ei数据库中每年发表论文的数量
“EI属于二次文献数据库,主要用于查询论文摘要,并不提供全文阅读和下载服务,大家要想了解论文全文,需要通过点击ei提供的第三方平台链接直接链接到论文原文。截止到现在,该数据库共包含1630万篇论文的参考文献和摘要,其中大约22%为会议文献,90 %的文献语种是英文。”
Ei Compendex是全世界最早的工程文摘来源。Ei Compendex数据库每年新增的50万条文摘索引信息分别来自5100种工程期刊、会议文集和技术报告。Ei Compendex收录的文献涵盖了所有的工程领域，其中大约22%为会议文献，90%的文献语种是英文。
SCI是科学引文索引。EI是工程索引。
美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961 年创办出版的引文数据库。
SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以 SCI 最为重要。
EI每月出版1期，文摘1.3万至1.4万条。数据库每年新增500000条工程类文献，数据来自5100种工程类期刊、会议论文和技术报告，原始文献来自40余个国家，涉及的语言多达39种，其中3600种有文摘。年报道文献量16万余条。每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引。
SCI：评价标准
1976 年，ISI 在 SCI 基础上引出期刊引用报告（journal citation report,JCR），提供了一套统计数据，展示科学期刊被引用情况、发表论文数量以及论文的平均被引用情况。在 JCR 中可以计算出每种期刊的影响因子（Impact Factor,IF）。影响因子的高低，在一定程度上可以反应一个期刊的影响力。
参考资料百度百科---EI
《工程索引》（The Engineering Index，简称EI）创刊于1884年，是美国工程信息公司（Engineering information Inc.）出版的著名工程技术类综合性检索工具。EI每月出版1期，文摘1.3万至1.4万条；每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。出版形式有印刷版（期刊形式）、电子版（磁带）及缩微胶片。EI选用世界上工程技术类几十个国家和地区15个语种的3500余种期刊和1000余种会议录、科技报告、标准、图书等出版物。年报道文献量16万余条。收录文献几乎涉及工程技术各个领域。例如：动力、电工、电子、自动控制、矿冶、金属工艺、机械制造、土建、水利等。它具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。 Ei Compendex是全世界最早的工程文摘来源。Ei Compendex数据库每年新增的50万条文摘索引信息分别来自5100种工程期刊、会议文集和技术报告。Ei Compendex收录的文献涵盖了所有的工程领域，其中大约22%为会议文献，90%的文献语种是英文。 Ei公司在1992年开始收录中国期刊。1998年Ei在清华大学图书馆建立了Ei中国镜像站。 2009年以前，EI把它收录的论文分为两个档次 。1 、EI Compendex 标引文摘 （也称核心数据）。它收录论文的题录、摘要，并以主题词、分类号进行标引深加工。有没有主题词和分类号是判断论文，是否被EI正式收录的唯一标志。2 、EI Page One题录 （也称非核心数据）。主要以题录形式报到。有的也带有摘要，但未进行深加工，没有主题词和分类号。所以Page One 带有文摘不一定算做正式进入EI。 Ei Compendex数据库从2009年1月起，所收录的中国期刊数据不再分核心数据和非核心数据。FROM：百度百科EI
EI属于二次文献数据库，主要用于查询文摘相关，本身不提供原文下载，但大多提供全文链接。
中国每年发表的论文数量
全世界每年的论比这个你怎么探讨的
在刚刚过去的2022年，我国科研论文发表数量和质量依然呈现出持续增长的趋势。据SCI数据库最新检索至少包含一位中国作者的论文结果显示，去年中国科研人员发表SCI论文的总数已累计78万余篇，较2021年（66万余篇）约增长17.2%，位居世界第二。其中，各高校在中科院JCR一区期刊上发表的论文总数161,973 篇，较2021年（92,551篇）增长约75%
有多少 毕业生就有多少论文
中科院每年都有统计，会出两本书，可以自己去买
中国每年发表论文数据
这个还真查不出来，毕竟那些统计一般是搜集的正规世界级期刊上的论文数量统计，但不同国家还有自己的国家级期刊，这就无法统计了。不过有数据显示：1998年，中国科研人员共发表了约2万篇科研论文，到2008年，这一数字剧增至11．2万篇；而同期美国科研人员的论文数量由26．5万篇增至34万篇。由此应该可以大致地推断世界上的数据。
11.67万篇 9.8%详细知识：中国科学技术信息研究所11月27日在京公布的2008年度中国科技论文统计结果显示，2008年主要反映基础研究状况的《科学引文索引》（SCI）收录的中国科技论文总数为11.67万篇，较2007年的94800篇增加了21900篇，占世界份额的9.8%，位列世界第二位。2008年SCI收录论文较多的20家科研机构均为中科院所属研究院所，中科院化学所、长春应化所和上海生命科学院分列前三名。 在反映工程科学研究情况的《工程索引》（EI）收录期刊论文中，2008年共收录中国论文8.94万篇，占世界论文总数的22.53%，超过位列第二的美国5.42个百分点。其中，中国国内机构产生的论文为8.5万篇，比2007年增长了12.3%，占世界总数的份额为21.5%，较上一年度提高了2.9个百分点，继续排名世界第一位。2008年EI收录论文较多的20家研究机构中有19家为中科院所属研究院所，中科院金属所、化学所和长春应化所分列前三名。
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每年发表的论文数量
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通过论文集合网站webofscience查询某领域论文每年的发表数量。如果这个刊物同时被知网、万方、维普、龙源、超星收录，你可以登上其中任何一个数据库，查该刊物收录的文章篇数直接看刊物目录，同理，确定该刊物是某一个数据库收录，直接在该数据库查询即可。如果自己没办法登陆该期刊所在数据库，可以用刊物页码除以其中一篇文章的版面数，得出的结果只是一个大概的篇数。如果你只是想知道中国知网2014年更新的学术论文量，直接选择“从2014年到2014年”，截止今天，更新期刊2373640篇。
在2022年，各国的SCI数量将有所增长。根据统计，中国将拥有最多的SCI文献，其数量将超过2.5万篇，美国将拥有约2.2万篇SCI文献，而德国和日本分别将拥有约1.5万篇和1.2万篇SCI文献。此外，加拿大、法国、英国、意大利、韩国和印度也将拥有大量SCI文献，各自的数量将在1万篇以上。随着人口老龄化和全球化的推进，未来各国关于科学研究和发展的投资也将不断增加，因此，2022年各国的SCI数量将进一步增加。
中科院每年都有统计，会出两本书，可以自己去买
中美每年发表论文数量
出现这个现象的原因可能是受两国的关系影响。影响了两国学者之间的合作。
这个还真查不出来，毕竟那些统计一般是搜集的正规世界级期刊上的论文数量统计，但不同国家还有自己的国家级期刊，这就无法统计了。不过有数据显示：1998年，中国科研人员共发表了约2万篇科研论文，到2008年，这一数字剧增至11．2万篇；而同期美国科研人员的论文数量由26．5万篇增至34万篇。由此应该可以大致地推断世界上的数据。
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44.2分领先，中国以32.3分位居第二，欧盟则以23.5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2.7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2.23次，而中国为1.36 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 88.4%，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12.6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1.86%下降到2018年的0.7%。
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。
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。