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ccf a 类期刊直播_cf视频(2024年11月全新视觉)

内容来源:AI全自动内容创作接口所属栏目:导读更新日期:2024-11-27

ccf a 类期刊

浙大软件学院导师风采展示 𐟑袀𐟏렧”˜磊磊 职位:浙江大学计算机科学与技术学院特聘研究员 研究方向:自然语言处理、智能司法和基础大模型 成果:在ACL、AAAI、EMNLP和NAACL等国际顶级会议上发表多篇论文。主持中国人工智能学会华为MindSpore学术奖励基金和阿里巴巴创新研究计划。 𐟑袀𐟒𛠦ˆ🥭基 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:时空大数据管理与智能分析 成果:在CCF A类学术期刊或会议如VLDBJ、TKDE、SIGMOD等发表论文20余篇。获得数据库领域重要会议DASFAA2024最佳论文奖。 𐟑颀𐟒𛠥”秀 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:数据库查询优化、数据库测试和数据智能 成果:在SIGMOD、VLDB、ICDE等数据库国际顶级学术会议发表论文十余篇。主持CCF蚂蚁基金项目和南网技术开发项目。 𐟑袀𐟒𛠥𝭦€达 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:三维计算机视觉 成果:在TPAMI、CVPR、ICCV等期刊或会议发表多篇论文。获得CVPR最佳论文提名奖。曾获得全球IMC三维重建挑战赛冠军。 𐟑颀𐟒𛠥𜠦–‡桥 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:多模态智能、应用机器学习与鲁棒性学习 成果:在TPAMI、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等CCFA类期刊和会议上发表多篇论文。担任CVPR、ICCV、NeurIPS等期刊与会议的程序委员会成员或特邀审稿人。 𐟑袀𐟒𛠦𑪧🊨Œ位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:图计算系统、图学习框架、存储系统和数据库 成果:已发表论文10篇,包括计算机系统领域和数据领域的国际核心会议和期刊IEEE/ACM MICRO、USENIXATC等。主持中国博士后科学基金面上资助项目。 𐟑颀𐟒𛠩‚“达臻 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:大模型及可视分析 成果:在IEEEVIS、IEEETVCG、ACM KDD等CCF-A类可视分析、人工智能和人机交互会议/期刊上发表多篇论文。主持国家自然科学基金青年科学基金和国家重点研发子课题。 𐟑袀𐟒𛠧Ž‹皓波 职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:弱监督学习、数据标注和结构化数据分析 成果:在ICLR、NeurIPS、IJCAI、ACL、CVPR、TPAMI等CCFA类/清华A类顶级国际会议期刊上发表40余篇学术论文。主持国家自然科学基金青年基金和多项省级科研项目。 𐟑颀𐟒𛠦Ž振源 职位:浙江大学特聘研究员 研究方向:复杂网络攻击建模与检测系统设计 成果:在ACMCCS、ESORICS等CCF-A/B类会议期刊上发表多篇论文。主持多项国家级和省级项目,包括CCF-绿盟“鲲鹏”基金和国自然联合重点基金项目。 𐟑袀𐟒𛠧侥䧤𚎊职位:浙江大学软件学院特聘研究员 研究方向:对抗机器学习、可信人工智能等 成果:在USENIXSecurity、CCS、NDSS、NeurIPS、ICCV、ICSE等国际顶级会议发表论文。主持多项国家及省部级科研项目,研究成果在电子商务等领域得到应用。 𐟑颀𐟒𛠧𝗤𚚥聊职位:浙江大学软件学院“百人计划”研究员 研究方向:智慧教育、迁移学习和三维视觉等 成果:在CCF-A类学术论文发表20余篇,主持或参与多项国家及省部级科研项目,包括国家自然基金重大项目和青年项目。入选中国科协青年托举人才计划,荣获中国科协优博奖。 𐟑袀𐟒𛠦œ𑩗𝥳𐊨Œ位:浙江大学软件学院特聘研究员 研究方向:可解释的数据可视化、生成式视觉模型及垂直领域大模型对齐等 成果:在IEEETVCG、CVPR、ICML、ACL等国际顶尖期刊和会议发表20余篇论文,累计Google Scholar引用量已达到1400次。

𐟓š CCFA类论文的高水平解析 𐟔 你是否对CCFA类论文感到好奇?这类论文在计算机领域内具有极高的影响力,代表着顶尖的研究水平。 𐟓– CCFA,即中国计算机学会推荐的顶级会议和期刊,是众多计算机研究生的梦想发表地。与SCI一区相比,CCFA更侧重于应用和技术实现,为计算机行业提供了重要的研究视角。 𐟌Ÿ 选择CCFA类期刊或会议,不仅需要考虑你的研究方向,还要评估论文的质量。这类期刊对论文的要求极高,因此发表难度也相对较大。但正是这种挑战,激发了研究者们的热情和创造力。 𐟒ᠦ— 论你是计算机专业的研二学生,还是对学术发表感兴趣的科研工作者,了解CCFA类论文的水平都是关键。通过深入了解这类期刊的影响力和发表要求,你可以更好地规划自己的学术道路,实现职业规划的高峰目标。 𐟚€ 如果你对如何准备高质量的CCFA类论文感到迷茫,不妨寻求专业的学术指导。从研究方向到论文撰写,专业的指导将助你一臂之力,让你在学术道路上更加顺畅。

【CCF推荐-A/C类:Elsevier出版、不收版面费,计算机SCI期刊截稿信息2条】 期刊全称:IEEE Journal on Selected Areas in Communications 所属领域:计算机网络 CCF分级:A类 期刊分区:JCR Q1、中科院1区(Top期刊) 影响因子:13.8(2024年6月发布) H指数(H-index):211 期刊官网:网页链接 专题截稿:2024年11月30日 专题名称:The Future of Wi-Fi and Wireless Technologies in Unlicensed Spectra 期刊全称:Ad Hoc Networks 所属领域:计算机网络 CCF分级:C类 期刊分区:JCR Q1、中科院3区 影响因子:4.4(2024年6月发布) H指数(H-index):79 期刊官网:网页链接 专题截稿:2025年1月31日 专题名称:Edge and Serverless Computing 网页链接

博士毕业要求大揭秘!𐟎“ 想知道你所在学校的博士毕业标准吗?来看看这些学校的具体要求吧! 南京大学计算机博士 𐟖寸 南京大学的计算机博士毕业要求相对明确: 满足以下两个条件之一即可毕业: 条件一:发表一篇CCF-A类论文,加上一篇CCF-C类论文,其中一篇必须是期刊。 条件二:发表一篇CCF-B类论文,加上两篇CCF-C类论文,其中一篇必须是期刊。 新加坡国立大学计算机博士 𐟌 新加坡国立大学的计算机博士毕业要求也有类似的规定: 学校里有会议和期刊的排名,和CCF差不多。 不成文的规定是:三篇A类论文,A方向会更多。 硕士起点的博士生需要累计7分才能申请毕业。 武汉大学计算机博士 𐟏늦�𑉥䧥�š„计算机博士毕业要求如下: 需要累计10分才能毕业。 CCF A/B/C类论文分别对应8/4/2分。 专利、基金、奖项、专著等也算分。 中国海洋大学计算机博士 𐟌Š 中国海洋大学的计算机博士毕业要求相对简单: 满足以下三条条件之一即可毕业: 发表一篇CCF A类期刊或会议论文,或者一篇中科院SCI一区期刊。 发表两篇CCF B类期刊,加上两篇CCF C类期刊。 发表两篇中科院二区期刊,加上一篇中科院三区期刊,但必须有一篇在CCF推荐列表里。 东南大学自动化学院 𐟏튤𘜥—大学自动化学院的博士毕业要求如下: 学院标准是两篇SCI二区论文。 组里最低标准是两篇Trans论文。 毕业师兄们基本都是两篇Trans外加一篇CCF-A或CCF-B会议,或者3-4篇Trans。 哈尔滨工业大学计算机科学与技术 𐟏—️ 哈尔滨工业大学的计算机科学与技术博士毕业要求如下: 同时满足以下要求: 论文总数不少于四篇。 在一级刊物或国际期刊上发表的论文数不少于两篇。 在SC或E检索源上发表的论文数不少于两篇,且至少有一篇在《哈尔滨工业大学学报》(中英文版)以外的E检索源上发表。 至少有一篇英文论文在国外期刊发表或被录用。 这些学校的毕业要求各不相同,但都强调了论文的质量和数量。希望这些信息能帮到你,祝你顺利毕业!𐟎‰

边缘计算中的联邦学习加速:数据与模型并行 最近,边缘人工智能(Edge AI)的概念被提出,旨在在网络边缘挖掘和发现有价值的知识。联邦学习(Federated Learning)作为边缘AI的一种新兴技术,已经被广泛应用于在许多终端设备上协同训练模型,通常采用数据并行的方式。然而,由于资源受限的边缘节点(如终端设备)的计算和通信负担较重,同时需要保护用户隐私,因此在边缘计算中集成了数据并行性和模型并行性的分裂联邦学习(Split Federated Learning, SFL)正成为一种实用和流行的分布式数据模型训练方法。 尽管SFL在边缘计算中表现出色,但它仍然面临三个关键的挑战:资源限制、系统异构性和节点动态性。为了克服这些挑战,我们提出了一种高效的SFL方法,名为AdaSFL。AdaSFL通过集成控制本地更新频率和数据批处理大小来更好地加速模型训练。我们从理论上分析了模型的收敛速度,得到了给定数据批处理大小下与本地更新频率相关的收敛上界。在此基础上,我们开发了一种控制算法来确定自适应的本地更新频率和每个节点不同的批处理大小,以提高训练效率。 实验结果表明,与基线相比,AdaSFL可以在达到相似的测试精度时减少约43%的完成时间,并减少约31%的网络流量消耗。论文《Accelerating Federated Learning With Data and Model Parallelism in Edge Computing》已被CCF推荐A类国际期刊IEEE/ACM Transactions on Networking录用。

CCF与SCI:学术会议与期刊的较量 CCF(中国计算机学会)推荐的国际学术会议按照影响力和认可度分为三个等级:CCF A、CCF B和CCF C。其中,CCF A类会议是CCF会议中影响力和认可度最高的学术会议。 在计算机领域,如果研究成果发表在SCI、EI等期刊上,可能会因为发表周期长而导致研究成果的时效性受到影响。而学术会议则不同,通常可以在3个月左右发表。由于参加CCF A会议的人很多,一旦研究成果发表,传播力度大,能很快被业界关注。 正因为如此,一些价值非常高的计算机领域研究成果会优先考虑投给会议,导致CCF A会议具有非常高的认可度。在所有计算机领域的学术会议中,CCF A类会议的数量最多,是国际上认可度最高的计算机类会议之一。 在所有刊物中,CCF A类的水平与SCI一区期刊相当。SCI一区期刊的水平无需多言,其权威性和影响力广为人知。

𐟔’CCF网络与信息安全期刊大全 𐟓š 中国计算机学会(CCF)推荐的国际学术期刊,专注于网络与信息安全领域,被学者们广泛认可。这些期刊分为A、B两个级别,每个级别都包含了顶尖的学术杂志。 𐟌Ÿ A类刊物: 1️⃣ IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 2️⃣ IEEE Transactions on Information Forensics and Security 3️⃣ Journal of Cryptology 𐟒᠂类刊物: 1️⃣ ACM Transactions on Privacy and Security 2️⃣ Computers & Security 3️⃣ Designs, Codes and Cryptography 𐟔 想要深入了解网络与信息安全领域的学术研究,这些期刊是不可或缺的资源。无论是研究人员还是学生,都能在这些杂志中找到前沿的研究成果和学术观点。 𐟓… 赶快收藏这些期刊信息,开启你的学术之旅吧!

AIGC算法实习生招募,远程实习机会! 𐟎“ 招募背景: 我们正在寻找对AIGC算法有浓厚兴趣的实习生,特别是那些具备工程实践能力和强大代码基础的人才。我们希望你能在AI产品的实际应用中发挥你的才华。 𐟑袀𐟎“ 理想人选: 计算机、人工智能、数学等相关专业的研究生及以上学历; 在Pose估计、3D生成、2D图像生成或视频生成方面有经验者优先; 熟悉扩散模型、GAN、ControlNet、LoRA、NeRF等生成模型; 【重点】具备强大的代码能力,熟练掌握Python和Pytorch,能够快速编写深度学习脚本; 有AIGC方向的高质量论文发表经验者优先。 𐟒𜠥𙠧揥ˆ鯼š 你将获得丰富的算力资源,确保独享8卡; 有机会参与项目开发,并获得在国际顶级AI会议上发表论文的机会,由专业博士带教,有望发表CCF A类论文; 深入了解AI产品落地的全流程,提升你的代码能力; 实习薪资优厚,最低400元/天,具体面议。 𐟌Ÿ 加入我们,你将获得: 良好的工作环境和资源支持; 与顶尖科研团队共事的机会; 在AI领域积累宝贵的经验。

CCF C类vs水刊SCI,谁赢? 𐟔奜襭榜崙Œ,CCF C类会议和某些被称为“水刊”的SCI期刊的含金量一直是热门话题。今天,我们就来探讨一下这两者之间的差异。 𐟓–首先,CCF(中国计算机学会)在计算机科学领域具有举足轻重的地位。每年,CCF都会举办多个顶级学术会议,如CCF-A类会议和CCF-B类会议。在这些会议上发表论文对于研究者来说至关重要,因为它们被视为计算机科学领域最具影响力的出版物之一。 𐟓㩂㤹ˆ,关于CCF C类会议和某些SCI期刊,如IEEE Access、Sensors、Remote Sensing等,哪个的含金量更高呢?首先,我们来看看CCF C类会议。虽然这些会议可能没有像CCF-A类和CCF-B类会议那样知名,但其中不乏一些在国际上享有盛誉的会议,例如AISTATS、BMVC、NAACL等。这些会议由于其卓越的学术质量,甚至可能比某些A类会议还要高。 𐟔‹再来看IEEE Access、Sensors、Remote Sensing等SCI期刊。这些期刊在某些高校已被列入“黑名单”,因为在这些期刊上发表文章不仅没有正面意义,反而可能减分。此外,由于这些期刊的发文量巨大,文章水平较低,几乎没有重大价值的科研成果,它们早已失去了科学传播的价值。 综上所述,CCF C类会议的含金量显然更高。对于想要在人工智能、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等领域发表高水平论文的研究者来说,CCF C类会议是一个值得考虑的选择。 𐟉‘最后,值得一提的是,无论是CCF C类会议还是SCI期刊,发表高质量的论文都需要付出大量的努力和汗水。选择适合自己的学术平台,努力提升自己的研究水平,才是最重要的。

「CIE优博风采」【CIE优博风采|中国科学院自动化研究所万军:不忘初心,厚积薄发】万军,中科院自动化所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员,北京市杰出青年科学基金获得者,国家重点研发计划“战略性科技创新合作”重点专项项目负责人,中国科学院对外合作重点项目负责人,IEEE Senior Member,Chalearn 理事会成员/顾问。从事智能视频分析与交互技术研究,发表学术论著90余篇(含ESI高被引1篇,最佳论文奖2篇,IET 高影响力论文1篇),包括IEEE/ACM 会刊、CCF-A 等国际权威期刊/会议60 余篇(含一作/通讯IEEE TPAMI4篇、JMLR1 篇、IJCV2篇),Google Scholar 引用4700 余次 (H-index 36)。受IEEE TPAMI 主编、多伦多大学Sven Dickinson 教授邀请以第一作者撰写首部多模态人脸防伪专著。担任人工智能和计算机视觉顶级期刊IEEE TPAMI(2018-2020)、IJCV客座编辑(2023-至今)、CCF A类刊物 IEEE TIFS编委(2024-至今)和ICME (2021-2023)/FG(2024)/ICPR(2024)领域主席,在领域顶级会议ICCV (2017、2021),CVPR (2019、2020、2023、2024)等国际顶级会议举办研讨会和比赛,累计吸引超过1600 支国内外队伍参赛,获得国内外广泛关注。获得2022年度中国图象图形学学会自然科学奖二等奖(第一完成人),第十三届北京青年优秀科技论文一等奖,北京地区2020 年广受关注学术成果优秀论文,国内外竞赛冠军5项。主持科技部、基金委(4项,含国际合作)、公安部、中科院以及华为、百度等项目20余项。网页链接

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