【导读】昔日霸主CMU跌落神坛，清华上交联手登顶世界第一，中国高校以「屠榜」之势宣告CS新时代的到来！

　　北京大学与UIUC并列第五，香港科技大学、南京大学、新加坡国立大学并列第七，中国科学院则与韩国科学技术院守住了第十的大门。

　　再往后看，香港中文大学、中国科学技术大学和复旦大学也稳稳扎根在全球Top 20。

　　北大一骑绝尘拿下世界第一，清华紧随其后，浙大、上交、中科大、南大、中国科学院、哈工大依次排开，排面拉满！

　　反观国外老牌名校，韩国科学技术院、首尔大学、新国大、南洋理工排名纷纷下滑。

　　就连美国的「AI殿堂」CMU也只能屈居第14，UIUC更是跌到了第18。

　　紧随其后的Top 20里，第一梯队包括浙大、北大、南大、中国科学院、中科大、复旦、哈工大，以及人大。

　　而在榜单的后半程，中大、港中文（深圳）、成电、北邮、北航、华科大、kaiyun开云南科大、深大、武大、西交、厦大、西电也悉数入围。

　　在AI领域的Top 10阵营中，上交、中科大、南大、中国科学院、哈工大、人大、复旦依然稳扎稳打。

　　值得注意的是，成电、中大、武大、港中文（深圳）、北航、北邮、深大、厦大、天大及西电也凭借在AI方向的深耕，成功跻身Top 20。

　　人工智能：南京大学展现出老牌劲旅的深厚底蕴，力压群雄位列第一，浙大与哈工大分列其后。

　　再来看全球CSRankings中，中国高校在AI领域下，论文发表情况的统计。

　　第一名北大，在AI、视觉、机器学习、NLP领域数据最多，尤其是机器学习领域高达165篇。

　　就教职论文数量来看，北大有13人论文总数超10篇，最多的19篇是Zhang Shanghang，此外还有张铭（15）、杨耀东（14）、卢宗青（13）、周嘉欢（13）。

　　清华大学同样在机器学习领域，论文占比最多（201篇），此外，NLP、AI、视觉、安全方向的论文有超50篇。

　　清华教职中，有14人论文总数超过十篇，有三位大佬都发表了20多篇，他们分别是孙茂松（27）、刘知远（26）、黄民烈（22）。

　　从图中可直观看出，浙大整体发表的论文数非常高。AI、ML领域占比最高。此外，视觉、NLP、安全等也很多。

　　浙大发表超十篇论文，总数12人。有5人发表超20篇论文，赵洲（27）、吴飞（24）、杨易（21）、宋明黎（21）、陈华钧（20）。

　　整体趋势来看，机器学习、AI、NLP、视觉，均是多所高校所占比最大的论文。

　　接着，佐治亚理工学院、UC伯克利、UCSD三所高校，在全美并列第三。此外，纽约大学、斯坦福、康奈尔大学、MIT全部在列。

　　马里兰大学帕克分校、UCSD、UC伯克利、斯坦福、康奈尔大学、JHU、佐治亚理工学院、UCLA、密歇根大学全部上榜。

　　就AI细分领域，CMU第一，弗吉尼亚大学、佐治亚理工学院排名第二、第三。

　　再来看自然语言处理，马里兰大学帕克分校位列第一，UIUC第二、CMU第三。

　　最后在网络与信息检索中，UIUC第一，伊利诺伊大学芝加哥分校第二，CMU、密歇根大学、华盛顿大学并列第三。

　　就全美AI板块下，各大高校论文发表所侧重领域来看，机器学习占最大头，此外视觉、NLP、AI等各有侧重。

　　CSRankings，是目前最纯粹、最硬核、也最受学术圈认可的计算机科学院校排名之一。

　　它是由麻省州立大学阿姆赫斯特分校Emery Berger教授一手创建和维护，其最大的特点在于——

　　简单来说，CSRankings只看一件事：全球各大高校/科研机构，在计算机领域顶会上的发表的论文数量。

　　没有问卷调查、没有声誉打分、没有主观指标，只看一个人实实在在发表了多少篇顶会论文。

　　从覆盖范围来看，CSRankings可以查看全球总排名，还能细分大北美、欧洲、亚洲、澳洲、南美、非洲。

　　CSRankings把计算机科学分为了 四大板块，每个板块下面又有非常精细的划分：

　　在公开信息中，CSRankings教职员的收录标准非常明确，只要满足以下条件，就能被纳入数据库——

　　这条规则妙处在于，kaiyun开云它并不局限于计算机系本部的老师。很多其他院系的教授，只要与CS系有兼职/附属合同，并独立带CS博士生，就能被算进去。

　　由此可见，CSRankings把真正活跃在CS博士培养一线研究力量都纳入统计，避免「只看系名、不看实际贡献」的尴尬。

　　每篇论文给每位作者1/N分，其中N是该论文的总作者数量，与作者身份（教授/学生）完全无关。

　　这种计算方式，也有非常关键的限制——如果一篇论文所有作者都是（最终要成为）教职员，最多只能为机构贡献1.0分。

　　若单纯计数论文篇数（不管作者多少），就会出现极端情况，比如一篇论文加几十个作者，轻松把个人/机构产出刷高。

　　在GitHub上，Emery Berger教授已把此项目开源，让一切透明、可验证。

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