有奖征文！Google学术发布2019年最具影响力论文TOP7 （内含福利）
最近Google Scholar发布了被引用最多论文排行榜TOP 7。
排于榜首的是发表在世界顶级人工智能会议之一 ——“ 计算机视觉与模式识别（CVPR）的IEEE / CVF会议”的出版物上的《Deep Residual Learning for Image Recognition》（2016））一文，该文在过去三年中被引用次数高达25256次。
排名第二的是出自《Nature》的《Deep learning》（2015），其引用次数达16750次。这篇论文的作者是2018年的图灵奖得主，他们是被称为“人工智能之父的——Yann LeCun、yobengio、Geoffrey Hinton。除了其大名鼎鼎的作者引人注目外，该文还因引用次数与2019年Google学术搜索指标报告中引用数量最多的第二篇自然论文之间存在超过10000的差异而被格外关注。
排名第三的是《Going Deeper with Convolutions》（2015），其引用次数达14424次。本文由Google AI研究人员描述了他们的新物体检测系统GoogLeNet，它使用代号为Inception的深度神经网络系统构建。它在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得最高分。
从榜单前三甲可以看出，这些论文都与人工智能有关，也从侧面揭示了一个重要信息：围绕人工智能（AI）的研究兴趣正在飞速增长。
那么，你是否好奇为什么是他们被引用如此之多呢？这些论文又都阐述了哪些问题呢？
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为了方便进一步解读相关论文，学术君收集整理了以下信息供各位参考：
Google Scholar是世界上同类数据库中最大的，跟踪了近4亿篇学术论文和其他学术文献的引用信息，旨在衡量近期出版物的“知名度和影响力”。
2019年Google学术指标排名，追踪了2014年至2018年期间发布的论文，并包括截至2019年7月在谷歌Scholar中被索引的所有文章的引文。
以下是世界上最具影响力的期刊发表的被引用次数最多的七篇文章。
25256次引用
01
1.Deep Residual Learning for Image Recognition（2016）
用于图像识别的深度残差学习（2016）
地址：
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/html/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.html期刊：Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（IEEE / CVF计算机视觉和模式识别会议论文集）
这篇特别的文章是由微软的一个研究团队撰写的，根据“自然指数”的追踪，微软在2018年实现了高质量研究产出的显著增长。
16750次引用
02
Deep learning（2015）
深度学习（2015）
地址：
https://www.nature.com/articles/nature14539期刊：Nature
深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。
14424次引用
03
Going Deeper with Convolutions（2015）
卷积深入研究（2015年）
地址：
https://ieeexplore.ieee.org/document/7298594期刊：Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
本文由Google AI研究人员描述了他们的新物体检测系统GoogLeNet，它使用代号为Inception的深度神经网络系统构建。它在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得最高分。
10153次引用
04
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（2015）
用于语义分割的全卷积网络（2015）
地址：
https://ieeexplore.ieee.org/document/7298965期刊：Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
加州大学伯克利分校（University of California， Berkeley）的一个团队负责撰写了这篇极具影响力的人工智能论文。这篇论文描述了一种最先进的方法，用于构建能够识别图像中的物体的人工智能系统。
8057次引用
05
Prevalence of Childhood and Adult Obesity in the United States， 2011-2012（2014）
2011 - 2012年美国儿童和成人肥胖患病率（2014年）
地址：
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/1832542期刊：JAMA
在2019年的谷歌学术指标中，没有一篇与人工智能无关的论文被引用超过10，000次，但美国疾病控制和预防中心（US Centers for Disease Control and Prevention）的一个团队的调查结果与之接近。
在报告发布时，该研究提供了美国儿童肥胖的最新国家估计数据，发现超过三分之一的成年人和17%的年轻人肥胖。
7371次引用
06
Global， regional， and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980–2013：a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013（2014）
1980 - 2013年期间儿童和成人超重和肥胖的全球、区域和全国流行率：对2013年全球疾病负担研究的系统分析（2014）
地址：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673614604608期刊：Lancet（《柳叶刀》）
来自100多个机构的近200名作者参与了这项研究，这意味着调查全球肥胖患病率的艰巨任务。
6009次引用
07
Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger（2016）
二元黑洞合并引力波的观测（2016）
地址：https：
//journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.116.061102期刊：Physical Review Letters（《物理评论快报》）
通过这篇论文，来自先进激光干涉仪引力波天文台（LIGO）的一组物理学家描述了对引力波的首次直接观测——这是继爱因斯坦预测时空中这些难以捉摸的涟漪之后，历时一个世纪才实现的壮举。
（来源：综合整理自网络）
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