有多少 毕业生就有多少论文
这个还真查不出来，毕竟那些统计一般是搜集的正规世界级期刊上的论文数量统计，但不同国家还有自己的国家级期刊，这就无法统计了。不过有数据显示：1998年，中国科研人员共发表了约2万篇科研论文，到2008年，这一数字剧增至11．2万篇；而同期美国科研人员的论文数量由26．5万篇增至34万篇。由此应该可以大致地推断世界上的数据。
多伦多大学的毕业率只有三成。
因为要考虑到最重要的一点，就是这里聚集了全世界的三好学生，德智体美劳样样给力的人一抓一大把，能考上多大顺利入学的都是精英中的精英，这就不是单纯的与全市第一或者是全省第一的学生去较量了，而且跟全球各个国家的精英去较量，他们都还有可能无法毕业。
就是说难毕业也是因为某几门课很难读才一直过不了，不能申请毕业，这个就看专业/选课还有自己多下点功夫。
多伦多大学是加拿大知名的大学学府之一。加拿大当地的所有大学都有各自的优势，教学质量也都是有保障的。
多伦多大学简介：
多伦多大学有三个校区：圣乔治校区(UTSG)，士嘉堡校区(UTSC)，以及密西沙加校区(UTM)，共由11个学院组成。
在学术及研究方面，多伦多大学一直处于领先位置。其经费、捐款、国家教授奖项、研究出版量及藏书量皆为加拿大之首。
它于过去一世纪的主要贡献包括发现胰岛素及干细胞，发明电子起搏器、多点触控技术、电子显微镜、复制T细胞、飞行员衣，以及发现首个经核证的黑洞。多伦多大学亦为美国大学协会中仅两所非美国学府之一（另一所为麦吉尔大学）。
多伦多大学每年发表的科研论文数量在北美仅次于哈佛大学，引用数量位居世界前五。
你好。是不错的。在小路边的修车摊保养一次400元，高速费一年200元足够，目前还不需要换变速箱油和轮胎，所以不能算，算下来一年养车费用是8000+3125+400+200D等于11725元，平均一个月977块钱，还是可以接受的
根据统计数据，在2022年，中国的SCI数量预计将达到18.4万篇，美国的SCI数量预计将达到11.6万篇，英国的SCI数量预计将达到3.1万篇，德国的SCI数量预计将达到2.7万篇，澳大利亚的SCI数量预计将达到1.7万篇，法国的SCI数量预计将达到1.6万篇，日本的SCI数量预计将达到1.3万篇，韩国的SCI数量预计将达到1.0万篇，加拿大的SCI数量预计将达到0.8万篇，意大利的SCI数量预计将达到0.6万篇。
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全世界每年的论比这个你怎么探讨的
SCI（Science Citation Index）是一种用于评估学术论文质量的指标，通常用于评估期刊的质量和学术成果的重要性。每年都会有统计机构发布各国SCI论文数量的数据。以下是对2022年各国SCI数量的解答：1. 中国：2022年，中国的SCI论文数量预计将超过500,000篇，位居全球第一。2. 美国：美国的SCI论文数量预计将在400,000篇左右，排名第二。3. 印度：印度的SCI论文数量预计将超过100,000篇，排名第三。4. 德国：德国的SCI论文数量预计将在80,000篇左右，排名第四。5. 日本：日本的SCI论文数量预计将在70,000篇左右，排名第五。6. 英国：英国的SCI论文数量预计将在60,000篇左右，排名第六。7. 韩国：韩国的SCI论文数量预计将在50,000篇左右，排名第七。8. 伊朗：伊朗的SCI论文数量预计将超过40,000篇，排名第八。9. 法国：法国的SCI论文数量预计将在30,000篇左右，排名第九。10. 意大利：意大利的SCI论文数量预计将在20,000篇左右，排名第十。总体来看，中国在SCI论文数量方面遥遥领先，其他国家的数量差距较大，但这并不代表一个国家的学术水平就高于其他国家，学术成果的质量和影响力也是需要考虑的因素。
这个还真查不出来，毕竟那些统计一般是搜集的正规世界级期刊上的论文数量统计，但不同国家还有自己的国家级期刊，这就无法统计了。不过有数据显示：1998年，中国科研人员共发表了约2万篇科研论文，到2008年，这一数字剧增至11．2万篇；而同期美国科研人员的论文数量由26．5万篇增至34万篇。由此应该可以大致地推断世界上的数据。
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有多少 毕业生就有多少论文
332篇。中国学生一年能发332篇。naturecommunications是世界顶级杂志，发表难度很高，能发的都是凤毛麟角了，所以正常情况一年只能发332篇。
我们来看一个2017年的数据，2017年Nature发表论文803篇，Science702篇，Cell327篇。根据联合国教科文组织的报告全世界2013年已经有780万名研究人员，目前保守估计1000万。假设Nature/Science/Cell上面2017年文章每片都来自不同课题组的话（有不少牛课题组一年发好几篇），比率大概是0.018%，也就是平均一万名研究人员里能有1.8个人发CNS。2018年清华北大河南录取405人，考生98.3万人，录取率0.041%。从数字概念来说，比在2018拥有近百万高考考生的河南考上清华北大的难读还要大两倍。发一篇正刊这是十分厉害的一件事，如果同系列一个课题组发了3篇，那就是厉害厉害超级厉害的事，至少从一年发表自然科学顶尖学术文献上来说，这足以排在全国前1%
文/陈根
人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点 。
作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进 社会 发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动 社会 形态转变的基本潜质， 因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮 科技 革命和产业变革的关键力量 。
纵观 历史 ，每一次 科技 革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。
美国领先，中国跟进
2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以44.2分领先，中国以32.3分位居第二，欧盟则以23.5分位居第三 。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。
事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。
60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。 比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。
而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段 。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。
从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位 。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了2.7倍。
尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。 但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为2.23次，而中国为1.36 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。
尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。 近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。
在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位 。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 88.4%，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到12.6美元。
从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告， 截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家 。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。
而从企业 历史 统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。
美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲 。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。
人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。 只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术 。
根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。
中美角逐，追赶和超越
尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。
经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。 不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。
从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进 。
早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。
美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。
从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。 纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的1.86%下降到2018年的0.7%。
目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。 这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。
横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶 。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。
2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。
从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。
对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。 百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。
应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。
着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势， 包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。
此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。
人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。
顶会顶刊，通常是指《CCF 推荐国际学术期刊和会议目录》和 ACM 计算机学分类系统相关子领域的 A 类期刊和会议，此外也有相关专家和团体的推荐。在人工智能领域，除了大家最为熟知的最核心的四大顶会AAAI、IJCAI、ICML和NeurIPS，以及作为计算机视觉和自然语言为代表的CVPR和ACL这两大学术会议，也涌现了许多“后起之秀”，比如仅创立六年却有深度学习顶会“无冕之王”之称的ICLR，还有创办于1996年的大有赶超ACL之势的自然语言处理领域顶会EMNLP，这些“新星会议”的崛起，使得AI领域的会议呈现出亮点纷呈、多面开花的局面。
人工智能这把火已经烧到了国家战略层面，连美国总统和政府机构也卷了进来。上周四，奥巴马主持白宫前沿峰会，展望美国在未来50年的发展。峰会中，白宫发布报告《国家人工智能研究与发展策略规划》。
这两天，自媒体没少炒作这个报告；我自己呢，倒是特别地对这个报告中的两张趋势图感兴趣。报告中说，从2013年到2015年，SCI收录的论文里，提到“深度学习”的文章增长了约六倍，同时强调，“按文章数计算，美国已不再是世界第一了。”
美国不是世界第一？谁是世界第一呢？来看报告中的两张趋势图：
1.
上图是每年SCI收录的文章里，提到“深度学习”或“深度神经网络”的文章数量变化趋势，同时按国家做了区分。数据本身是从Web of Science核心数据库里查询得到的。
2.
第二张图和第一张图其他条件一样，只是增加了一个“文章必须至少被引用一次”的附加条件。也就是说，第二张图统计的文章数，是被引用过的“有效文章数”，相对来说更合理一些。
两张图里，中国都在2014年和2015年超过了美国（以及其他所有第二梯队的国家），居于领跑者的位置。
问题来了，在AI研究领域，中国人真有这么强吗？
从这些年的直觉看，中国人/华人在人工智能领域里的大牛比比皆是，吴恩达、孙剑、杨强、黄广斌、马毅、张大鹏 ……随口可以说出一大串，我自己在Google的研究团队，微软研究院等地亲眼看到的，也到处是中国人、华人的面孔。但这只是直观感受。整体来看，中国人/华人所做的科研贡献到底有多重要，对人工智能的推动作用到底有多大？白宫报告里的统计是不是科学、合理？
其实，对美国国家战略规划里的统计，我自己是有几个疑问的，主要包括：
直接搜索关键字“深度学习”、“深度神经网络”，真的能涵盖这些年人工智能领域的所有科学研究进展？像机器人、智能控制、机器视觉、无人驾驶等领域里，没有提及深度学习的文章眼见还有不少。严格按关键词匹配会漏掉多少相关文章？是否影响统计结果？
“文章至少被引用一次”，比较科学，但好像还远远不够。这种统计，真的不需要考虑SCI的影响因子吗？不考虑的话，会混进多少较差期刊上发表的比较水的论文？这些数据会不会被国内研究机构靠SCI引用数来评职称的风气污染？
在全球化时代，按国家统计，会不会有明显偏差？白宫报告没有提到被统计的文章是如何归入不同国家的。如果按作者发表文章时的所在机构，那大量在国外机构访问的中国学者会不会被算成外国人？中国人和外国人合写的文章该如何统计？如果按期刊所属国家和地区，那不同国家间的期刊水平（影响因子）差异是不是会让统计结果带有偏见？
基于此，我也想自己去做个统计。
统计前，给自己设了几条原则：
从期刊的影响因子出发，只统计影响因子高的顶尖期刊。
从Web of Science主题词出发，涵盖人工智能相关的所有科研领域，而不仅是深度学习方面的文章。
关注对象是华人，而不是用国家分类的办法去比较中国和外国——这个是我自己的选择，因为今天的学术界，国家间的合作和交流已不可忽视。类似吴恩达这样的外籍华人，其实也在为中国的人工智能发展做贡献。与其限定国家，不如从整体上看一看，地球上的华人科学家、研究者群体，到底有多厉害。
关注时间范围是2006到2016年，跨度10年左右——因为许多人说，这一波人工智能大潮是从2006后的几年时间里，才开始真正兴起的。
我的统计结果
来看下2006到2016年间华人作者的平均贡献：
3.
在2006到2016年的时间段里，近两万篇最顶级的人工智能文章中，由华人贡献的文章数和被引用数，分别占全部数字的29.2%和31.8%。近十年，华人用五分之一左右的作者人数，平均贡献了三成的顶级AI研究文章和被引用数。统计角度，这已经是超出平均水平的科研贡献了。
但平均数并不能看出华人科学家、研究者在最近几年的发力程度。来看2006到2015年间，华人贡献的文章数和被引用数的变化趋势：
4.
2006到2015年间，华人作者参与的顶级AI论文，占全部顶级AI论文数量的比例，从23.2%逐年递增到42.8%。而华人作者参与的顶级AI论文被引用次数，占全部顶级AI论文被引用次数的比例从25.5%逐年递增到55.8%（2016 年数据较少，未用于趋势比较）。
也就是说，即便只统计顶级出版物里的顶级文章，中国人/华人在人工智能领域的贡献，在发展趋势上也和白宫报告中揭示的规律如出一辙——无论从哪个角度来说，中国人/华人正在人工智能领域里发挥举足轻重的作用，而且，从2014年，2015年开始，中国人/华人已经处于人工智能研究的领先地位，占据了人工智能科研世界的半壁江山！
个案分析
会有人觉得这个统计很不可思议吗？这个结果会出乎很多人意料吗？我们还可以拿一个更具体的例子，来深入分析一下。
在顶级人工智能期刊和会议录里，我来举个大名鼎鼎的例子吧：IEEE模式分析与机器智能汇刊（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，简称PAMI），2015年影响因子6.077，高到没朋友，想往这里投稿的同学可能都知道被接受和发表的难度有多恐怖。
我从《IEEE模式分析与机器智能汇刊》里按引用数选出2006到2016年间的前500篇论文，下面是这500篇论文的引用数分布情况：
5.
其实很恐怖的，前500篇文章最高引用数2715，最低引用数41——真顶级期刊！普通期刊难以望其项背呀。
那么，这500篇最顶级的人工智能论文里，华人科学家、研究者的贡献如何呢？先说几个数字：500篇顶级文章的作者一共1220人，其中华人科学家、研究者316人，占25.9%。所有作者单独累加计算的被引用数总和是231361次，其中，华人科学家、研究者被引用数总和是63846 次，占27.6%。如果单看2014年（当年华人的文章数、引用数均较高）的数据，华人科学家、研究者被引用数占51.8%，超过了半数。
6.
如果只看《IEEE模式分析与机器智能汇刊》在2006到2016年间，引用数最多的10位华人作者和10位非华人作者的具体情况，也是一个很有趣的表格：
7.
《IEEE模式分析与机器智能汇刊》的华人前10位大牛，与非华人前10位大牛，在每个人的总引用数上几乎不相上下。的确，最顶尖的人工智能科学家里，中国人/华人的贡献丝毫不亚于其他科学家。
另外，如果对人工智能特别是模式识别的研究领域不熟悉，那么，记住表中这20位顶尖科学家的名字吧。有兴趣的话，大家可以去搜一搜他们的简历，看看他们都在哪里工作，在哪里做研究，他们的学生、同事都是谁，相信会有很多发现。