浙江大学人工智能论文发表
如下：
从国际学术影响力来看，报告以Scopus数据库为基础，对全国大学在人工智能领域发表的国际论文数进行了统计，分析结果表明，排名靠前的分别是清华大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学以及北京航空航天大学等。
国内学术实力方面，排名靠前的高校分别是哈尔滨工业大学、浙江大学、吉林大学、上海交通大学以及天津大学。
从创新成果专利数来看，以高校专利数指标衡量高校AI专业的创新活力，排名靠前的是清华大学、浙江大学、西安电子科技大学、北京航空航天大学以及电子科技大学。
清华大学
简称“清华”，位于北京市海淀区，是中华人民共和国教育部直属的全国重点大学，位列国家“双一流”、 “985工程”、“211工程”，入选“2011计划”、“珠峰计划”、“强基计划”、“111计划”，为九校联盟（C9） 。
1946年迁回清华园。1949年中华人民共和国成立，清华大学进入新的发展阶段。中国高等院校1952年院系调整后成为多科性工业大学。1978年以来逐步恢复和发展为综合性的研究型大学。
以上内容参考 百度百科——清华大学
1、清华大学清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室是国内在人工智能人才培养和科学研究的重镇。除了严整的教学培养体系之外，本科同学有浓厚的科研氛围，从大一下学期开始就有学有余力的同学开始进入实验室或相关科研机构（如MSRA），跟随导师从事科研工作。取得的成绩也是不容小觑的：每年都有十余位本科同学在国际顶级会议和期刊上发表论文。当然，清华计算机系智能实验室距离国际顶尖AI研究机构（如MITCSAIL）还有一定距离。不过可以肯定的是，这里会是我国有着AI梦的同学们绝佳的圆梦起点。2、北京大学北京大学智能科学与技术专业由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系（所）于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统（MEMS），与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人－机系统技术等。3、浙江大学浙江大学在人工智能方面有着肥沃的土壤，其计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。早在上世纪80年代，浙江大学就建立了人工智能研究所，首任所长就是国内著名的计算机科学家、被人尊称为“中国人工智能研究开拓者”的何志均，之后两任所长潘云鹤和吴朝晖都算得上是他的得意门生，他们也先后担任了浙江大学的校长。从1981年至今，浙大人工智能研究所见证和参与了人工智能的一系列变化。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。4、上海交通大学上海交通大学在人工智能领域已有数年的积累，计算机系俞凯教授团队的智能语音技术取得了多个国际评测冠军，达到了国际一流水平。团队在产业化上也实现了很大的突破，他所创立的苏州思必驰信息科技有限公司已经被苏州市确认为人工智能领军企业，作为苏州工业园区内的标杆，将在3-5年达到百亿市值，并作为千亿市值企业后备军。同时，交大在智能媒体、图像分析、脑机交互、机器人、人工智能芯片等领域还有一批一流团队及成果，具备良好的发展前景。5、南京大学南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。南京大学计算机科学与技术系在建系前和建系初期就曾取得令人瞩目的成就：上个世纪60年代调试成功了当时国家高等教育部所属高校第一台计算机，实现了我国第一个高级语言编译程序；70年代分别主持了国产DJS-210中型计算机和XT-1操作系统等软件系统的研制；80年代研发了国内第一个分布式系统ZCZ，培养出中国大陆第一位计算机软件博士。建系以来，南京大学的计算机学科建设进入快速发展期，在队伍建设、人才培养、科学研究等方面一直位居国内先进行列。6、复旦大学复旦大学图像与智能实验室主要研究领域包括人工智能，图像处理，计算机视觉，信息安全等基于生物视觉的感知和认知结合的学习模型及其在脑型机器人上的应用，应用领域包括工业视觉、智能机器人、智能安防、生物医学影像识别。该校研发的视觉系统已经应用于国内外多家著名企业和创业公司，取得了良好的经济效益。毕业生去向包括（1）赴IBM研究院、谷歌、华为、腾讯、百度、阿里巴巴等公司就职；（2）前往哈佛、卡内基梅隆、普林斯顿、华盛顿、哥伦比亚等大学攻读博士学位和做博士后研究。7、哈尔滨工业大学在全国高校学科评估中，哈工大计算机科学与技术学科位列全国第4名，是国家重点一级学科，并进入ESI全球前1%的研究机构行列。计算机类专业隶属于计算机科学与技术学院，教师队伍由中国工程院院士方滨兴、中国科学院院士陈国良、美国国家工程院院士DanielP.Siewiorek领衔，包括了中组部“千人计划”入选者潘正祥、贾小华等国家和深圳市认定的高层次人才，承担并完成了国家重点科技攻关项目、国家自然科学（重点）基金项目、国家863项目等各类课题100余项，拥有国家发明专利、软件著作权等100余项。8、中国科学技术大学中国科学院自动化研究所自建所伊始，就在工业自动化、智能设备控制、模式识别、智能信息处理等领域享誉国内外，号称中国人工智能领域的黄埔军校，其培养的学生业已遍及全球顶尖的高校、学术研究机构和IT巨头。9、华中科技大学华中科技大学计算机科学与技术学院拥有信息存储系统教育部重点实验室、服务计算技术与系统教育部重点实验室、数据存储系统与技术教育部工程中心、网络存储技术湖北省工程研究中心、集群与网格计算湖北省重点实验室、湖北省数据库工程技术研究中心、下一代互联网接入系统国家重点实验室，拥有华中科技大学IBM技术中心、国家高性能计算中心（武汉）。另外，该学科是中国教育科研计算机网华中中心结点单位，是中国教育科研网格主结点、中国国家网格（武汉）结点单位，是武汉光电国家实验室（筹）的重要组成单位之一。10、东南大学东南大学计算机科学与工程学院起源于1960年建立的“解算装置及技术”专业，曾自主研制我国第一台数字积分机，填补了国内空白，并成功地应用于国防现代化和工业自动化领域，取得了开创性成果。近10年来，承担了各类科研项目共200多项，其中国家自然科学基金、国家973、国家863、国家科技攻关、教育部和江苏省等重要科研项目140多项，获得国际工业领先奖1项、国家科技进步奖8项、部省级奖20多项，在国内外著名的学术期刊和会议上发表论文1600多篇，其中SCI、EI、ISTP三大检索850多篇次。在ESI学科排名中，学院水平已进入全球前1%。
2021年，信息技术发展突飞猛进。人工智能、大数据、开源、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）……每个领域的发展几乎都可圈可点。 在人工智能领域，人工智能的语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现。例如，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展，参数从万亿跃迁至10万亿；鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。 不仅如此，人工智能与其他科学领域的交叉融合也擦出火花。在《科学》近日公布的2021年度科学突破榜单上，AlphaFold和RoseTTA-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。 在人机交互领域，扎克伯格将Facebook公司更名为“Meta”时，特斯拉和SpaceX首席执行官埃隆·马斯克则将注意力放在脑机接口上。马斯克认为脑机接口装置将更有可能改变世界，帮助四肢瘫痪或有身体缺陷的人更好地生活和工作，“复杂的脑机接口装置可以让你完全沉浸在虚拟现实中”。此外，今年5月，斯坦福大学开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。 在超算领域，最值得一提的是，今年11月，我国超算应用团队凭借“超大规模量子随机电路实时模拟”成果斩获国际高性能计算应用领域的最高奖项“戈登贝尔奖”。 在开源方面，RISC-V开源指令集及其生态快速崛起；由华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler操作系统开源社区业已汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版…… 回望2021年，信息技术版邀请业内专家梳理上述四个领域的发展脉络，展望未来发展趋势。 作者 张双虎AlphaFold或是2021年人工智能（AI）领域的“一哥”。 近日，《科学》杂志公布了 2021 年度科学突破榜单，AlphaFold 和 RoseTTA-fold 两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。 此前几天，由中国工程院院刊评选的“2021全球十大工程成就（近5年全球实践验证有效、有全球影响力的工程科学和技术重大成果）”中，AlphaGo和AlphaFold亦榜上有名。 在接受《中国科学报》采访时，数位专家回望今年人工智能领域取得的成就时，均谈到了AlphaFold。 “面向科学发现的AlphaFold和中国正在构建的人工智能发展生态不能不说。” 浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。 中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员王金桥则提名“用AI进行新冠诊断”“人工智能与生物、制药、材料等科学融合（AI for Science）”和“三模态大模型紫东太初”。 在医学领域，AI识别咳嗽声早已用于肺炎、哮喘、阿尔茨海默氏症等疾病检测。美国麻省理工学院研究人员研发出可以通过分析咳嗽录音识别新冠患者的AI模型，识别出新冠患者咳嗽的准确率为98.5％，其中识别无症状感染者的准确度高达100％。日前，有报道称该模型已用于识别奥密克戎病毒。 “紫东太初首次实现了图—文—音语义统一表达，兼具跨模态理解和生成能力。” 王金桥说，“目前与新华社共同发布的‘全媒体多模态大模型研发计划’，实现对全媒体数据理解与生成的统一建模，打造全栈国产化媒体人工智能平台，已 探索 性地应用于纺织业和 汽车 行业质检等场景。” 12月7日， 科技 部官网公布3份函件，支持哈尔滨、沈阳、郑州3地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，我国已经有18个国家新一代人工智能创新发展试验区，这将引领带动中国人工智能创新发展。 “我国正在推动人工智能生态发展，构建良好生态。”吴飞说，“目前已有15个国家新一代人工智能开发创新平台、18个国家新一代人工智能创新发展试验区、8个人工智能创新应用先导区和高等学校设置的人工智能本科专业和交叉学科等人才培养载体。” “一是大模型，二是人工智能和基础学科的结合。”孙茂松对《中国科学报》说，“语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现，确定了它作为智能信息处理基础软设施的地位。同时，它并非简单地扩大规模，而是对数字资源整合能力和计算能力都提出了挑战。虽然它的局限性也很明显，但它所表现出的某些‘奇特’性质（如少样本学习、深度双下降、基于提示的任务调整等），使学者产生了超大参数规模或会引发质变的期待，从而为新的突破埋下了伏笔。” 今年，人工智能领域从“大炼模型”走向“炼大模型”阶段，从千亿量级到万亿量级，在大模型领域，似乎没有最大，只有更大。 3月，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模人工智能模型“悟道1.0”。6月，智源就改写了自己的纪录，发布悟道2.0，参数规模达到1.75万亿；9月,浪潮人工智能研究院推出了中文巨量语言模型——源 1.0，参数量达2457亿；11 月，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 最新进展，参数从万亿跃迁至 10 万亿；12月，鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。 与此相应，最近快手和苏黎世联邦理工学院提出了一个新的推荐系统Persia，最高支持100万亿级参数的模型训练。 另一方面，人工智能在基础学科领域不断攻城略地。 7月，DeepMind公司人工智能程序Alphafold2研究成果又登顶《自然》，在结构生物学研究领域，人工智能或带领生物学、医学和药学挺进新天地；11月，美国南加利福尼亚大学研究人员通过脑机连接设备，让猴子玩 游戏 和跑步机，从而进行神经活动数据研究；12月，DeepMind开发的机器学习框架，已帮助人们发现了纯数学领域的两个新猜想，展示了机器学习支持数学研究的潜力。 “今年人工智能在各行业应用方面也取得不小的成绩。”孙茂松说，“人工智能与基础学科结合已显示出巨大潜力，发表了多篇顶级论文，已展露出某种较强的趋势性，即‘人工智能+基础科学’大有可为。” 作者 张双虎脑机接口、AR眼镜、智能语音、肌电手环、隔空手势识别……2021年，从基础研究到应用落地，人机交互领域风起云涌。不管是智能 健康 、元宇宙，还是自动驾驶领域的蓬勃发展，似乎都表明，人机交互正站在产业化落地的门口。 “我们研发的高通量超柔性神经电极已通过科研临床伦理审批，即将开展脑机接口人体临床试验。”中科院上海微系统所副所长、传感技术联合国家重点实验室副主任陶虎对《中国科学报》说，“安全稳定地大规模采集人体大脑的神经元信号并进行闭环调控，将实现病人感知和运动功能的修复。” 脑机接口技术给患者带来越来越多的便利。今年5月，斯坦福大学研究人员在《自然》发表封面论文，开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。借助该系统，受试者（因脊髓损失瘫痪）每分钟可以打出近百个字符，且自动更正后的离线准确率超过了 99%。 不久前，马斯克表示，希望明年能在人类身上使用Neuralink 的微芯片装置。该芯片将用于治疗脊髓损伤、帕金森氏症等脑部疾病和神经系统疾病。目前，相关技术正在等待美国食品药品监督管理局的批准。 “脑机接口领域已经蓄积了相当的技术，有望成为解决大脑疾病的利器。”陶虎说，“大家都在抢占临床应用的先机，明年可能会实现技术落地应用。预计两三年内，国内会出现可媲美马斯克Neuralink的独角兽企业。” “人机交互将引申出新的万亿级市场。”福州大学特聘教授严群这句判断，也囊括了元宇宙这个巨大的市场。 有人称2021年是“元宇宙元年”，也有人认为这不过是“旧瓶装新酒”。但无论如何，元宇宙已是今年人机交互领域绕不开的话题。 “元宇宙是虚拟现实、增强现实和混合现实的综合，它实际上并非新的东西。”北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟告诉《中国科学报》，“元宇宙是现实世界和虚拟世界跨越未来的发展方向，但还有些技术问题未能很好地解决。” 在真实世界里，人机交互问题和人机环境系统的混合问题未能很好地解决。真实世界的人机交互中，不管是输入、处理还是输出过程中，客观数据、主观信息和知识依然不能完美融合。 刘伟认为，无论真实世界还是虚拟世界，人类和机器决策都有“快决策”和“慢决策”过程。人类决策有时依靠逻辑决策多些，有时直觉决策多些，这种“混合决策”不断变换，而且很难找到变化规律。这方面的问题机器决策目前还未能解决。 “元宇宙还处在画饼的前期阶段。”刘伟说，“因为它的底层机理没有解决——人在真实世界里未能完美解决人机交互的问题，带到元宇宙里同样不能解决。” 谈到人机交互，刘伟认为第二个不能不说的问题是“复杂领域”。 “今年的诺贝尔物理学奖，也给了复杂系统预测气候变化模型的提出者。”刘伟说，“人机交互也是一个复杂系统，它既包括重复的问题，还包括杂乱的、跨域协同的问题。” 刘伟认为，从智能的角度说，复杂系统包括三个重要组成部分，一是人，二是装备（人造物），三是环境。这其实是多个事物之间相互作用，交织在一起、既纠缠又重叠的“人机环系统”问题。 “在人机交互中，机器强在处理‘复’的问题，人擅长管‘杂’的事——跨域协同、事物间平衡等。因为人们还没找到复杂事物的简单运行规律，所以解决所有智能产品、智能系统问题，要从人、机、环这个系统里找它们的结合、融合和交互点。而且，人要在这个系统中处于主导地位。” 人机交互领域引起刘伟重视的第三个现象，是“人工智能帮数学家发现了一些定律”。“最近，DeepMind研发了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。”刘伟说，“人工智能是一个基本的数学工具，同时，数学又反映了一些基本规律。如果人工智能可以帮助数学家处理一些数学问题，那么，人们将更好地认识复杂系统的简单规律，人机交互方面就可能会取得新突破。” 作者 张云泉（中国科学院计算技术研究所研究员） 今年是我国超算应用实现丰收的一年。 11月中旬在美国举行的全球超算大会（SC21）上，中国超算应用团队凭借基于一台神威新系统对量子电路开创性的模拟（“超大规模量子随机电路实时模拟”），一举摘得国际上高性能计算应用领域的最高学术奖——“戈登贝尔奖”。 同时，在SC 21大学生超算竞赛总决赛上，清华大学超算团队再次夺得总冠军，实现SC竞赛四连冠。这些大规模应用软件可扩展性和性能调优方面的成绩表明，我国在并行软件方面的发展方兴未艾。 回到超算对产业的驱动来看，我们要重提“算力经济”一词。早在2018年，我们提出“算力经济”概念，认为以超级计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。 综合近几年的发展趋势，我们认为高性能计算当前发展趋势已充分表明，随着超算与云计算、大数据、AI的融合创新，算力已成为当前整个数字信息 社会 发展的关键，算力经济已经登上 历史 舞台。 通过对2021年中国高性能计算机发展现状综合分析，可以总结出当前高性能计算正呈现出以下几个特点。 首先，高性能计算与云计算已经深度结合。高性能计算通常是以MPI、高效通信、异构计算等技术为主，偏向独占式运行，而云计算有弹性部署能力与容错能力，支持虚拟化、资源统一调度和弹性系统配置。 随着技术发展，超级计算与容器云正融合创新，高性能云成为新的产品服务，AWS、阿里云、腾讯、百度以及商业化超算的代表“北龙超云”，都已基于超级计算与云计算技术推出了高性能云服务和产品。 其次，超算应用从过去的高精尖向更广、更宽的方向发展。随着超级计算机的发展，尤其是使用成本的不断下降，其应用领域也从具有国家战略意义的精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和“高冷”的科学计算领域向更广泛的国民经济主战场快速扩张，比如制药、基因测序、动漫渲染、数字电影、数据挖掘、金融分析及互联网服务等，可以说已经深入到国民经济的各行各业。 从近年中国高性能计算百强排行榜（HPC TOP100）来看，超算系统过去主要集中于科学计算、政府、能源、电力、气象等领域，而近5年互联网公司部署的超算系统占据了相当大比例，主要应用为云计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频等。这些领域对于计算需求的急剧上升表明，超算正与互联网技术进行融合。 从HPC TOP100榜单的Linpack性能份额看，算力服务以46%的比例占据第一；超算中心占24%，排名第二；人工智能、云计算和短视频分别以9%、5%和4%紧随其后。 可以看出，人工智能占比的持续增加与机器学习等算法和应用的快速崛起，以及大数据中的深度学习算法的广泛应用有很大关系。互联网公司通过深度学习算法重新发现了超级计算机，特别是GPU加速的异构超级计算机的价值，纷纷投入巨资建设新系统。 综合来看，目前的算力服务、超算中心、人工智能、科学计算等领域是高性能计算的主要用户，互联网、大数据，特别是AI领域增长强劲。 再次，国家层面已经制订了战略性的算力布局计划。今年5月，国家发展改革委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，力促把东部的数据送到西部进行存储和计算，同时在西部建立算力节点，改善数字基础设施不平衡的布局，有效优化数据中心的布局结构，实现算力升级，构建国家算力网络体系。 最后，人工智能的算力需求已成为算力发展主要动力。机器学习、深度学习等算法革新和通过物联网、传感器、智能手机、智能设备、互联网技术搜集的大数据，以及由超级计算机、云计算等组成的超级算力，被公认为是人工智能时代的“三驾马车”，共同掀起最新一轮的人工智能革命。 在人工智能蓬勃发展这一背景下，虚拟化云计算向高性能容器云计算演进，大数据与并行计算、机器学习融合创新就成为了产业发展的最新方向。 此外，在智能计算评测方面，我国已经提出了包括AIPerf 500在内的众多基准测试程序，这是对传统Linpack测试标准的有力补充。 这些发展表明超算技术向产业渗透的速度加快，我们已经进入一个依靠算力的人工智能时代，这也是未来发展的必然趋势之一。随着用户对算力需求的不断增长，算力经济必将在未来 社会 发展中占据重要地位。 作者 武延军（中国科学院软件研究所研究员）开源发展可圈可点并非只是今年的事。最近几年，开源领域发生了很多重要的事情。 例如，RISC-V开源指令集及其生态的快速崛起。这与上世纪90年代初Linux诞生一样。当时，UNIX和Windows是主流，很少有人能够预料到今天以Linux为内核的操作系统已经遍及人们生活的方方面面。 如今，人们每天使用的App，超过80% 概率是运行在以Linux为内核的安卓操作系统上，而且，支撑其业务的后端服务器上运行的操作系统很大概率也是Linux发行版。 所以，今天的RISC-V也同样可能被低估，认为其不成熟，很难与ARM和X86抗衡。但也许未来RISC-V就像Linux一样，最终成为全球范围内的主流指令集生态，产品遍及方方面面。 仅2020年，RISC-V International（RVI，RISC-V基金会迁入瑞士之后的新名称）的会员数增长了133%。其实RVI迁入瑞士这件事情本身也意义重大，是一次开源领域面对大国竞争保持初心不“选边站”的经典案例，值得全球其他开源基金会参考。 在国内，2019年底，华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler操作系统开源社区正式成立。在短短的两年内，社区已经汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版。 这是中国基础软件领域第一个真正意义上的“根社区”，虽然与20多年 历史 的Debian、Fedora还有差距，但迈出了重要一步，对学术研究、技术研发、产业创新来说，终于有了国内主导的、可以长期积淀的新平台。 同时，华为在遭遇安卓操作系统GMS（谷歌移动服务）海外断供之后，推出了鸿蒙操作系统HarmonyOS，并在开放原子开源基金会下启动开源项目OpenHarmony。 目前OpenHarmony短时间内已经吸引了国内众多厂商参与，也侧面反映了国内产业界对新一代万物互联操作系统的旺盛需求。尽管其在生态规模和技术完整程度方面与安卓仍有差距，但毕竟迈出了打造自主生态的第一步。 这相当于为源代码合理使用划定了一个边界，即合理使用仅限于接口，一旦深入到接口的实现代码，则需要遵守相关许可。这对开源知识产权的法律界定具有重要参考意义。 今年5月，《2021中国开源发展蓝皮书》重磅发布。它不仅系统梳理了我国开源人才、项目、社区、组织、教育、商业的现状，并给出发展建议，而且为国家政府相关管理部门制定开源政策、布局开源战略提供参考，为科研院所、 科技 企业以及开源从业者提供更多的案例参考和数据支撑。 而不论是开源软件向围绕开放指令集的开源软硬件生态发展，还是开源有严格的法律边界约束，抑或是国内龙头企业正尝试通过开源 探索 解决“卡脖子”问题，且已经取得了一定的效果……众多案例都指向一个方向——开源趋势不可阻挡。因为它源自人类分享知识、协同创造的天性，也是人类文明在数字时代薪火相传的重要模式。 当然，不可否认的是，开源还存在很多问题，例如，开源软件供应链安全的问题。这里的安全既有传统意义上软件质量、安全漏洞的问题，也有开源软件无法得到持续有效维护的问题（如OpenSSL在出现HeartBleed问题时只有两位兼职维护者，log4j出现问题时只有三位兼职维护者），更有大国竞争导致的“断供”问题（如GitHub曾限制伊朗开发者访问）。 随着开源软件向GitHub这类商业平台的集中，这一问题会更加突出，甚至演变为重大风险。开源软件这一本应属于全人类的智慧资产，可能变为实施“长臂管辖”的武器。为了避免这一问题，开源代码托管平台、开源软件构建发布平台等公共基础设施需要“去中心化”。世界需要多个开源软件基础设施，以最大程度消除政治力量对开源社区的威胁。 对于中国来说，随着开源软件成为众多科研、工业等重大基础设施的重要支撑部分，开源软件本身也要有一个基础设施，具备代码托管、编译、构建、测试、发布、运维等功能，保证开源软件供应的安全性和连续性，进而增强各行各业使用开源软件的信心。 未来，核心技术创新与开源贡献引领将成为国内企业发展的新动力，或将我国开源事业推向另一个高潮。
潘云鹤，男，1946年11月生，浙江省杭州市人，计算机专家，中国工程院院士，现任中国工程院副院长。 1971年 毕业于上海同济大学建筑学专业 1970年8月 - 1978年10月 湖北襄樊自动化研究所所长、市科委副主任 1978年 - 1981年 浙江大学计算机应用专业研究生 1981年 - 1988年 美国卡内基-梅隆大学计算机系任访问学者 1990年 浙江大学人工智能研究所所长 1991年9月 - 1994年7月 任浙江大学计算机系主任 1994年7月 - 1995年 任浙江大学副校长 1995年5月 - 2006年7月任浙江大学校长2006年当选为中国工程院副院长。 1970年毕业于上海同济大学建筑学系，1981年毕业于浙江大学计算机系获硕士学位。曾任浙江大学计算机系主任、浙江大学副校长。1995年起担任浙江大学校长。1997年当选为中国工程院院士。现任国务院学位委员会委员、浙江省科协副主席、中国图象图形学会理事长、中国计算机学会理事、中国人工智能学会副理事长。潘云鹤是中国智能CAD领域的开拓者，创造性地将人工智能引入CAD技术，研制成功了轻纺花型、广告装潢、建筑布局、管网规划等多个新颖实用的智能CAD/CAM系统，特别是轻纺花型图案CAD/CAM领域取得创造性的重大的突破，产生显著经济效益。1979年研究我国首项智能CAD"智能模拟彩色图案创作系统"，创造性地解决了图案构图、色彩和描绘等知识表达。利用组合爆炸而创新，通过综合和类比生成设计智能CAD技术，在花型CAD/CAM方面做出了重要贡献，成果用于大批企业。获国家科技进步奖二等奖和省部级科技进步奖7项。在开拓与推动我国计算机美术的发展方面成效卓著，完成的15项研究成果均达国际先进水平。发表论文120篇、专著3部。提倡的知识、能力、素质并重的育才模式已在浙大推广
浙大人工智能论文发表
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
发论文的方向：人工智能应该算是综合性边缘学科，基本含有了计算机科学、统计学、信息论等多种学科。针对人工智能不同的特点肯定选题也不一样，我个人认为计算机方向比较好发一些，可以多看一点人工智能和机器学习方面的论文，特别是自然语言处理和图像处理方面的。而选方向应该是一个”先见树林后见参天大树“的过程。刚开始应该试图去了解的是简单地，概括性的内容，比如基本概念/术语，研究内容和对应的方法。选择一个你感兴趣好写的方向，进而关注某一个方向，也是真正研究工作的开始。
浙大人工智能论文发表时间
2022投稿的人工智能顶会论文一周之内有结果。根据查阅相关公开信息显示：一周之内就会出结果会议论文相对于普通的论文来讲，其要求比较低，大部分的会议论文在一周之内就会出结果，如果论文的查重率比较低。
2022年浙大管理学院研究生论文时间5月20号。浙大管理学院论文时间为5月20号以前学位申请者于2021年5月20日前完成预答辩，预答辩合格并且导师同意送审。学位申请者的开题报告，读书报告，预答辩，科研成果等学位论文的相关信息与学位授予报盘信息在浙大研究生教育信息管理系统中已录入完毕，录入时确保信息的完整性，一致性，正确性，若因信息上报或入有误等原因而影响学位正常授予者责任自负。
浙大人工智能论文发表期刊
人工智能领域、计算机领域是推荐考虑的方向。文章《人工智能方向的论文发表和范文》
还有一种找投稿期刊的方法，就是在知网检索一下人工智能或者是你说的支持向量机，看这些文章是发表在了哪些期刊上，非常值得借鉴。qikanzj编辑拙见，如有帮助欢迎点赞。
作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为＂分解—重组＂法和＂直接求解＂法。
以下是一些人工智能领域的期刊排名 (按字母顺序排列):
1. IEEE Transactions on 人工智能 (IEEE Transactions on Artificial Intelligence) 2. ACM Transactions on Computer Systems(ACM Transactions on Computer Systems) 3. Neural Processing Letters(Neural Processing Letters) 4. Journal of Artificial Intelligence Research(Journal of Artificial Intelligence Research) 5. Journal of Machine Learning Research(Journal of Machine Learning Research) 6. Information Processing Letters(Information Processing Letters) 7. Journal of Artificial Intelligence(Journal of Artificial Intelligence) 8. Machine Learning(Machine Learning) 9. Journal of Computer Science and Technology(Journal of Computer Science and Technology) 10. Journal of Neural Engineering(Journal of Neural Engineering)
关于计算机的期刊有很多，楼主不必为此想太多了，最重要还是你的论文质量够不够好。我可以介绍你一个不错的论文网，京都名师论文网。你可以先在这里检测一下你的论文，然后咨询一下发到哪个期刊会比较好，他们会给你好的建议的。
浙大人工智能论文发表机构
6月20日消息， 一知智能 科技 有限公司（以下简称：“一知智能 科技 ”） 完成 超亿元人民币B轮融资，由凯泰资本、亿联凯泰以及中信证券投资共同投资 。 本轮融资资金将用于 算法开发、产品升级、团队建设与新业务开拓 。
一知智能，是一家专注于人机语音交互技术，赋能企业触达用户并实现精细化智能运营的SaaS服务商。主要业务为基于人机对话交互技术，在电话、微信、短信载体基建下，凭借自研的语音识别、语义理解和语音合成三大人机交互核心算法，为零售、生活服务等泛消费行业，以及公共服务提供AI场景化智能服务，帮助企业千人千面触大与服务其百万级会员，实现精细化智能运营。
团队方面，一知智能创始团队来自于浙大人工智能研究所NLP团队，具有深厚的技术实力。经过多年的技术研发和市场 探索 ，一知智能在语音识别ASR、多轮对话管理、语音合成TTS、语义理解及数据挖掘等技术领域具有较深的技术积累。基于此，该公司构建完成AI语音+RPA+SCRM的产品闭环，基本形成了一体化的智能运营管理解决方案。
一知智能高度重视人机交互底层技术研发，在语音、语义领域与华为、微软亚洲研究院、阿里达摩院等多家企业进行联合研发，并进行相应工程化落地。
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
好发。人工智能研究所是创新落地最快的地方，前沿技术与产品紧密结合、挑战与成就感并存。人工智能是从人类的大脑里发明创造出来的。又因为智能的因素，有些方面确实比人脑要先进了许多。作家写文章往往会根据自己的经验和阅历有感情的写出好文章，而人工智能却是原有输入的程序和大数据在重新计算，是人类的设计和升级进一步的再发展。