人工智能顶会和顶刊哪个更好？
一、人工智能顶会和顶刊哪个更好？
当然是顶刊更好
人工智能方面的顶级会议与人工智能方面顶级期刊，这是两个不同层级相差很大的差距。某种意义上说，议论文是相对而言比较差劲的，它只是针对某一个会议而言收录的论文。而顶级期刊基本上奠定着你在这个学术行业内大佬的地位。说明你做的成果得到业内绝大部分人的认可。孰轻孰重，一目了然。
二、多智能体顶会adams是人工智能最顶会么？
多智能体顶会ADAMS不是人工智能最顶级的会议，但它是智能体和多智能体系统领域非常知名的会议之一。
人工智能领域的顶级会议包括：
CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）：是世界顶级的计算机视觉会议之一，也是IEEE一年一度的学术性会议。会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。
IJCV（国际期刊计算机视觉）：详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。
NIPS（NeurIPS）：全称神经信息处理系统大会，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。
还有ICML（国际机器学习大会）、ECCV（欧洲计算机视觉国际会议）等也是人工智能领域的顶级会议。
三、2022人工智能顶会时间表？
2022世界人工智能大会
一、时间地点
会议时间：2022年7月7日-7月9日(拟定)
会议地点：上海世博中心(浦东新区世博大道1500号)
展览时间：2022年7月6日-7月9日(拟定)
展览地点：上海世博展览馆(浦东新区博成路850号)
二、参观预约
不设门票，观众可免费预约参观展览
三、大会简介
经过60多年的迭代演进，人工智能已经从1956年达特茅斯会议上应运而生的概念变为如今触手可及的现实，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正在对世界经济发展、科技创新、社会进步等方面产生重大而深远影响。后疫情时代的中国与世界也将进入一个全新的发展阶段，人工智能的变革与引领将变得尤为重要。
上海作为中国人工智能发展领先地区之一，加大人工智能战略布局力度，以面向全球、面向未来的视野，加快建设人工智能创新策源、应用示范、制度供给和人才聚集的“上海高地”，为中国乃至世界人工智能发展贡献力量。
四、人工智能顶会：探索AI领域的顶尖学术盛会
什么是人工智能顶会？
人工智能顶会是指那些在人工智能领域具有重要影响力和学术水平的国际性学术会议。这些顶会通常每年举办一次，吸引了全球顶尖科研人员、学者和工程师参与讨论和交流。
全球知名的人工智能顶会
这些人工智能顶会包括但不限于：
- 国际人工智能联合会议（IJCAI）
- 神经信息处理系统会议（NeurIPS）
- 国际机器学习会议（ICML）
- 国际会议机器视觉（ICCV）
- 机器学习和数据挖掘国际会议（KDD）
为什么人工智能顶会如此重要？
参加人工智能顶会不仅能够了解最新的学术研究成果和前沿技术，还可以结识同行领域的专家，建立合作关系，拓展研究视野。顶会上的学术报告和论文展示，为人工智能领域的发展提供了重要参考和引领。
如何参与人工智能顶会？
想要参与人工智能顶会，通常需要提交研究论文，经过严格的评审后被录用，然后可以参加会议进行学术交流和展示研究成果。此外，一些顶会也会举办相关的竞赛和工作坊，为研究者提供更多互动和学习机会。
结语
人工智能顶会是人工智能领域的重要盛会，参与其中可以增进对行业发展的了解，拓展人脉，提升学术影响力。希望通过这篇文章，能更好地了解人工智能顶会的意义和参与方式，为走向人工智能之路的同道提供帮助。
五、如何看待人工智能顶会 CVPR2022 最佳论文结果？
最新更新：欢迎看我的视频详细解读，别忘了点赞。
我在2021年11月就预言MAE要获得最佳论文提名以上的奖励，今天晚上开奖，最终确实获得了头位的最佳论文最终提名，心情激动。
刚才翻了一下oral list，预测了一下获得最佳论文的文章，比较有希望的有：
1、(78) Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
（最终获得最佳论文final list）
2、(516) Ref-NeRF: Structured View-Dependent Appearance for Neural Radiance Fields（最终获得最佳学生论文提名奖）
3、(3870) Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis
4、(731) Reversible Vision Transformers
5、(790) Dataset Distillation by Matching Training Trajectories
6、(2106) MAXIM: Multi-Axis MLP for Image Processing
7、(3733) MetaFormer Is Actually What You Need for Vision
8、(3951) Unsupervised Domain Generalization by Learning a Bridge Across Domains
9、(4067) Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation
除了标注的，其他的预测不准，我自罚三杯。
颁奖晚会已经开始，跟大家直播一下盛况，可以追更：
主持人应该是Mubarak Shah。
一些基本的数据，超过五千人线下参加会议。
中国参会人数差不多是美国的三分之一。
刷一下政治正确，保护黑人利益，CVPR恰逢关键假期。
主持提醒要戴上口罩。
每年CVPR的投稿以15%的速度增长，以这个速度增长的话，30年后地球上每个人都会投一篇CVPR（笑）。
中国投了最多的论文，但是参会人数却不多。因为什么原因，大家都懂的。
卷的最惨的领域是recognition，detection，low-level，最成功（以中稿率衡量）的是3D from multi-view，干脆直接说NeRF得了。你的方向是成功方向吗？
31%的审稿人是学生。
学生审稿人的审稿数量会比较少，所以如果你的文章收到了很短很快的审稿，多半是大佬搞的，因为大佬要审的太多了。
杰出审稿人列表，恭喜！
平均身高分数的变化，大部分都没变或者变半分，少数变了1分。从正到负多，从负到正少。
新手大学生和高中生将参与到CVPR22的过程中，AI教育低龄化的趋势势不可挡。
CVPR大会全体为孙剑博士默哀，纪念了孙剑博士的贡献，这可以说是很高的荣耀了，RIP。
大会对他的贡献的回顾。
很多大佬给孙剑写的回忆信，CVPR还是很有感情的。
下面是颁奖环节，
Longuet-Higgins颁给了KITTI，这个数据集确实很不错，实至名归。
Young Researcher颁给了Bharath和Olga，有机会做一期视频讲讲这些外国学者。
Thomas Huang纪念奖给了Fei-Fei Li，在这里主持人没有停留多久时间，确实感觉她也不需要这个奖了。
终于到了激动人心的最佳论文颁奖环节。
最佳学生论文奖提名，Ref-NeRF，这个我也关注到了，在我上面的预测名单里。
最佳学生论文奖，EPro-PnP，这个工作确实也关注到了，也挺厉害的，我从18年就想做一个能学习替代PnP的pose estimation的工作，但是当时没继续做下去。说到这里挺遗憾的。
最佳论文给了比较理论和机器学习的工作，这个方向我确实不太了解。
最终的33个最佳论文提名。
六、人工智能顶会的best paper，后来都怎么样了？
刚好在维护一个 Awesome Best Papers 的项目：familyld/Awesome-Best-Papers
Awesome Best Papers · 顶会最佳论文大集合我是从13年的最佳论文开始统计的。这一年，深度学习刚刚冒头，AlexNet 刚在 ImageNet 竞赛拿下冠军，超大规模数据集和强大的GPU计算还没充分普及，大部分人都还用着CPU服务器，在小数据上做传统方法，所以大部分最佳论文也都是这个类型。像其它回答者所说，最佳论文在某种程度上代表着一个会议里审稿人的 taste，一篇论文能拿到最佳就说明它在当时一定是有很好的创新点，或者给整个 community 带来了一些有意义的思想（也包括有争议的思想，比如：如何看待RecSys 2019最佳论文认为现有DNN-based推荐算法带来的基本上都是伪提升？）。
大部分最佳论文正变得默默无闻其实是有几个原因的。一是这些年新论文实在太多了，新的方法/网络结构/任务层出不穷，看论文是看不完的，我们写论文时其实也习惯性地引用近几年的文章，除非做 survey，否则引用5年之前的都很少，10年的就更少了；二是有些传统方法现在确实用得少了，特别是对于从深度学习入门的同学们来说，不一定会关注到以前的做法。16年刚开始做研究的时候，推荐这一块基本上都还是矩阵分解的天下，论文里还会讨论一下优化，现在再看各个顶会，大部分都是精心设计的 DNN 了；三是有的会议倾向于将最佳发给一些创新应用型的文章，比如首次在某个交叉领域上做的工作，首次在某个任务上引入新的模态，等等。很难说这些论文就没有影响力，只是点比较细，不做这些问题的人确实很难会关注到。
当然，也有少部分工作的热度是持续不降的，像 ResNet（CVPR 2016），Mask R-CNN（ICCV 2017）和 BERT（NAACL 2019）。共性就是它们都挑战了解决某个问题的传统思路，并且这样的思路可以被用到更多不同的应用和问题上。
总的来说，因为会议接收的范围太大，最佳论文只代表了某一个细分方向，所以大部分研究者可能更关注的都是自己方向上的论文。但从这些最佳论文里还是可以学到不少，像写作方式，讲故事的方式，设计实验的方式等等。
七、人工智能大会汇顶
**人工智能大会汇顶**
人工智能（AI）作为当今科技领域最受关注和重要的发展方向之一，与之相关的各种大会也如雨后春笋般涌现。而在众多人工智能大会中，汇顶AI大会无疑是备受瞩目的盛会之一。汇顶AI大会以其独特的主题、专业的内容和高水平的演讲嘉宾而备受业界和学术界的肯定和赞誉。
人工智能大会的背景
随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能大会已成为学术界和产业界交流探讨的重要平台。而汇顶AI大会作为一个具有影响力和号召力的大会，旨在汇集全球人工智能领域的专家学者、企业家和实践者，共同探讨人工智能技术的最新发展、应用场景以及未来走向。
汇顶AI大会的特点
汇顶AI大会的成功举办离不开其独特的特点和优势。首先，汇顶AI大会注重学术和实践的结合，在大会上不仅有前沿的学术研究成果分享，还有丰富的实践案例和经验交流，使参会者能够在理论和实践中获益良多。其次，汇顶AI大会邀请了众多国内外知名的人工智能领域专家和学者，他们的演讲和分享为大会增添了深度和广度，也为参会者带来了一场精彩纷呈的盛宴。
汇顶AI大会的议题
在汇顶AI大会上，涵盖了人工智能领域的多个热点议题，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能驾驶、智能医疗等。这些议题涵盖了人工智能技术的核心领域和应用领域，展现了人工智能在不同领域的无限潜力和广阔前景。
汇顶AI大会的影响力
作为一个举足轻重的人工智能大会，汇顶AI大会的影响力不仅仅停留在学术领域，更深入到产业界和社会各个领域。通过汇顶AI大会，人们可以了解最新的人工智能技术动向，掌握行业发展的脉搏，促进人工智能技术在各个行业的应用和创新。
结语
人工智能大会汇顶作为一个具有重要意义和影响力的大会，为人工智能领域的发展和繁荣作出了积极贡献。希望通过汇顶AI大会的举办，能够进一步推动人工智能技术的发展和应用，为构建智慧社会、推动科技进步和人类福祉做出更大的贡献。
八、人工智能顶刊是什么？
人工智能方面的顶刊或者顶会（比如cvpr，iccv）。除此之外还有一个小网站可以查看期刊的IF：lethub。
中国计算机学会推荐国际学术刊物(人工智能)
A类
1 AI Artificial Intelligence Elsevier http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
2 TPAMI IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/journals/pami/
3 IJCV International Journal of Computer Vision Springer http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ijcv/
4 JMLR Journal of Machine Learning Research MIT Press http://dblp.uni-trier.de/db/journals/jmlr/
中国计算机学会推荐国际学术会议(人工智能)
A类
1 AAAI AAAI Conference on Artificial Intelligence AAAI http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai/
2 NeurIPS Annual Conference on Neural Information Processing Systems MIT Press http://dblp.uni-trier.de/db/conf/nips/
3 ACL Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ACL http://dblp.uni-trier.de/db/conf/acl/
4 CVPR IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/
5 ICCV International Conference on Computer Vision IEEE http://dblp.uni-trier.de/db/conf/iccv/
6 ICML International Conference on Machine Learning ACM http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icml/
7 IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence Morgan Kaufmann http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcai/
SCI（科学引文索引）
Science Citation Index，简称 SCI，由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办的引文数据库，创始人为情报专家尤金·加菲尔德。目前SCI由信息提供商汤森路透公司（Thomson Reuters）负责运营。
世界著名的三大科学统计与科学评价检索系统——SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）中，SCI 最为重要。被SCI收录的学术期刊称为SCI期刊，收录于SCI期刊的科技论文称为SCI论文。它以布拉德福(S. C. Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E. Garfield)引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、高校、期刊、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。
九、图像识别的顶会
图像识别的顶会：推动人工智能行业创新发展
图像识别的顶会一直是人工智能行业的研究重点和关注焦点，其对于推动技术创新和应用发展具有重要意义。在当今数字时代，图像识别技术正日益成为各行业的关键工具，从医疗诊断到智能交通，从工业检测到安防监控，图像识别都扮演着不可替代的角色。而图像识别的顶会，则是汇聚全球顶尖专家学者，分享最新研究成果，探讨前沿技术，推动行业进步的重要平台。
随着深度学习、神经网络和大数据等技术的不断进步和发展，图像识别的研究和应用领域也在不断拓展和深化。图像识别的顶会则成为了学术界和工业界交流合作的桥梁，促进了理论研究和实践应用的结合，推动了人工智能行业的创新发展。
图像识别的顶会意义重大
图像识别的顶会作为学术交流和合作的重要平台，具有以下几个方面的重大意义：
- 促进学术交流：顶会聚集了世界各地的顶尖专家学者，为他们提供了交流研究成果、分享经验、探讨问题的机会，促进了学术界的交流和合作。
- 推动科研合作：通过顶会的组织和举办，促进了不同研究机构和企业之间的合作与交流，推动了科研成果的转化和应用。
- 引领技术发展：顶会邀请了行业内领先的专家分享最新的研究成果和技术创新，有助于引领行业技术的发展方向。
- 推动产学研结合：顶会为产业界和学术界搭建了桥梁，促进了产学研合作，加快了科研成果的商业化进程。
全球知名的图像识别顶会
在图像识别领域，有一些全球知名的顶会，它们汇聚了该领域的专家学者和产业领袖，是业内人士关注的热点事件。
1. CVPR（计算机视觉与模式识别会议）
CVPR是图像识别领域的顶级会议，每年吸引了来自全球的顶尖专家学者参与。会议涵盖了计算机视觉、模式识别、人工智能等多个领域，为图像识别技术的研究和应用提供了重要平台。
2. ICCV（国际计算机视觉大会）
ICCV作为全球最具影响力的计算机视觉大会之一，汇聚了全球顶尖的学术界和工业界专家，分享最新研究成果，探讨未来发展方向。ICCV对于推动图像识别技术的发展具有重要意义。
3. ECCV（欧洲计算机视觉大会）
ECCV是欧洲地区最具影响力的计算机视觉大会之一，每届大会都吸引了众多国际顶尖的专家学者和行业领袖参与。ECCV为图像识别领域的研究和创新提供了重要平台。
图像识别技术的未来发展
随着人工智能技术的不断发展和普及，图像识别技术也将迎来更加广阔的发展空间和机遇。未来，图像识别技术有望在以下几个方面取得重大突破：
- 多模态融合：将图像识别与语音识别、自然语言处理等多模态信息相结合，提升系统的综合认知和理解能力。
- 自动学习：利用自动学习和增强学习等技术，实现图像识别系统的自适应、自优化，提高系统的智能性和灵活性。
- 边缘计算：结合边缘计算和物联网技术，将图像识别系统部署到边缘设备上，提高系统的响应速度和实时性。
- 深度集成：将图像识别技术深度集成到各行业应用中，推动行业数字化转型，实现智慧医疗、智慧交通、智慧城市等领域的发展和升级。
总的来说，图像识别的顶会对于人工智能行业的创新发展具有重要推动作用，促进了行业技术的进步和应用的拓展，为人工智能技术的普及和推广发挥了重要作用。
十、顶会和顶刊的区别？
顶级会议一般是，在业界（本领域本方向）收到广泛的承认，影响力较大的会议。一方面一般顶级专家、学者都倾向于将paper投到这些会议；另一方面这些会议的论文代表了该领域的目前很优秀、有重大意义的进展。
顶级期刊则是发表计算机最有研究成果的一些文章。