芝加哥大学ai论文发表
当引力波在2015年首次被先进的激光干涉引力波天文台（LIGO）探测到时，它们在科学界掀起了一阵“涟漪”，因为它们证实了爱因斯坦的另一个理论，标志着引力波天文学的诞生。五年后，许多引力波源被探测到，包括首次观测到两颗碰撞的中子星的引力波和电磁波。 随着LIGO及其国际合作伙伴继续升级其探测器对引力波的敏感度，他们将能够探测更大的宇宙体积，从而使引力波源的探测成为日常。
这一发现大潮将开启精确天文学的时代，考虑到太阳系外信使现象，包括电磁辐射、引力波、中微子和宇宙射线。然而，实现这一目标将需要对用于搜索和发现引力波的现有方法进行彻底的重新思考。
最近，美国能源部（DOE）阿贡国家实验室的计算科学家和转化人工智能（AI）的负责人Eliu Huerta与来自芝加哥大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、英伟达和IBM的合作者一起，开发了一个新的生产规模AI框架，允许加速、可扩展和可重复的探测引力波。
这个新框架表明，人工智能模型可以和传统的模板匹配算法一样敏感，但速度要快上几个数量级。此外，这些人工智能算法只需要一个廉价的图形处理单元（GPU），就像视频 游戏 系统中的那些，就可以比实时更快地处理高级LIGO数据。
本研究使用的人工智能组合在不到7分钟内处理了一整个月（2017年8月）的高级LIGO数据，将数据集分布在64个NVIDIA V100 GPU上。该团队用于这项分析的人工智能组合确定了该数据集中先前确定的所有四个双黑洞合并，并报告了没有错误的分类。
阿贡国家实验室数据科学和学习（DSL）部门主任Ian Foster说：“作为一名计算机科学家，这个项目让我感到兴奋的是，它显示了有了正确的工具，人工智能方法可以自然地整合到科学家的工作流程中--让他们更快更好地完成工作--增强而不是取代人类智慧。”
利用不同的资源，这个跨学科和多机构的合作者团队在《自然-天文学》上发表了一篇论文，展示了一种数据驱动的方法，结合团队的集体超级计算资源，实现了可重复的、加速的、AI驱动的引力波探测。
“在这项研究中，我们利用人工智能和超级计算的综合力量，帮助解决及时和相关的大数据实验。”Huerta说：“我们现在正在使人工智能研究完全可重复，而不仅仅是确定人工智能是否可能为大挑战提供一个新的解决方案。”
在这个项目的跨学科性质的基础上，该团队期待着这个数据驱动的框架在物理学的大数据挑战之外的新应用。
阿贡国家实验室和芝加哥大学的研究科学家Ben Blaiszik说：“这项工作突出了数据基础设施对科学界的重大价值。美国能源部、国家科学基金会（NSF）、国家标准与技术研究院和其他机构所做的长期投资已经创造了一系列的构建模块。我们有可能以新的和令人兴奋的方式将这些构件组合在一起，以扩大这种分析，并在未来帮助向其他人提供这些能力。”
Huerta和他的研究团队在国家科学基金会、阿贡实验室指导研究和发展（LDRD）计划以及能源部创新和新计算对理论和实验的影响（INCITE）计划的支持下开发了他们的新框架。
“这些国家科学基金会的投资包含了原始的、创新的想法，有希望改变以快速流到达的科学数据的处理方式。”国家科学基金会先进网络基础设施办公室主任Manish Parashar说：“计划中的活动正在为许多科学实践团体带来加速和异构计算技术。”
新的框架建立在Huerta和他的同事最初在2017年提出的框架基础上。该团队通过阿贡领导力计算设施（ALCF）数据科学计划的两年奖励，利用阿贡的超级计算资源，进一步推进他们将人工智能用于天体物理学研究。这导致了该团队目前在橡树岭领导力计算设施（OLCF）的Summit超级计算机上的INCITE项目。ALCF和OLCF是DOE科学办公室的用户设施。
“拍照优化、语音助手以外，手机AI还有什么?”今年全新一代骁龙8移动平台发布时，高通再次翻译翻译了，什么叫脑洞大开——让手机学会“听诊”，通过识别出用户可能存在的疾病，比如抑郁症、哮喘;让手机实现“防偷窥”，通过识别陌生用户的视线，实现自动锁屏;让手机游戏搞定超分辨率，将以往PC端才有能力运行的画质，搬到手机上体验更重要的是，这些AI功能，骁龙8有能力**同时运行**!高通声称，骁龙8搭载的第7代AI引擎，性能相比上一代最高提升了**4倍**。这意味着我们玩手机的时候，同时“多开”几个AI应用也没问题。更重要的是，它不仅仅是简单的AI性能提升，更能给用户带来流畅的应用体验感。在硬件制程升级如此艰难的今天，高通是如何在第7代AI引擎的性能和应用上“翻”出这么多新花样的?我们翻了翻高通发表的一些研究论文和技术文档，从中找到了一些“蛛丝马迹”：在高通发布的AIMET开源工具文档里，就有提到关于“如何压缩AI超分辨率模型”的信息;在与“防偷窥”相关的一篇技术博客中，介绍了如何在隐私保护的前提下使用目标检测技术而这些文档、技术博客背后的顶会论文，全都来自一家机构——高通AI研究院。可以说，高通把不少研究院发表的AI论文，“藏”在了第7代AI引擎里。顶会论文“藏身”手机AI先来看看第7代AI引擎在**拍照算法**上的提升。针对智能识别这个点，高通今年将面部特征识别点增加到了300个，能够捕捉到更为细微的表情变化。但同时，高通又将人脸检测的速度提升了**300%**。这是怎么做到的?在一篇高通发表在CVPR上的研究中，我们发现了答案。在这篇文章中，高通提出了名为Skip-Convolutions(跳跃卷积)的新型卷积层，它能将前后两帧图像相减，并只对变化部分进行卷积。没错，就像人的眼睛一样，更容易注意到“动起来的部分”。这使得骁龙8在做目标检测、图像识别等实时检测视频流的算法时，能更专注于目标物体本身，同时将多余的算力用于提升精度。可能你会问，这样细节的人脸识别对于拍照有什么用?更进一步来说，这次高通与徕卡一起推出了LeicaLeitz滤镜，用的是基于AI的智能引擎，其中就包括了人脸检测等算法，使得用户能更不经思考智能地拍出更具艺术风格的照片。不止人脸检测，高通在智能拍摄上所具备的功能，还包括超分辨率、多帧降噪、局部运动补偿然而，在高分辨率拍摄中的视频流通常是实时的，AI引擎究竟如何智能处理这么大体量的数据?同样是一篇CVPR论文，高通提出了一个由多个级联分类器组成的神经网络，可以随着视频帧的复杂度，来改变模型所用的神经元数量，自行控制计算量。面对智能视频处理这种“量大复杂”的流程，AI现在也能hold住了。智能拍照以外，高通的语音技术这次也是一个亮点。像开头提到的，第7代AI引擎支持用手机加速分析用户声音模式，以确定哮喘、抑郁症等健康状况的风险。那么，它究竟是如何准确分辨出用户声音，而且又不涉及收录数据的?具体来说，高通提出了一种手机端的联邦学习方法，既能使用手机用户语音训练模型，同时保证语音数据隐私不被泄露。像这样的AI功能，有不少还能在高通AI研究院发表的论文中找到。同样也能寻到蛛丝马迹的，是开头提及的AI提升手机性能的理论支撑。这就不得不提到一个问题：**同时运行这么多AI模型，高通究竟是怎么提升硬件的处理性能的?**这里就不得不提到高通近几年的一个重点研究方向**“量化”**了。从高通最新公布的技术路线图来看，模型量化一直是AI研究院这几年钻研的核心技术之一，目的就是给AI模型做个“瘦身”。由于电量、算力、内存和散热能力受限，手机使用的AI模型和PC上的AI模型有很大不同。在PC上，GPU动辄上百瓦功率，AI模型的计算可以使用16或32位浮点数(FP16、FP32)。而手机SoC只有几瓦功率，也难存储大体积AI模型。这时候就需要将FP32模型缩小成8位整数(INT8)乃至4位整数(INT4)，同时确保模型精度不能有太大损失。以AI抠图模型为例，我们以电脑处理器的算力，通常能实现十分精准的AI抠图，但相比之下，如果要用手机实现“差不多效果”的AI抠图，就得用到模型量化的方法。为了让更多AI模型搭载到手机上，高通做了不少量化研究，发表在顶会上的论文就包括**免数据量化**DFQ、**四舍五入机制**AdaRound**，以及联合量化和修剪技术**贝叶斯位**BayesianBits等。其中，DFQ是一种无数据量化技术，可以减少训练AI任务的时间，提高量化精度性能，在手机上最常见的视觉AI模型MobileNet上，DFQ达到了超越其他所有方法的最佳性能：AdaRound则可以将复杂的Resnet18和Resnet50网络的权重量化为4位，大大减少了模型的存储空间，同时只损失不到1%的准确度：贝叶斯位作为一种新的量化操作，不仅可以将位宽度翻倍，还能在每个新位宽度上量化全精度值和之前四舍五入值之间的残余误差，做到在准确性和效率之间提供更好的权衡。这些技术不仅让更多AI模型能以**更低的功耗**在手机上运行，像原本只能在电脑上运行的游戏AI超分辨率*(类似DLSS)*，现在实现能在骁龙8上运行的效果;甚至其中一些AI模型，还能“同时运行”，例如其中的姿态检测和人脸识别：事实上，论文还只是其中的第一步。要想快速将AI能力落地到更多应用上，同样还需要对应的更多平台和开源工具。将更多AI能力释放到应用上对此，高通保持一个开放的心态。这些论文中高效搭建AI应用的方法和模型，高通AI研究院通过合作、开源等方法，将它们分享给了更多开发者社区和合作伙伴，我们也因此能在骁龙8上体验到更多有意思的功能和应用。**一方面，高通与谷歌合作，将快速开发更多AI应用的能力分享给了开发者。**高通在骁龙8上搭载了谷歌的VertexAINAS服务，还是每月更新的那种，意味着开发者在第7代AI引擎上开发的AI应用，其模型性能也能快速更新。采用NAS，开发者就能自动用AI生成合适的模型，包括高通发表在顶会上的智能拍照算法、语音翻译、超分辨率都能包含在AI的“筛选范围”中，自动为开发者匹配最好的模型。这里用上了高通的运动补偿和插帧等算法。而类似于这些的AI技术，开发者们也都能通过NAS实现，还能让它更好地适配骁龙8，不会出现“调教不力”的问题。想象一下，你将来用搭载骁龙8的手机打游戏时，会感觉画面更流畅了，但是并不会因此掉更多的电(指增加功耗)：同时，关于AI模型的维护也变得更简单。据谷歌表示，与其他平台相比，VertexAINAS训练模型所需的代码行数能减少近80%。**另一方面，高通也已经将自己这些年研究量化积累的工具进行了开源。**去年，高通就开源了一个名为AIMET*(AIModelEfficiencyToolkit)*的模型“提效”工具。其中包含如神经网络剪枝、奇异值分解(SVD)等大量压缩和量化算法，有不少都是高通AI研究院发表的顶会论文成果。开发者用上AIMET工具后，就能直接用这些算法来提效自己的AI模型，让它更流畅地在手机上运行。高通的量化能力也不止开源给普通开发者，同样能让头部AI企业的更多AI应用在骁龙8上实现。在新骁龙8上，他们与NLP领域知名公司HuggingFace进行合作，让手机上的智能助手可以帮用户分析通知并推荐哪些可优先处理，让用户对最重要的通知一目了然。在高通AI引擎上运行它们的情绪分析模型时，能做到比普通CPU速度快30倍。正是技术研究的沉淀和技术上保持的开放态度，才有了高通不断刷新手机业界的各种AI“新脑洞”：从之前的视频智能“消除”、智能会议静音，到今年的防窥屏、手机超分辨率还有更多的论文、平台和开源工具实现的AI应用，也都被搭载在这次的AI引擎中。而一直隐藏在这些研究背后的高通AI研究院，也随着第7代AI引擎的亮相而再次浮出水面。高通AI的“软硬兼备”大多数时候，我们对于高通AI的印象，似乎还停留在AI引擎的“硬件性能”上。毕竟从2007年启动首个AI项目以来，高通一直在硬件性能上针对AI模型提升处理能力。然而，高通在AI算法上的研究，同样也“早有筹谋”。2018年，高通成立AI研究院，负责人是在AI领域久负盛名的理论学者MaxWelling，而他正是深度学习之父Hinton的学生。据不完全统计，高通自成立AI研究院以来，已有数十篇论文发表在NeurIPS、ICLR、CVPR等AI顶级学术会议上。其中，至少有4篇模型压缩论文已在手机AI端落地实现，还有许多计算机视觉、语音识别、隐私计算相关论文。上述的第7代AI引擎，可以说只是高通近几年在AI算法研究成果上的一个缩影。通过高通AI的研究成果，高通还成功将AI模型拓展到了诸多最前沿技术应用的场景上。在自动驾驶上，高通推出了骁龙汽车数字平台，“包揽”了从芯片到AI算法的一条龙解决方案，目前已同25家以上的车企达成合作，使用他们方案的网联汽车数量已经达到2亿辆。其中，宝马的下一代辅助驾驶系统和自动驾驶系统，就将采用高通的自动驾驶方案。在XR上，高通发布SnapdragonSpacesXR了开发平台，用于开发头戴式AR眼镜等设备和应用。通过和WannaKicks合作，骁龙8还将第7代AI引擎的能力带到了AR试穿APP上。在无人机上，高通今年发布了FlightRB55G平台，其中有不少如360°避障、无人机摄影防抖等功能，都能通过平台搭载的AI模型实现。其中首架抵达火星的无人机“机智号”，搭载的就是高通提供的处理器和相关技术。回过头看，不难发现这次高通在AI性能上不再强调硬件算力(TOPS)的提升，而是将软硬件作为一体，得出AI性能4倍提升的数据，并进一步强化AI应用体验的全方位落地。这不仅表明高通更加注重用户实际体验的感受，也表明了高通对自身软件实力的信心，因为硬件已经不完全是高通AI能力的体现。可以说骁龙8第7代AI引擎的升级，标志着高通AI软硬一体的开端。最近，高通针对编解码器又提出了几篇最新的研究，分别登上了ICCV2021和ICLR2021。这些论文中，高通同样用AI算法，展现了针对编解码器优化的新思路。在一篇采用GAN原理的研究中，高通最新的编解码器算法让图像画面不仅更清晰、每帧也更小了，只需要14.5KB就能搞定：相比之下，原本的编解码算法每帧压缩到16.4KB后，树林就会变得无比模糊：而在另一篇用插帧的思路结合神经编解码器的论文中，高通选择将基于神经网络的P帧压缩和插帧补偿结合起来，利用AI预测插帧后需要进行的运动补偿。经过测试，这种算法比谷歌之前在CVPR2020上保持的SOTA纪录更好，也要好于当前基于H.265标准实现开源编解码器的压缩性能。将AI模型应用于更多领域中，高通已经不是第一次尝试，像视频编解码器的应用，就又是一个新的方向。如果这些模型能成功被落地到平台甚至应用上，我们在设备上看视频的时候，也能真正做到不卡。随着“软硬一体”的方案被继续进行下去，未来我们说不定真能看见这些最新的AI成果被应用到智能手机上。结合高通在PC、汽车、XR等领域的“秀肌肉”可以预见的是，你熟悉的高通、你熟悉的骁龙，肯定不会止于手机，其AI能力，也将不止于手机。
发表论文芝加哥大学排名
芝加哥大学世界排名：2021-22年度，芝加哥大学位列U.S. News美国最佳大学排名第6、软科世界大学学术排名第10、泰晤士高等教育世界大学排名第10、QS世界大学排名第10、U.S. News世界大学排名第15。
此外，2019-20年，在“世界大学排名中心（CWUR）”公布的世界大学排名中，芝加哥大学位列世界第10。而根据《自然》杂志发布的2016年度自然指数显示，芝加哥大学2016年全年自然指数位居美国高校第24位。
2017年8月，《福布斯》公布2017年美国大学排行榜，芝加哥大学排名第16位；2019-20年，福布斯美国大学排行榜，芝加哥大学位列第16名。2019莫斯科国际大学排名排名第9，2020排名第10。
学科设置
芝加哥大学本科学院（Undergraduate College）提供50个主修专业和28个辅修专业的理学学士和文学学士。学制四年，大致分为自然科学、生命科学、人文科学、社会科学和交叉学科五个方向。
芝加哥大学的人类学、天文学、地球科学、经济学、地理学、历史学、语言学、物理学、数学、统计学、社会学、神学等学科在美国具有较强的学术实力，其中经济学、社会学、数学、和物理学是芝大的特色学科。
以上内容参考：百度百科-芝加哥大学
美国芝加哥大学世界排名如下：
芝加哥大学虽然是一所私立型大学，但是它的实力也是很强的。
一、芝加哥大学QS世界排名
2016QS世界大学排名#10
2017QS世界大学排名#10
2018QS世界大学排名#9
2019QS世界大学排名#9
2020QS世界大学排名#10
2021QS世界大学排名#9
2022QS世界大学排名#10
2023QS世界大学排名#10
二、芝加哥大学USNews世界排名
2018USNews世界排名#14
2019USNews世界排名#14
2020USNews世界排名#13
2021USNews世界排名#15
2022USNews世界排名#15
2023USNews世界排名#22
三、芝加哥大学THE世界排名
2019THE世界排名#10
2020THE世界排名#9
2021THE世界排名#10
2022THE世界排名#10
2023THE世界排名#13
四、芝加哥大学ARWU世界大学排名
2018ARWU世界大学排名#10
2019ARWU世界大学排名#10
2020ARWU世界大学排名#10
2021ARWU世界大学排名#10
2022ARWU世界大学排名#10
芝加哥大学排名世界第几，分析如下：
芝加哥大学（The University of Chicago，简称UChicago、“芝大”）由石油大王约翰·洛克菲勒于1890年创办，坐落于美国金融中心芝加哥，一所私立研究型大学，全球大学校长论坛成员，入选英国政府“高潜力人才签证计划”。
芝加哥大学于1890年由石油大王约翰·洛克菲勒创办，素以盛产诺贝尔奖得主而闻名，约40%的诺贝尔经济学奖得主与芝大相关。
截止至2020年10月，芝加哥大学的校友、教授及研究人员中，共产生了100位诺奖得主、10位菲尔兹奖得主、4位图灵奖得主及25位普利策奖得主曾在芝大工作或学习。华人诺贝尔物理学奖得主杨振宁、李政道、崔琦均在芝加哥大学取得物理学博士学位。美国第44任总统奥巴马曾长期在芝大法学院教授宪法（1992-2004年）。
2021-22年度，芝加哥大学位列U.S. News美国最佳大学排名第6、软科世界大学学术排名第10、泰晤士高等教育世界大学排名第10、QS世界大学排名第10、U.S. News世界大学排名第15。
芝加哥大学（The University of Chicago），简称“芝大”（UChicago），位于美国国际金融中心芝加哥，是世界著名私立研究型大学、常年位列各个大学排行榜世界前十[1-6] 。这里诞生了“芝加哥经济学派”（Chicago School of Economics）等以人文社科为主的众多芝加哥学派[7] ，走出了世界超过35%的诺贝尔经济学奖得主[8] ，是世界经济学、法学、社会学最重要的研究教学中心之一[8-10] 。而从曼哈顿计划开始大批科学家汇集于此，在“原子能之父”费米的领导下建立了世界上第一台核反应堆（“芝加哥一号堆”，Chicago Pile 1）[11-14] 、成功开启人类原子能时代[15] ，并创立了美国第一所国家实验室阿贡国家实验室和之后著名的费米实验室[16-17] ，进而奠定了芝大在自然科学界的重要地位。芝加哥大学1890年由石油大王约翰·洛克菲勒创办，素以盛产诺贝尔奖得主而闻名。截至2017年，共有92位诺贝尔奖得主在芝大工作或学习过，位列世界第五[18] 。华裔诺贝尔物理学奖得主杨振宁、李政道、崔琦均在芝加哥大学取得物理学博士学位，华裔诺贝尔化学奖得主李远哲曾在芝大担任化学教授。另有9位菲尔兹奖得主（世界第七）[19] 、4位图灵奖得主（世界第九）[20] 以及22位普利策奖得主[21] 在芝大工作或学习过。美国第44任总统奥巴马曾长期在芝大法学院任教（1992-2004年）[22] 。2017-18年度，芝加哥大学在US News本科排名中位列全美第3[23] ，QS世界大学排名[6] 及泰晤士高等教育世界大学排名中均位列世界第9[5] ，世界大学学术排名（ARWU）[4] 位列世界第10，usnews世界大学排名位列世界第14
芝加哥大学最新论文发表
(图片：©欧洲核子研究中心)
科学家们可能有了一种新的方法来窥探物理学的“黑暗世界”。
在一篇新论文中，理论物理学家们表示，他们有了一个寻找理论粒子(这些理论粒子目前为止还没被观察到)的新计划。这些被称为长寿粒子(LLPs，long-lived particles)的粒子，可能是我们了解暗物质和暗能量的一扇窗户。暗物质和暗能量加起来占宇宙的95%，暗物质会对普通物质施加引力，而暗能量则被认为是导致宇宙膨胀加速的原因。马里兰大学博士后研究员Zhen Liu说，这两种物质都无法被直接观测到，因为它们与宇宙发光物质之间的任何相互作用都非常微弱。
Liu还是参与这项新计划的研究人员之一，他说：“我们无法观察到它们。”
但LLPs可能会为这个黑暗世界提供一种与光明世界沟通的方式。Liu和他的同事们认为，通过调整世界上最大的原子加速器——瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机(LHC)的一些探测器，物理学家或许能够找到这些粒子。
平行世界
“黑暗世界”，也被称为“隐藏区”，里面描述了一组超越物理标准模型的假想粒子。(标准模型解释了质子、中子、电子以及所有伴随它们而来的奇怪亚原子粒子，如夸克、介子、中微子和希格斯玻色子。)
Liu说，如果所有这些“正常”的物质都在一个山谷里，那么黑暗世界就在一个山脊旁边的平行山谷里。要爬上那座山脊需要耗费大量的能量，所以黑暗世界粒子之间的相互作用非常强烈，但与另一边山谷里的粒子却只有轻微的相互作用。不过有些粒子可能能够通过一个叫做量子隧穿的过程，从黑暗世界里穿过这些能量屏障，进入我们通常遇到的那个光明世界。Liu说，这些粒子可能不会是与质子或中子等稳定粒子等价的暗物质粒子，反而可能更类似于更不稳定的标准模型粒子。
研究人员感兴趣的就是那些隧穿粒子。但是，芝加哥大学的理论物理学家Liantao Wang说，这些粒子是非常罕见的(如果它们存在的话)。大型强子对撞机以令人目眩的速度相互抛出质子，每秒能够产生10亿次碰撞，这些碰撞将质子粉碎成大量已知的标准模型粒子，但对于寻找“隐藏区”的科学家来说，所有这些粒子全部都是噪音，Wang说，他们感兴趣的粒子可能十年才会出现几次。
一种新方法
4月3日发表在《物理评论快报》(Physical Review Letters)上的这篇新论文的作者是Wang，他和Liu以及他们的同事Jia Liu，该论文提出了一种观察这些稀有粒子的方法。
一切都取决于时机。Wang说，与大型强子对撞机大量制造的标准模型粒子相比，LLPs粒子应该是巨大而笨重的。Liu说，它们之所以缓慢是因为它们必须克服巨大的能量障碍才能来到普通物质的世界，但是它们蜗牛般的速度对物理学家来说反而是一个有用的特征。大型强子对撞机中的大多数基本粒子以光速运动并迅速衰变。例如，希格斯玻色子会在10 ^(- 22)秒内消失，衰变成一组更稳定的粒子。
不过LLPs粒子应该可以活得久一些，最多可以到0.1秒，Wang说，它们的速度也比光速慢。因此，调整大型强子对撞机的探测器，以寻找迟一点到达探测器的粒子，应该是探测到它们的关键。
Wang说，“这是一个非常简单的想法，但结果却令人惊讶地有效。”
Liu说，其中一些调整将随着大型强子对撞机的升级而自然完成，这次升级目前正在进行当中，升级完之后粒子对撞机将于2021年再次启用，届时对撞机的探测器将可以比目前更精确地测量粒子到达探测器的时间。他说，从那以后，只需要对软件进行一些调整，并确保使用对撞机的实验物理学家优先考虑搜索工作，大型强子对撞机的能力就能为研究所用。Wang和Liu说，他们现在正和他们的实验同事进行一系列的会议，以确保每个人的想法都是一致的。
“这会实现的，”Liu说。
伟大科学家的主要成果都出在年轻的时期——如果你相信这种故事，你可能会错过自己的创造力高峰期。一项新研究分析了历年诺贝尔经济学奖得主后发现，创造力有两种不同的周期，一种在职业生涯早期达到峰值，另一种的峰值则出现的较晚。在这项研究中，发现诺奖得主要么在20岁时创造力最旺盛，要么50岁才达到峰值。该结果支持了作者以前在艺术和其他学科中的发现。“我们相信我们的发现并不仅限于经济学，而是更普遍地存在于多种学科之中。”主要作者、俄亥俄州立大学经济学教授Bruce Weinberg说，“许多人以为创造力只和青年人有关，但这实际上取决于你对创造力的理解。”Weinberg与芝加哥大学的经济学教授David Galenson一起完成了这项研究。他们的论文发表在《经济学人》的特刊上。他们首先廓清了创造力的定义，在职业生涯早期做出了最具开创性工作的诺贝尔奖获得者往往是“概念”创新者。这一类型的创新者“跳出了条条框框”，挑战传统观点，并倾向于萌发异想天开的想法。 Weinberg说，概念创新者倾向于在职业生涯早期达到高峰，然后再沉浸到既有的理论体系中。还有另一种创造力，这种创造力存在于“实验性”创新者中。这些创新者通过职业生涯积累经验，并找到突破性的方法来分析、解释和综合过往内容达到新的境地。重要的实验创新需要长时间的反复试验，这使得突破往往发生在职业生涯后期。“何时达到创造力峰值，取决于你属于哪种类型。”Weinberg说。研究人员采用了一种新颖的、经验性的研究方法，涉及31名诺贝尔奖获奖者，计算他们的概念创造性和实验创造性的程度。衡量标准基于获奖者最重要的单一成果的具体客观特征。例如，概念经济
发表论文芝加哥
目录方法1：APA1、以作者的姓氏和姓氏首字母开头。2、提供论文发表的年份。3、列出研究论文的题目。4、加上论文查找渠道的信息。5、在论文的正文中插入引文。方法2：芝加哥1、从作者的名字开始。2、列出研究论文的题目。3、提供出版地点和年份。4、加上其他任何可以查找论文的必要信息。5、遵循导师关于文内引用的指导。方法3：MLA1、从论文的作者开始。2、提供研究论文的标题。3、确定论文的位置。4、在你的论文正文中插入参考文献。方法4：AMA1、以作者的姓氏和姓氏首字母开头。2、按句子格式写出标题。3、如果论文发表了，要包括期刊信息。4、如果论文尚未发表，提供位置信息。5、在论文的正文部分使用上标数字。写研究项目论文时，你可能需要引用研究论文作为参考。引文中包含的基本信息在所有类型的论文中都是相同的。但是，根据你是使用“美国心理学会（APA）”、“美国现代语言协会（MLA）”、芝加哥还是“美国医学协会（AMA）”，信息呈现的格式有所不同。方法1：APA1、以作者的姓氏和姓氏首字母开头。在APA格式中，作者的名字是倒过来的，也就是把姓放在前面。姓后面加逗号，然后是姓氏首字母。使用逗号分隔多个作者的名字，在姓前使用&。例如：“Kringle, K., & Frost, J.”2、提供论文发表的年份。如果论文发表在学术期刊上，在作者名字后面的括号里加上年份。如果论文没有发表，就用撰写论文的年份。例如：“Kringle, K., & Frost, J. (2012).”如果没有提供日期或其他相关信息，浏览以下网址中的指南。3、列出研究论文的题目。用大写句子写出研究论文的完整标题，大写第一个单词和任何专有名称。如果有副标题，加上冒号并大写副标题的第一个单词。例如：“Kringle, K., & Frost, J. (2012). Red noses, warm hearts: The glowing phenomenon among North Pole reindeer.”如果你在由大学、公司或其他机构维护的数据库中发现了研究论文，请在标题后面的括号中加上分配给论文的索引号。例如：“Kringle, K., & Frost, J. (2012). Red noses, warm hearts: The glowing phenomenon among North Pole reindeer. (Report No. 1234).”4、加上论文查找渠道的信息。如果论文发表在学术期刊或杂志上，使用与其他文章相同的格式。对于未发表的文章，提供尽可能多的信息来引导读者阅读这篇研究论文。例如：“Kringle, K., & Frost, J. (2012). Red noses, warm hearts: The glowing phenomenon among North Pole reindeer. (Report No. 1234). Retrieved from Alaska University Library Archives, December 24, 2017.”5、在论文的正文中插入引文。当你引用某篇研究论文的表述时，要加上作者的姓以及论文发表或撰写的年份。例如：“(Kringle & Frost, 2012).”如果研究论文上没有日期，就用缩写“n.d.”：“(Kringle & Frost, n.d.).”方法2：芝加哥1、从作者的名字开始。将第一作者的名字颠倒过来，这样姓氏就会在前面。后面作者的姓名应按正常顺序书写。拼出姓氏。如果研究论文中有中间名的首字母，那就用它。例如：“Kringle, Kris, and Jack Frost.”2、列出研究论文的题目。论文标题是用标题格写的，这意味着大多数形容词、名词和动词都是大写的，而冠词和连词则不用大写。标题用引号括起来。在标题后面加上论文类型。例如：“Kringle, Kris, and Jack Frost. "Red Noses, Warm Hearts: The Glowing Phenomenon among North Pole Reindeer." Master's thesis.”3、提供出版地点和年份。如果论文未发表，你使用的日期就是论文撰写的年份。如果论文发表了，你需要遵循引用芝加哥格式文章的通用规则。例如：“Kringle, Kris, and Jack Frost. "Red Noses, Warm Hearts: The Glowing Phenomenon among North Pole Reindeer." Master's thesis, Alaska University, 2012.”4、加上其他任何可以查找论文的必要信息。如果是在网上找到这篇文章的，你应该添加一个URL链接，这样读者就可以直接看到你找到的文章。如果论文有一个数据库编号，这也可以帮助读者更容易地找到论文。例如：“Kringle, Kris, and Jack Frost. "Red Noses, Warm Hearts: The Glowing Phenomenon among North Pole Reindeer." Master's thesis, Alaska University, 2012. Accessed at http://www.northpolemedical.com/raising_rudolf.”5、遵循导师关于文内引用的指导。芝加哥和Turabian（芝加哥格式的简化版）格式的研究论文可能会使用脚注或插入式引用来引用论文正文中的参考文献。脚注基本上与完整的引用相同，不过作者的姓氏和名字没有倒过来。在插入引用中，芝加哥使用作者-日期格式。例如：“(Kringle and Frost 2012).”方法3：MLA1、从论文的作者开始。把作者的名字倒过来，这样姓氏就会在前面，然后是他们的名字。拼出姓氏。用逗号分隔多个作者。例如：“Kringle, Kris, and Frost, Jack.”2、提供研究论文的标题。在MLA中，将标题和副标题用引号括起来。大部分单词要大写，但短文章或连词除外，除非它们是标题或副标题的第一个单词。例如：“Kringle, Kris, and Frost, Jack. "Red Noses, Warm Hearts: The Glowing Phenomenon Among North Pole Reindeer."”3、确定论文的位置。MLA采用容器的概念。你的论文是一个更大整体的一部分，而这一部分可能是一个更大整体的一部分。在引文中，首先列出最小的“容器”，然后是更大的，一直到最大的。例如，假设你在大学档案馆的论文选集中找到了这篇论文。引文可以这样写：“Kringle, Kris, and Frost, Jack. "Red Noses, Warm Hearts: The Glowing Phenomenon Among North Pole Reindeer." Master's Theses 2000-2010. University of Alaska Library Archives. Accessed December 24, 2017.”4、在你的论文正文中插入参考文献。当你在论文中提到一些需要你引用研究论文的内容时，将作者的名字和出现这些信息的页码放在括号里。例如：“(Kringle & Frost, p. 33).”方法4：AMA1、以作者的姓氏和姓氏首字母开头。AMA引文以论文作者或编辑的姓名开头。除了名字之间的逗号外，不要使用标点。如果有超过6位作者，列出前3位作者，后面加上缩写“et al”。例如：“Kringle K, Frost J.”2、按句子格式写出标题。在句子格式中，你只需把文章标题中的第一个单词和专有名称大写。如果有副标题，在副标题开头的冒号后面加上大写首字母。例如：“Kringle K, Frost J. Red noses, warm hearts: The glowing phenomenon among North Pole reindeer.”3、如果论文发表了，要包括期刊信息。发表在学术期刊上的研究论文应该像其他期刊论文一样对待。用斜体显示期刊的缩写标题，然后是出版年份、刊号和论文出现的页面。例如：“Kringle K, Frost J. Red noses, warm hearts: The glowing phenomenon among North Pole reindeer. Nat Med. 2012; 18(9): 1429-1433.”4、如果论文尚未发表，提供位置信息。如果论文是在会议或专题讨论会上宣读的，要加上宣读论文的会议信息。如果你是在网上找到这篇论文的，提供链接和访问日期。例如，如果你要引用在会议上宣读的论文，可以这样写：“Kringle K, Frost J. Red noses, warm hearts: The glowing phenomenon among North Pole reindeer. Oral presentation at Arctic Health Association Annual Summit; December, 2017; Nome, Alaska.”要引用你在网上读到的一篇论文，你可以这样写：“Kringle K, Frost J. Red noses, warm hearts: The glowing phenomenon among North Pole reindeer. ”5、在论文的正文部分使用上标数字。对于文内引用，在需要引用的信息后面加上一个上标数字。当你写论文时，就会创建你的文献目录，并将引文按照它们在文章中被标注的顺序列出。例如：“According to Kringle and Frost, these red noses indicate a subspecies of reindeer native to Alaska and Canada that have migrated to the North Pole and mingled with North Pole reindeer.”
关于reference格式常用的Harvard，MLA，还有APA格式这几种。这几年在写论文时也会使用Chicago Manual of Style格式。刚开始的使用时很多学生都对于这种芝加哥格式不是很清楚，也不知道什么去使用。通常如果需要按照芝加哥格式学校都会发手册指南，但有的学生还是不懂的怎么去使用。使用方法有那些？ 1.引用一本书。 ·Zimmer,Gary.1999.The biological farmer.Chicago:University of Chicago Press. ·Beckham,Todd,ed.1951.The soccer chronicles.Chicago:University of Chicago Press. 2.引用一本书的特定章节。 Lowell,Frederick.2006."Why I Tried:The Mentality Behind a Crime."In The criminal mind,ed.Frank Alden,101–2.Chicago:University of Chicago Press 3.引用一本电子书。 ·Kamp,John C.and Alison Norris,eds.1987.The lawn mowing guide San Diego:Green Press. 4.引用纸质期刊的文章。 ·Fargo,Peter Paul.2007.The facts of life.Philosophy 126:450-22. 5.引用网上期刊的文章。 ·Hennessy,Thomas W.,Craig W.Hedberg,Laurence Slutsker,Karen E.White,John M.Besser-Wiek,Michael E.Moen,John Feldman,William W.Coleman,Larry M.Edmonson,Kristine L.MacDonald,and Michael T.Osterholm.2002.A national outbreak of Salmonella enteritidis infections from ice cream.The New England Journal of Medicine 287,no.5(February 6), 6.引用杂志文章。 ·Doe,Jane.2002.What it feels like to be the real Jane Doe."Reality,May 6. 7.引用报纸文章。 ·Lachmund,Miles S.2002.German chef recreates childhood soup for neighbors.New York Times,June 20,Food section,Midwest edition. 8.引用一个网址。 ·Evanston Public Library Board of Trustees.Evanston Public Library strategic plan,2000–2010:A decade of outreach.Evanston Public Library. 如何写脚注： 1.给一本书写脚注。 ·1.Gary Zimmer,The Biological Farmer(Chicago:University of Chicago Press,1999),65. ·3.Todd Beckham,ed.,The Soccer Chronicles(Chicago:University of Chicago Press,1951),91–92. 2.给一本书的某个章节写脚注。 ·5.Frederick Lowell,"Why I Tried:The Mentality Behind a Crime,"in The Criminal Mind,ed.Frank Alden(Chicago:University of Chicago Press,2006),101–2. 3.给一本电子书写脚注。 ·2.John C.Kamp and Alison Norris,eds.,The Lawnmowing Guide(San Diego:Green Press,1987),(accessed June 27,2006). 4.给纸质期刊文章写脚注。 ·8.Peter Paul Fargo,"The Facts of Life,"Philosophy 126(2007):450. 5.给网络期刊文章写脚注。 ·33.Thomas W.Hennessy et al.,"A National Outbreak of Salmonella enteritidisInfections from Ice Cream,"The New England Journal of Medicine 287,no.5(2002), 6.给杂志文章写脚注。 ·29.Jane Doe,"What it Feels Like to be the Real Jane Doe,"Reality,May 6,2002,84. 7.给报纸文章写脚注。 ·10.Miles S.Lachmund,"German Chef Recreates Childhood Soup for Neighbors,"New York Times,June 20,2002,Food section,Midwest edition. 8.给一个网址写脚注。 ·11.Evanston Public Library Board of Trustees,“Evanston Public Library Strategic Plan,2000–2010:A Decade of Outreach,”Evanston Public Library Reach me：Cattydog
哪所大学发表ai论文最多
可以重点考虑下，清华、上交、华科、南大、浙大和重大。华科的人工智能与自动化学院，在这部分和对应的企业合作很密切。
人工智能专业最强的无疑是清华大学。其次北大、华科等985高校也很不错的。
上海交通大学发表人工智能国际论文数为1151篇,在国内位居第二;人工智能专业整体综合实力在国内排名第三。 以上三所院校就是在人工智能专业
这个我不清楚 从网上给你找来的资料 希望对你有帮助讨论】人工智能哪个学校最厉害 ？清华、北大、中科院计算所、南大……都有AI相关的国家重点实验室。中科院计算所智能信息处理重点实验室（史忠植院士组）中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室合肥有个人工智能机械研究所AI的范围很广,包括很多子领域,具体到哪个老师的话或实验室的话,比较强的有:1.清华智能技术与系统国家重点实验室: 张钹院士 马少平组:信息检索 孙茂松组:自然语言处理2.清华大学自动化系: 张长水组:机器学习,模式识别3.北大视觉听觉信息处理国家重点实验室: 封富举组:生物特识别(人脸识别),机器学习 查洪彬组:计算机视觉,机器人,三维图象4.北大计算语言学研究所:自然语言处理5.南京大学LAMDA周志华组:机器学习，模式识别,进化计算6.哈尔滨工业大学语言语音重点实验室: 李生,刘挺:信息检索,自然语言处理7.中科院计算所机器翻译实验室刘群:机器翻译浙大在计算机图形学，计算机视觉方面,除了MSRA以外,应该是国内最强的了.从在AI顶级会议和顶级杂志上发表的论文数量来看，清华和南大的周志华组是最厉害的.计算机国家级重点学科和重点实验室中国科学院软件研究所：实验室名字就叫做“计算机科学国家重点实验室”。目前，该实验室是国内唯一一个以从事计算机科学和软件方法与技术的基础研究为主的国家重点实验室。中国科学院自动化研究所：模式识别国家重点实验室。实验室以模式识别基础理论、图像处理与计算机视觉以及语音语言信息处理为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法，为开发智能系统提供关键技术，为探求人类智力的本质提供科学依据。清华大学：体系结构和智能工程方面。起初学校有《计算机系统结构》和《模式识别与智能系统》两个国家级重点学科，现已拥有计算机科学与技术的国家重点学科。（后者属自动化一级学科）北京大学：软件和应用两个方向可谓全国第一，有王选院士和杨芙清院士坐镇。拥有“视觉听觉信息处理”和“文字信息处理”国家级重点实验室（国内首开Case先河的青鸟系统出于此）想必方正软件和北大青鸟大家都如雷灌耳吧！再次，北大拥有计算机科学与技术的国家重点学科。浙江大学：拥有CAD/CG（计算机图形学和计算机辅助设计）国家级重点实验室。拥有计算机应用技术专业的国家级重点学科。北京航空航天大学：软件开发环境国家重点实验室。是在计算机软件理论、技术和开发环境等方面开展基础、应用基础与竞争前高技术的开放式研究基地，是创新型高层次人才的培养基地。也拥有计算机科学与技术的国家重点学科。国防科技大学：一开始只拥有系统结构专业的国家级重点学科，现在以拥有计算机科学与技术的国家重点学科。银河系列大型机也许正是我们选择国防科大最充分的理由。哈尔滨工业大学：拥有全国第一个的计算机应用专业的国家级重点学科（当然了，现在很多学校都有了），现在哈工大以拥有计算机科学与技术的国家重点学科。学校智能机器人是相当有名的。现还拥有计算机信息内容安全国家重点实验室、计算机接口技术与接口系统国家重点专业实验室。南京大学：起初拥有计算机软件与理论专业的国家级重点学科和计算机软件新技术国家级重点实验室。现在也拥有计算机科学与技术的国家重点学科。学校的软件专业甚至涉足操作系统软件的开发研究。东北大学：拥有软件工程国家级工程研究中心。朋友们听说过东大阿尔派软件吗？水平可见一斑。数据库技术也是该校的强项。东北大学也拥有计算机应用技术的国家级重点学科。东南大学：拥有计算机应用技术专业的国家级重点学科。网络方向是其特色，已故的顾冠群院士是中国第一个计算机网络方向的院士。上海交通大学：本拥有模式识别和智能系统的国家重点学科和计算机软件与理论的国家重点学科。现以拥有计算机科学与技术的国家重点学科。西安电子科技大学：拥有ISN(综合业务网）的国家级重点实验室，信号处理专业力量很强，如密码学等。中国科技大学：拥有计算机软件与理论学科国家级重点学科。吉林大学：拥有计算机软件与理论的国家重点学科。武汉大学：软件工程国家重点实验室，计算机软件与理论学科国家级重点学科。华中科技大学：拥有计算机系统结构专业的国家重点学科。西北工业大学：拥有计算机应用技术的国家重点学科。复旦大学：拥有计算机软件与理论的国家重点学科。四川大学：拥有计算机应用技术的国家重点学科。安徽大学：名不见经传的她也拥有计算机应用技术的国家级重点学科。总结： 拥有计算机方面国家级重点学科的高校如下：计算机科学与技术（一级学科国家重点学科，即以下三个方向都是国家重点学科，这7个学校都是07年新增的）：北京大学、北京航空航天大学、国防科学技术大学、哈尔滨工业大学、南京大学、清华大学、上海交通大学；计算机系统结构：华中科技大学；计算机软件与理论：吉林大学、中国科技大学、武汉大学、复旦大学；计算机应用技术：东北大学、东南大学、浙江大学、安徽大学、西北工业大学、四川大学； 哈工大西北工大我认为清华最牛，中科院系统（包括自动化所、计算所和中科大）其次，然后是上交、浙大和南大。如果去了这几所学校，任意导师都可以吧，只要运气别太差。但是要提到的是如北邮、北工大、南航、南理工这样的学校也都有相当不错的导师，但是就要碰运气了。