引用并成为各大高校和科研机构学术评价和奖惩的一类刊物。
SCI论文本身来说，我国科研工作者大多面临英语能力匮乏的缺陷，尤其对于年龄大和专业性强的科技工作者来说，内容不是问题，英语往往成为了制约的瓶颈。
SCI论文对我国大部分科技工作者来说依然是神秘的，难于发表的，正基于此，大部分科研机构、高校等单位引入作为评价标准，这也是有失公正，虽然缺少人为干预的评价标准，但科研工作者在工作的同时，不得不将精力浪费在于SCI论文的写作与发表。
虽然使得我国科研可与国际接轨，培养我国科技工作者运用SCI官网进行现有论文和科技成果的查询与搜索的习惯，但制约了我国的科技水准，使科研人员不得不分出一部分精力用在外语上，使大量优秀研究成果流入英文期刊，破坏了中文期刊的发展，降低了中文在科技领域的“币值”。
如是指国知局的话，在申请人递交的技术专利当中，并不是每个申请都能授权的。尤其是发明专利。审查特别严格。如果您的技术存在一些问题，国知局就不会给于这个技术授权专利的。如是可以授权专利技术，那国知局就会先给申请人发一份授权通知书。拿到了授权通知书就相当于这个技术已经成为专利了。就等着下专利证书就可以了
SCI创立背景
SCI（Scientific Citation Index）是美国科学信息研究所（ISI）编辑出版的引文索引类刊物，创刊于1964年。分印刷版、光盘版和联机版等载体。印刷版、光盘版从全球数万种期刊中选出3300种科技期刊，涉及基础科学的100余个领域。每年报道60余万篇最新文献，涉及引文900万条。进入SCI这一刊物的论文即为SCI论文。
影响因子
SCI选录刊物的依据是文献分析法，即美国情报学家加费尔德提出的科学引文分析法。该分析法以期刊论文被引用的频次作为评价指标，被引频次越高，则该期刊影响越大。
在一定时期（通常是前两年）内，某一刊物发表的论文，被已经进入SCI刊物的论文所引用的总次数，除以该刊物这一时期内的论文总数，即为该刊物的影响因子。一般来说每一年的6月份公布影响因子，影响因子并不是该年度，而是上一年度的影响因子！
参考资料来源：
中国经济网-《国家创新指数报告2013》发布:我国创新能力稳步上升
百度百科-SCI论文
百度百科-专利授权
第一，我国的顶尖科学家非常多，第二，他们在各个领域都有很多发现，第三，我国的科学技术水平在国际上处于领先，第四，中国人最善于写论文，第五，论文水平很高。
中国计量大学研究生论文字数
硕士论文一般3-5万字之间，开题报告一般5000字左右，并且所有硕士论文都是要过论文检测的，比对的是一百年内所有专业的所有论文，每十一个相拟就开始算相拟，不能超过百分之三十，否则延迟毕业。
关于硕士论文要求字数并没有严格要求，所以主要还是看学校的具体规定。如果学校规定3万字的，那么你写万字，如果学校规定2万字的，那么你写万字。 上下浮动不要超过2000字。总之在开始写论文之前，对学校规定的硕士论文要求一定要仔细阅读，尤其是论文字数。
大部分学校是根据具体专业来规定论文字数的，关于硕士论文各部分的字数要求如下：
1. 中、英文题目：论文题目应能概括整篇论文的核心内容，一般不超过30字。
2.论文的摘要字数一般在1000字左右。除非有特俗要求，可扩充到2000字左右。
3. 论文的关键词3-5个，是用来说明全文的主题内容的单词或术语，力求精炼准确。
4.硕士论文开题报告字数不得少于3000字，研究生实施毕业论文课题研究的前瞻性计划和依据，是论文中心思想的概括。
发表吧小编回答：硕士毕业论文字数一般是3-5万之间，学校不一样，专业不一样，字数也就不一样，一般指导老师都会给出一个大概的字数条件，然而就会有人疑惑，这个字数怎么算。比如3万字的毕业论文，怎样才算3万字了呢，这里就为大家讲解一下。1、一般字数是指正文字数，即第一章到最后一章，不含摘要、目录、致谢、参考文献、附录等，说的是字数而不是字符数，比如3万字毕业论文，就是3万字的汉字，不包括标点和空格。2、硕士毕业论文不单有字数要求还有页数要求，页数在60-80页之间就可以，这也是指的正文部分，同样不包括摘要、目录、致谢、参考文献、附录等。3、参考文献篇数一般不少于40篇，在其中外文参考文献不少于20篇，参考文献中近五年的文献数一般不少于总数的三分之一，而且还要用近两年的参考文献，参考文献在正文中要有引用标注。要同时符合以上三项要求才行，否则将被视为不合格毕业论文。
硕士研究生的毕业论文字数一般3-5万字之间，而各部分也有一定的字数要求。而关于硕士研究生的毕业论文各部分字数要求如下：一、硕士论文题目中、英文题目：论文题目应能概括整篇论文的核心内容，恰当、简明、引人注目，并力求简短，一般不超过30字。论文题目的字符间距可根据题目字数适当调整;二、硕士论文摘要论文摘要的字数一般在1000字左右。除非有特殊需要，可以写详细写作，字数可扩充到2000字左右，摘要中不应用到图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语等。三、硕士论文关键词论文的关键词3-5个，是用来说明全文的主题内容的单词或术语，力求精炼、准确。四、硕士论文开题报告硕士论文开题报告字数不得少于3000字，是研究生实施毕业论文课题研究的前瞻性计划和依据，是毕业论文中心思想的高度概括。五、硕士论文正文正文部分字数是开题报告字数后，保持在3万字左右，具体可根据学校的相关规定调整。在制定论文框架时，需要合理分配篇幅，将主要内容放在论文具体研究内容上，该部分作为论文的重点部分体现研究成果和见解。六、硕士论文致谢论文致谢一般在200-300字，是论文作者对论文写作过程中，对论文做出贡献的老师、同学、家长、朋友的一种尊重。七、硕士论文参考文献参考文献和附录的字数理论上是计算在正文字数内的，但是对于该部分是没有字数要求的。但是切结，参考文献必须真实，书写格式应一致，并且符合本学科的标准。
中美两国ai研究论文数量对比
文/陈根
人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点 。
作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进 社会 发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动 社会 形态转变的基本潜质， 因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮 科技 革命和产业变革的关键力量 。
纵观 历史 ，每一次 科技 革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。
美国领先，中国跟进
2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以分领先，中国以分位居第二，欧盟则以分位居第三 。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。
事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。
60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。 比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。
而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段 。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。
从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位 。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了倍。
尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。 但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为次，而中国为 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。
尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。 近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。
在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位 。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 ，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到美元。
从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告， 截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家 。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。
而从企业 历史 统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。
美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲 。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。
人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。 只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术 。
根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。
中美角逐，追赶和超越
尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。
经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。 不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。
从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进 。
早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。
美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。
从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。 纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的下降到2018年的。
目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。 这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。
横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶 。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。
2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。
从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。
对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。 百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。
应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。
着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势， 包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。
此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。
人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。
第一，美国的AI企业数量遥遥领先全球。
在全球范围内，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中美国拥有1078家，占据42%；中国其次，拥有592家，占据23%。中美两国相差486家。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。
从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。
第二，美国全产业布局，而中国只在局部有所突破。
美国AI产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。
基础层（主要为处理器／芯片）企业数量来看，中国拥有14家，美国33家，中国仅为美国的42%。
技术层（自然语言处理／计算机视觉与图像／技术平台），中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。
应用层（机器学习应用／智能无人机／智能机器人／自动驾驶辅助驾驶／语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国。
第三，从人才队伍来看，美国梯队完整，中国参差不齐。
AI产业的竞争，说到底是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。
美国研究者更关注基础研究，人工智能人才培养体系扎实，研究型人才优势显著。具体来看，在基础学科建设、专利及论文发表、高端研发人才、创业投资和领军企业等关键环节上，美国形成了能够持久领军世界的格局。
美国产业人才总量约是中国的两倍。美国1078家人工智能企业约有78000名员工，中国592家公司中约有39000位员工，约为美国的50%。
美国基础层人才数量是中国的倍。美国团队人数在处理器／芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。
在研究领域，近年来中国在人工智能领域的论文和专利数量保持高速增长，已进入第一梯队。相较而言，中国在人工智能需要在研发费用和研发人员规模上的持续投入，加大基础学科的人才培养，尤其是算法和算力领域。
第四，从AI行业热点领域来看，中美各有优势。
深度学习引领了本轮AI发展热潮。究其原因，在于算力和数据在近十年来获得了重大的突破。当下，人工智能产业出现了九大发展热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶。
在美国AI创业公司中排名前三的领域为：自然语言处理252家，机器学习242家，以及计算机视觉与图像190家。
参考消息网12月8日报道 港媒称，中国近年着力发展人工智能（AI），已成为AI大国，无论在人才数量、企业数量均在全球均占第二位，唯美国在各领域均大幅领先中国。值得注意的是，在有研究AI的高等院校中，美国占了，中国要追赶美国，一定要加紧在高等院校中开始培养人才。
据《香港经济日报》网站12月7日报道，《财富》全球论坛昨在广州开幕，今年论坛以“开放与创新 构建经济新格局”为主题。中央近年推动科技创新，以带动经济转型，人工智能是关键一环。中国龙头科技近年也投放大量资源在AI领域上，目前已见到成绩。
报道称，发展AI产业最重人才，《全球人工智能人才白皮书》显示，全球AI领域人才总数约30万，而目前市场的需求则在百万量级，AI人才供应存在很大缺口。
截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，亦即美国企业占全球总数逾40%，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。其中，美国1078家人工智能初创企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工。
具体来看，全球30万AI人才中，高校领域约有10万人，产业界约20万人。目前，全球共有367所具有AI研究方向的高校，但每年AI相关领域的硕博毕业生只有约2万名。在这367所高校中，美国拥有168所，占据全球的，反观中国只有20所。
报道称，中美两国AI人才聚集的产业并不相同。在美国，投资者对于基础层面更为看重，而中国投资者对应用层的关注更多。
事实上，近年中国在AI领域发展的确在全球前列，成绩比不少发达国家更佳，但相比于美国，基础仍相对薄弱，要追赶美国仍有一大段距离。特别是美国高等院校研究AI占了全球近半壁江山，每年有大量人才补充，这点是包括中国在内的其他国家难以冀及。
报道称，更值得注意的是，美国投资者及企业，更注重基础技术研究，这些成果未必能即时商业化，但对未来科技的影响深远；而中国投资者更着重应用，这在起步之初无可厚非，但切忌急功近利。
资料图片：12月2日，第四届世界互联网大会·互联网之光博览会在浙江省桐乡市乌镇拉开帷幕，这是参观者在博览会上了解智能悬浮平台。
【延伸阅读】美媒宣称美国用人工智能分析卫星照片 搜寻他国导弹发射场
参考消息网11月26日报道 美媒称，在情报机构中，只有为数不多受过训练的分析人员从事从浩如烟海的卫星图像中寻找未公开宣布的核设施或秘密军事场所的工作。但是，使谷歌和脸书公司的人脸和喵星人图片的自动过滤成为可能的那种深度学习人工智能，在针锋相对的间谍世界中也可能被证明是无价之宝。一个早期的例子是：美国研究人员已经训练了发现中国地对空导弹发射场的深度学习算法，其速度要比人工分析快数百倍。
据美国连线杂志网站11月21日报道，深度学习算法被证明能够帮助先前不具备图像分析经验的人员，找到散布在中国东南地区近9万平方公里区域内的地对空导弹发射场。这种基于神经网络——即能够对海量数据进行过滤并从中学习的层状人造神经元——的人工智能可媲美人类图像分析专家在定位导弹发射场时取得的90%的总体准确率。也许更加令人叹为观止的是，深度学习软件帮助人类把找出潜在导弹发射场的时间从60个小时缩短至仅42分钟。
密苏里大学地理空间智能中心主任、电机工程和计算机科学教授柯特·戴维斯说：“算法被用来寻找据说被高度怀疑存在导弹发射场的位置，然后由人工对搜索结果进行评估以确保准确，并弄清算法节约了多少时间。”
报道称，密苏里大学的这项研究于10月6日发表在《应用遥感杂志》上。该研究是在卫星成像分析人员正在被大数据的洪流淹没的背景下展开的。知名商业卫星成像公司DigitalGlobe每天生成大约70兆兆字节的原始卫星成像数据，更不用说来自其他商业卫星和政府间谍卫星的所有成像数据了。
戴维斯和同事们证明了现有的深度学习模型——它们经过了针对卫星成像分析的培训和改进——能够如何发现让情报机构和国家安全专家产生极大兴趣的潜在目标。这些深度学习模型——包括GoogleNet和微软研究公司的ResNet——最初建立时的目的是从传统照片和视频信息中发现目标并进行分类。戴维斯和同事们对这些模型进行了调整以使它们适应解读卫星成像数据的难题和局限，例如培训一些能够解读彩色和黑白图像的深度学习模型，以备在只能获得地对空导弹发射基地的黑白图像时使用。
事实上，分析人员广泛依赖于卫星成像技术对朝鲜武器计划的发展进行跟踪。人类分析员很可能已经发现了这个幅员相当狭小的国家境内现有的大部分、甚至全部的地对空弹发射场。但是类似的深度学习工具可以帮助自动标记在朝鲜或其他国家境内出现的新的地对空发射场。对已有和新的导弹发射场的了解有时可以引导分析人员发现其他可疑地点，因为各国通常把地对空导弹发射场设置在特定区域以防其附近的宝贵装备遭到空中打击。
报道称，研究人员最终只利用了大约90个得到肯定确认的中国导弹发射基地样本来训练人工智能。规模如此小的培训数据集在正常情况下或许无法取得准确的深度学习成果。为了绕过这一问题，戴维斯和同事们通过在不同方向上对原始图像稍作改变，把这90多个培训样本转化成了万个培训样本。
报道称，这项研究令人印象深刻的深度学习成绩很可能得益于地对空导弹发射场的规模相当庞大，并且从卫星的俯拍照片上呈现独特的形状。戴维斯提醒说，在试图分析较小的目标如车载导弹发射器、雷达天线、车载雷达系统和军车等的时候，深度学习算法将面临大得多的挑战，因为现有卫星图像在提取识别特征时没有那么多的像素可以使用。
资料图片：这张拍摄于2012年12月2日的卫星图像显示的是朝鲜丰溪里核试验场地区的交通线路图。（卫星图像由DigitalGlobe公司拍摄、约翰·霍普金斯大学高级国际研究学院美韩研究所下属网站“38 North”添加注解并于2012年12月28日发表。）
【延伸阅读】外媒称中国人工智能5年内比肩美国：解放军将凭此获得优势
参考消息网11月29日报道 外媒称，美国情报界的一个研究机构近日举行了一场竞赛，看谁开发出的人脸识别技术最优秀。在所有参赛者中，荣获万美元最高奖的是一家名叫依图科技的中国初创公司。
路透社11月28日报道称，美国一家智库的报告举出类似的众多例子证明，中国军方也许会利用该国在人工智能领域的快速进步，推动武装力量现代化并有可能谋求对美军事优势。
由新美国安全中心的埃尔莎·卡尼亚撰写的这份报告称：“中国不再处于相对于美国的技术劣势，而是已经成为真正的对手，在人工智能方面也许会有能力超越美国。”
卡尼亚写道，未来美中两国在人工智能领域的竞争“可能会改变未来的经济和军事力量对比”。
“字母表”公司的执行董事长埃里克·施密特前不久在华盛顿的一次聚会上就中国的潜力发出了类似警告。他指出，中国7月份公布的《新一代人工智能发展规划》要求在未来几年赶上美国，并最终成为全球首要的人工智能创新中心。
施密特在这次会议上说：“我认为我们在今后5年里仍会处于领先地位，但中国的赶超速度会非常快。所以，5年后我们可能就会差不多处于同一水平。”
今年早些时候，五角大楼的一份未公开文件渲染说，中国企业正在通过购买美国公司的股权来绕开美国的监管，获取有潜在军事用途的美国人工智能敏感技术。
针对这种情况，一些美国国会议员本月提出了加强美国外资管理的议案。新美国安全中心的报告指出了中国的收购活动，并表示北京在培育国内人工智能产业与美国竞争方面有一些障碍，包括招聘顶尖人才。
然而，施密特说：“如果你们认为他们的制度和教育体系培养不出我所说的那种人，那你们就错了。”
人工智能技术促进了自动驾驶汽车的出现，可能会彻底改变交通运输的面貌。此外，这种技术还给医学带来重大进展。据估计，它也有能改变战场形势的军事用途。
五角大楼有一个项目，着眼于让计算机帮助筛选无人机拍摄的影像资料，从而减少人类分析师的工作量。这其中已经运用了一些机器学习技术。
报道称，报告引述公开文件的内容指出，中国人民解放军正投资于各种和人工智能有关的项目，解放军的研究机构正与中国国防工业合作。报告称：“解放军预计人工智能的出现会从根本上改变战争的性质。”
卡尼亚承认，鉴于人工智能的发展尚处于早期，且中国及其他国家有关人工智能的政策尚不完善，她的这一研究结果相当大一部分是推测性的。尽管如此，她在报告中表示，一些解放军思想家预计战场上即将出现“奇特景象”，届时人类在作战过程中会跟不上机器主导决策的速度和节奏。
资料图：青少年AI人工智能设计大赛苏州开赛。
【延伸阅读】美媒：第四次工业革命来临？人工智能将消灭过时岗位
参考消息网11月24日报道 美媒称，无人驾驶汽车和卡车占领公路，机器人“操作”工厂。超级智能手机呼来优步公司直升机，将手机主人送到迅速扩大的城区。机器利用算法自学完成一度需要人类智慧才能掌握的认知任务，消灭了无数管理及工业岗位。
据美国《华盛顿邮报》网站11月22日文章，这就是技术进步导致的第四次工业革命重塑世界的愿景——多半会在未来五至十年内实现。今天，这个景象不仅在硅谷初露端倪，而且在巴黎的智库、中国的电动车工厂甚或在撒哈边沙漠周边都能看到。
21世纪，技术所带来的影响不同以往。过去，蒸汽机、电力和计算机诞生时，社会有数年时间适应技术带来的变化。今天，变化是随时随地的，瞬间就以数字化形式遍布全球。
世界各地各级政府突然认识到社交媒体、其他形式的算法以及人工智能已迅速超出了其掌控范围，甚至令其毫无察觉。
文章称，美国人今天的生活受技术影响的范围要远比过去几十年更为广泛。自动驾驶汽车、云（技术）以及送货上门的成群结队的无人机都是众所周知的概念了。但是，这些技术步步紧盯你我，这个现实的确令人措手不及。
本月，法国国际关系研究所在摩洛哥召开世界政策年会期间，一位发言者说：“中国不仅是全球工厂，而且正在成为全球实验室。”他指的是北京迅速发展的军用和民用人工智能技术。
文章称，美国政府置身事外，任凭市场力量发展具有全球影响的技术公司巨头。中国则选择了正面竞争。欧洲允许美国技术公司进入市场，对其加以管理而不是与其竞争。俄罗斯则把信息技术武器化，为军队、导弹和坦克增添社交媒体。
外交官和战略家已经开始探讨技术与国际事务的交集，希望找到办法，将冷战式威慑和军备控制协议原则应用到网络威胁领域。
也有人呼吁，政府应当开始想办法解决技术影响对国内劳工市场和日益脆弱的政治体系造成的紧迫问题。
文章称，人工智能和自动化在消灭过时岗位的同时也在创造新的岗位，新岗位常常需要持续不断的再培训和多种职业与场所转换。美国用人单位报告目前空缺610万个就业岗位，主要是因为求职者缺乏所需要的技能或就业流动性。
人工智能机器人
【延伸阅读】外媒称中国在人工智能领域挑大梁：高科技非西方专属游戏
参考消息网10月30日报道 英媒称，高科技曾被认为只是美欧日等发达经济体的专属游戏，但如今中国正在颠覆这种偏见，在人工智能研发领域，中国已经令人意外地与美国共挑大梁。
据英国《金融时报》网站10月20日报道，“到2018年，中国政府对人工智能的研发支出可望达到150亿美元。”麦肯锡董事长兼全球总裁鲍达民如此预测。鲍达民是一名中国通，在成为麦肯锡掌门人之前曾长期驻扎上海。今年9月底他空降北京，再次呼吁中国加大力度发展人工智能产业。他认为，中国在这方面蕴藏着巨大的潜力，一个最根本的原因是这里拥有海量活生生的数据。他表示，20年前全球范围内曾出现过一次“假曙光”，但是当时没有可匹配的计算能力，如今随着计算技术的提升，加之移动互联网的发展，更多数据得以采集，人工智能正在从构想变为可应用的现实。
此前麦肯锡全球研究院在一份报告中做过三点判断：人工智能投资已进入到世界领先科技公司对专利和知识产权的竞争阶段；早期进入人工智能行业的公司往往更接近数字化前沿；高科技、通信与金融服务三年内将成为人工智能的主导产业。麦肯锡预计，人工智能应用的市场规模将在八年后达到1270亿美元。在2017年3月举行的中国发展高层论坛上，鲍达民在讲演中称，一些中国的互联网企业在自然语言处理、图像和语音识别等技术方面走在了前沿，可整合进诸如私人助理、自动驾驶等新产品中。
作为执掌这家全球顶尖合伙人咨询公司近九年的资深人士，鲍达民在每日与各类客户的接触过程中，训练出了非常敏锐的洞察力。一个趣闻是，现在越来越多机构开始认真对待中国2013年提出的“一带一路”倡议，其实早在2010年鲍达民就谈到可能会出现一个“新的贸易轴心”、“这是以前的一条丝绸之路”。
鲍达民对中国问题很感兴趣，也懂得如何发挥影响力。跟其他很多行业一样，今天的咨询业也面临着被人工智能大肆改造的命运，在高薪聘请员工与高价引进人工智能技术之间，以做决策为每日工作的鲍达民，此时更需要仔细权衡。他表示，公司要承担起“双重使命”——为满足客户需求而大力引进机器人和自动化程序，另一方面需要培训员工掌握运用人工智能必需的相关技能。
以下是鲍达民接受《高端视点》视频访谈的部分文字选编：
问：你为什么呼吁中国要加大力度发展人工智能？
鲍达民：我定期来中国的一个原因是，如果你不了解现在中国正在发生什么，你就会被边缘化。人工智能是我感兴趣的领域，因为我觉得它是会改变世界的重要技术。我认为中国在人工智能领域将具有重要的地位，主要得益于这里的人才和智力资源。（中国的参与）也会促进世界的发展，我们可以解决诸如医学方面的许多难题，像癌症；还有对孤独症的治疗等很多世界级难题，都是人工智能可以帮助解决的。另外，它还有助于提高生产力水平。因此，出于各个方面的原因，中国需要在人工智能领域扮演重要角色。
问：中美都集中发展人工智能，而中国的人口是美国的近五倍，中国仍是发展中国家，中国有什么优势吗？
鲍达民：美国在这一领域处于领先地位英国则是在研究领域十分先进，比如有“深层思维”这类公司，聚集了很多神经科学家、生物学家、计算机科学家等。即便是加拿大也在努力推动人工智能的发展，像多伦多和蒙特利尔都在尽力推动相关产业。于我而言，我认为对人才和领导力的把握更重要，人工智能是重要的机遇。中国已经拥有了数据，再次强调，发展人工智能仅仅有技术也不行，还得有数据。你提到了中国拥有美国五倍的人口，这些数据就是发展人工智能的重要材料。
问：你非常珍惜人才，注重教育。过去的几年里，中国毕业生留给你的印象有什么变化吗？
鲍达民：中国学生的质量一直都很高，也很有才干。我记得在几个大学举行招聘的时候，我说既然这些人都有能力进入这些大学，我们为什么还要费劲去测试他们解决问题的能力？我自己有可能都考不上这些学校。所以，他们都是非常聪明的人。我想我注意到的一个变化就是，我们现在招了很多没有那么多社会经验的人，有一次我在上海招聘了两个学生，他们非常棒，我让他们在肯德基工作了两晚，但他们的父母非常沮丧。一个学生的父母问，他们被招进了麦肯锡，为什么要在快餐连锁店工作？我说，因为你需要看看那些不冲厕所的人、偷东西的人，还有毫不讲理的顾客，这就是生活。如果一直仅身处学术环境中，你没有办法适应那些做奇怪事情的人。我发现如今更多毕业生拥有此类真实的社会经验，这非常重要，否则你会没办法与人打交道。
鲍达民。
【延伸阅读】美媒文章：下一场科技竞赛将聚焦人工智能
参考消息网11月9日报道 美国《外交政策》双月刊网站11月3日刊发美国布鲁金斯学会主席、前驻阿富汗美军司令约翰·艾伦以及美国人工智能专家阿米尔·侯赛因的文章《下一场太空竞赛目标是人工智能》称，虽然美国历史上是人工智能领域大部分最重要的创新和研究机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。
人工智能成必争之地
文章称，约60年前，时任美国参议院多数党领袖林登·约翰逊预测说，谁赢得太空竞赛，谁就将“控制、彻底控制地球”。美国最终赢得了那场竞赛，不仅登上了月球，而且还激发了下一代的科学家、技术人员和乐观主义者。
最近，俄罗斯总统弗拉基米尔·普京在预测下一场伟大的科技竞赛——人工智能时，重复了约翰逊的这种表述。
文章认为，约翰逊和普京对技术力量的理解中，存在一条跨越时代和地缘政治的真理。不过，现在美国担心的是，它正面临在这场关键竞赛中落后的风险。
文章称，很快，在包括工作和娱乐在内的大多数社会经济领域，人工智能将成为给我们带来竞争优势的最具潜力的改变者，其影响将远远超过人们通常有关自动化取代制造业工作岗位的辩论。
文章认为，虽然美国是人工智能的诞生地，也是历史上这一领域大部分最重要的创新和研究机构的所在地，但国际竞争对手正紧随其后。
文章称，中国最近宣布了一项斥资数十亿美元的人工智能发展计划，到2030年要在这一技术领域领先世界。俄罗斯正在开发具有人工智能的下一代米格-41战机，能够在高达6马赫的极超音速下控制战机。
美国或被中俄赶超
文章称，美国用肉眼就能看到自己的弱点：高层国家计划中人工智能项目的缺乏、科技经费缩减、限制移民等，这一切都在损害其竞争力。问题在于，美国能否在为时已晚之前纠正错误。
文章对美国所面临的问题，以及应该采取什么样的措施，进行了大量思考：
首先，鼓励美国研究人员引领世界创新的开放性，同样也在促使他们的研究成果在得到保护前迅速地进入公众视野。虽然美国珍视学术开放文化，但美国企业需要更快的专利程序和政府支持，这样在与海外侵权者发生知识产权纠纷时，它们才能拥有一些优势。
其次，监管部门使得在美国生产商品并销往别国变得非常困难，从而为外国竞争者创造了一个他们本来毫无机会的市场。多年来，美国一直禁止出口加密技术和基础处理器。这种做法所带来的仅仅是国际竞争者满足了需求，为它们自己创造出了一个市场。
第三，中国在深度学习方面发表的论文数超过了美国，超级计算机数量也超过了美国。美国需要在人工智能方面进行更多的公共投资。
第四，中国正吸引更好的人工智能人才，收购美国技术公司。解决办法很简单：为这一领域的专家提供更多绿卡；为公立大学的研究实验室提供更多的联邦资助；向罗兹奖学金这样的教育项目提供更多投资，以吸引未来的博士。
文章称，美国永远不能忘记，人工智能代表了人类创造能力的一个突破。人工智能是人类下一个伟大的跃进。最先登上月球的国家现在必须正确地迈出走向明天的那一步。
处于世界前列的水平，因为某些方面确实比美国强，而且生产出了很多震惊世界的产品。
中国临床医学研究论文数量增长
<<医药月刊>>我发表过,可以
我觉得这一排名的意义就是我国的期刊研究是非常值得肯定的，也代表着也非常的优秀的成果，中国的学者是很厉害的，教育成果也是非常的显著的，学生们都是很出众的。
《中国临床医学研究》杂志社------------------------------------------------《中国临床医学研究》是中华临床医药学会主管，中国当代医药研究协会主办的综合性、国际性医学期刊，被例为中文核心期刊（遴选）、中国科技论文统计源期刊，同时被中文生物医学期刊文献等数据库收录。国内外公开发行，本刊为双月刊，正16开本，封面封底铜板彩印，国内统一刊号：CN 11-2028/R，国际刊号：ISSN 5198-6909，定价10元/期。《中国临床医学研究》以从事医务临床、医药科研工作者为读者对象，以报道医学领域各专业的临床科研成果和诊疗经验为主要内容，坚持贯彻党和国家的卫生工作方针政策，贯彻理论与实践、普及与提高相结合的办刊方针，突出科学性、创新性和实用性，紧跟国际医学发展趋势，适时追踪医学热点，内容新颖，及时反映医学领域基础、临床、科研工作的重大进展，积极促进医学领域的学术交流和学术发展。一、主要栏目《中国临床医学研究》主要栏目有：专家论坛、论著、综述与进展、临床研究、中医中药、中西医结合、病例分析、护理园地、临床检验、医学影像学、医院管理、教学园地、疾病控制、健康教育、新技术、讲座等。专家论坛 由国家重点科研项目带头人、医科大学博士生导师等撰写的具有新思想、新观点、新方法的学术论文，字数在3000字内，并附200字以内个人简历。论 著 主要刊登重大课题的研究论文，字数在4000字左右。要求中英文摘要、关键词。综述与进展 主要报道全国医药卫生科研进展及医学领域一些重点学科的最新研究动态与进展，字数在5000字左右。临床研究 刊登基础及临床科研课题的研究及临床医学研究的分析与总结性文稿，字数在3000字以内。中医中药 刊登中医中药基础及临床应用研究文稿，字数在3000字以内。中西医结合 刊登中西医结合疗法在临床工作中的应用总结，字数在3000字以内。病例分析 由临床医生应用临床工作中的诊断、治疗方法，通过分析病例进行科学分析总结，介绍诊疗经验，字数在2000字左右。护理园地 刊登临床护理经验总结、现代护理进展、护理管理等方面的文章。临床检验 刊登检验学在临床中的应用及新进展文章。医学影像学 刊登影像学在临床诊疗中的应用。医院管理 现代医院管理经验、理念、经营模式的探讨。教学园地 探讨介绍医学教育的新技术、新方法、新理念。疾病控制 刊登卫生防疫、疾病控制方面的研究报告、调查分析等方面的文章。健康教育 社区卫生服务、健康教育的研究报告。新 技 术 主要介绍国际、国内最新技术、产品的应用及推广，医药、医疗器械生产、使用及推广信息，字数在2000字左右。讲 座 临床医学新知识的系统讲座。二、来稿要求1．稿件署名作者应为合法著作权人，文责自负，作者排序以原稿为准。来稿请附作者单位推荐信或在文字稿上加盖单位公章，注明单位对稿件的审评意见以及无一稿两投、不涉及保密、署名无争议等项。以电子版投稿的，可在签署论文使用授权书时，将单位推荐信一并寄来。2．来稿首页请注明：投稿栏目，题名，每位作者的姓名、学历、技术职称及工作单位，负责与编辑部联系的通讯作者的姓名及其详细通讯地址、电话、传真和E-mail，并标明正文字数、表数及图数。3．论文所涉及的课题如取得国家或部、省级以上基金或攻关项目，应脚注于标题页左下方，如“基金项目：基金资助(编号)”，并附基金证书及复印件。4．本刊对重大研究成果，将使用“快速通道”，在最快时间内发表。凡要求以“快速通道”发表的论文，作者应提供关于论文创新性的书面说明和查新报告。5．本刊对来稿认真负责，处理及时，收到稿件后立即编号，并给回执，日后联系时请注明稿号。投稿2个月未接到本刊回执，系该稿仍在审阅中，作者若欲另投他刊，请先与本刊编辑部联系。6．根据《著作权法》，结合本刊具体情况，编辑部可作修辞等文字修改、删节，凡涉及原意的重大修改，则请作者考虑；修改稿逾期2个月不寄回者，按自动退稿处理。修改稿首页务请注明稿件编号。7．请作者自留底稿，本刊概不退稿。———————————————————————————————————————本刊系国家级综合性医学学术期刊（双月刊，每月15日出版）主管单位： 中华临床医药学会主办单位： 中国当代医药研究协会主 编： 肖殊湘主 任： 沈旭升投稿信箱： 定 价： 10元/期综合分类： 学术理论国际刊号： ISSN 5198-6909国内刊号： CN 11-2028/R
我国国际顶尖期刊论文数量排名上升2位，这一排名具有什么意义？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。
中国科技信息研究所(下称中信研究所)在北京公布了《2021年中国科技论文统计报告》。结果报告显示，中国出色高新科技论文整体产出率稳步增长，国际性顶级期刊论文总数排名世界第二，升高2位；高被引论文和网络热点论文再次排名世界第二。
特别注意的是，统计分析汇报中的国际性论文有关指标值显着。例如，依据国际性论文被引入的频次统计分析，中国在管理科学、有机化学、电子信息科学、工程设计等四个行业排名世界第一。与往年对比，它提高了计算机行业；国际性顶级期刊论文总数排名世界第二。
2011-2021年，中国10个课程造成的论文占比超出全球该课程论文的20%。原材料、有机化学、电子信息科学和工程设计论文当今世界排名第一，农业科学、细胞生物学、自然环境与生物学等10个行业的论文当今世界排名第二。
不仅如此，中国国际性顶级期刊的论文总数还升高到全球第二位。2020年，有15种国际期刊被引入超出10千次，影响因素超出30次，共发布论文万篇。在其中，中国发布了1833篇学术研究论文和评论文章，排名世界第二，比2019年升高了2位。
备受关注的高被引论文。网络热点论文总数，持续保持全球排名第二。截止到2021年9月，在我国高被引论文万篇，占全球市场份额，比2020年提高，全球排名第二，占世界市场份额近2个点。在我国网络热点论文1515篇，占全球总产量的，比2020年提高，全球排名第二。
据了解，为正确引导科技管理机构和科技人员从关心论文总数向关心论文品质和知名度变化，激励原创设计自主创新，中信研究所积极推进进行出色论文点评科学研究，关心高品质研究成果的奉献和危害。2020年，在我国出色高新科技论文万篇，比2019年提高，在其中出色国际性高新科技论文万篇，中国出色高新科技论文万篇。临床医学专业、有机化学、光电、通讯、自动控制系统、分子生物学是出色论文总数最大的课程。
中国国际交流论文总数稳步增长，变成2021年汇报的又一闪光点。2020年中国发布的国际性论文中，国际交流论文万篇，比2019年提升万篇，提高。国际交流论文占中国发布论文数量的。中国创作者作为第一作者的国际交流论文占中国全部国际交流论文的，合作方涉及到169个国家和地区。