科学计量学视角下全球人工智能研究现状与趋势

被引:6
作者
周峻宇 [1 ]
于磊 [1 ]
李信 [2 ]
姚强 [2 ]
机构
[1] 江苏省郑集高级中学
[2] 武汉大学
关键词
全球; 人工智能; 科学计量学; 热点主题; 发展趋势;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
本研究以Web of Science数据源,利用科学计量学方法系统研究全球人工智能研究现状和发展趋势。结果显示全球人工智能领域正处于爆发发展阶段,美国作为人工智能的超级强国在人工智能领域全面领先并处于全球核心位置,斯坦福大学和麻省理工学院在人工智能领域具有悠久的历史和强劲的实力。中国及其科研机构作为人工智能研究的新兴国家代表已经在科研产出方面快速赶超英美发达国家,然而其研究的影响力和综合科研能力仍然与英美等发达国家有较大差距。
引用
收藏
页码:239 / 242
页数:4
相关论文
共 7 条
[1]   社会科学领域的人工智能研究:基于SSCI文献的探索 [J].
罗晨 ;
沈浩 .
全球传媒学刊, 2018, 5 (04) :43-64
[2]   中国人工智能研究的十年回顾——基于2008—2017年间文献计量和知识图谱分析 [J].
吕文晶 ;
徐丽 ;
刘进 ;
陈劲 .
技术经济 , 2018, (10) :73-78+116
[3]   人工智能技术的发展与应用 [J].
贺倩 .
电力信息与通信技术, 2017, 15 (09) :32-37
[4]   人工智能:概念·方法·机遇 [J].
钟义信 .
科学通报 , 2017, (22) :2473-2479
[5]   人工智能的历史回顾和发展现状 [J].
顾险峰 .
自然杂志, 2016, 38 (03) :157-166
[6]  
Which h-index? — A comparison of WoS, Scopus and Google Scholar[J] . Judit Bar-Ilan.Scientometrics . 2008 (2)
[7]   A fast learning algorithm for deep belief nets [J].
Hinton, Geoffrey E. ;
Osindero, Simon ;
Teh, Yee-Whye .
NEURAL COMPUTATION, 2006, 18 (07) :1527-1554