Publication du classement national CSRankings 2024 en informatique ! La CMU domine la liste, le MIT sort du top 5

Le classement national majeur en informatique du CSRankings 2024 vient d'être publié !

Cette année, dans le classement des meilleures universités CS aux États-Unis,

Carnegie Mellon University (CMU) se classe parmi les meilleures aux États-Unis et dans le domaine de CS, tandis que la L'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign (UIUC) est stable depuis six années consécutives. Georgia Tech s'est classée troisième.

Ensuite, l'Université de Stanford, l'Université de Californie à San Diego, l'Université du Michigan et l'Université de Washington sont à égalité pour la quatrième place mondiale.

Il convient de noter que le classement du MIT a chuté et est sorti du top cinq.

CSRankings est un projet mondial de classement universitaire dans le domaine de l'informatique initié par le professeur Emery Berger de la School of Computer and Information Science de l'Université du Massachusetts Amherst. Le classement est basé sur des indicateurs de recherche objectifs, fournissant un outil d'évaluation relativement transparent pour les universitaires et les étudiants.

Les classements des subdivisions de CSRanking sont divisés en 4 grandes catégories (27 petites subdivisions), à savoir l'IA, les systèmes, la théorie et les domaines interdisciplinaires.

Dans le secteur de l'IA, il existe principalement 5 subdivisions : 1. Intelligence artificielle ; 2. Vision par ordinateur ; 3. Apprentissage automatique ; 4. Langage naturel ; Traitement du langage naturel ; .

Classement national CS : la CMU se classe fermement première, le MIT sort du top 5

Trois universités sont à égalité dans le top 8 aux États-Unis en termes de force CS, à savoir le MIT, l'Université de Californie, Berkeley et Université du Maryland, campus secondaire de College Park.

Ensuite, Cornell University, Northeastern University, Purdue University, University of Texas at Austin, 5 universités sont à égalité pour le top 15 et 4 universités sont à égalité pour le top 20.

Plus précisément, la CMU est la meilleure en matière d'apprentissage automatique, de PNL, de vision et d'IA.

La recherche sur l'apprentissage automatique et la PNL à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign (UIUC) est sa plus grande force.

Le Georgia Institute of Technology mène des recherches exceptionnelles dans le domaine du ML et de la sécurité.

Jetons un coup d'œil aux performances de recherche de l'Université de Stanford, de l'Université de Californie à San Diego, de l'Université du Michigan et de l'Université de Washington, qui sont à égalité pour la quatrième place.

Visualisation de la proportion des domaines de recherche des trois universités à égalité au 8ème rang.

Classement basé sur : le nombre d'articles publiés dans les principales conférences

Actuellement, le classement de "US News and World Report" lancé en 1983 est le plus prestigieux.

Cependant, le classement US News est entièrement basé sur la réputation, s'appuyant sur des enquêtes auprès des chefs de département et des directeurs d'écoles supérieures.

Prenez le classement mondial 2023 d'US News, qui a commis une grosse erreur en classant 213 établissements à tort, et le cercle des études à l'étranger était également en querelle.

Y compris la précédente falsification des données de classement de l'Université de Columbia dans US News, qui a également provoqué une tempête sanglante.

Par ailleurs, les indicateurs basés sur le nombre de citations sont également soupçonnés d'être remplis d'eau. Par exemple, certaines universités encouragent les professeurs et le personnel à se citer mutuellement, créant ainsi des « cartels de citations ».

De plus, toutes les citations papier ne sont pas gratuites, et elles changent rapidement, et les systèmes de statistiques de citations comme Google Scholar ne font pas un très bon travail avec l'ambiguïté des auteurs.

Afin de fournir à chacun un système de classement significatif et transparent, le classement mondial des forces d'Emery Berger des collèges et universités dans le domaine de l'informatique est entièrement basé sur des « indicateurs de recherche ».

Plus précisément, CSRankings est mesuré par le nombre d'articles publiés par la grande majorité des professeurs des collèges lors des grandes conférences dans le domaine de l'informatique.

Les principales conférences sur le traitement du langage naturel incluent ACL, EMNLP et NAACL ; les principales conférences dans le domaine de la vision par ordinateur incluent CVPR, ECCV et ICCV ; les articles sur les conférences sur l'apprentissage automatique et l'exploration de données proviennent d'ICML, KDD, et NIPS ; les principales conférences sur l'intelligence artificielle sont Contains AAAI et IJCAI.

On peut voir que cette méthode vise à motiver les professeurs et le personnel à publier des articles lors des meilleures conférences, et que tous les codes et données de CSrankings sont partagés, tout en empêchant également la fraude.

Quels sont les critères de sélection des professeurs et du personnel ?

Les critères d'inclusion de la base de données sont que tant qu'ils sont membres du corps professoral titulaires à temps plein sur un campus spécifique et peuvent fournir de manière indépendante des conseils aux doctorants se spécialisant en informatique, ils peuvent être inclus dans la base de données.

Ainsi, cette approche étend la couverture de la base de données à certains professeurs d'autres départements qui ont des contrats à temps partiel avec le Département d'informatique ou des départements similaires pour assurer l'encadrement des doctorants en CS.

Veuillez noter qu'à temps plein signifie travailler au moins 75 % du temps tout au long de l'année universitaire.

Comment calculer la signature de l'auteur et le nombre d'articles ?

Un membre du corps professoral peut recevoir 1/N points pour un article, où N est le nombre d'auteurs, quel que soit leur affiliation ou leur statut (personnel, étudiant ou autre statut). Ce numéro ne changera jamais.

Dans le cas où tous les auteurs sont/deviennent éventuellement membres du corps professoral dans la base de données, alors un article ne peut compter qu'au maximum 1,0 point.

Si la production académique d'un article n'est pas divisée par le nombre d'auteurs, mais compte simplement le nombre d'articles, alors l'auteur peut facilement manipuler artificiellement et exagérer la production d'un seul article en ajoutant plus d'auteurs.

Pour éviter cette situation, la production académique de l'article doit être divisée. Cela peut motiver les auteurs à traiter de manière appropriée l’attribution de la production académique et à ne pas abuser de plusieurs auteurs pour exagérer la production d’un seul article.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!