这个问题看人，可以说很难，也可以说不难。
如何写好论文：
第一，把自己放在读者的位置上。人们常常会在面对自己写的内容时，自我感觉良好，但如果换做一个对论文内容比较陌生的人来阅读，读者是否真正能领会到研究的要点，论文逻辑是不是顺畅，文章里的陌生词汇是不是很多…… 这些都是要从第三方的角度思考的。
因此，在论文写作时应该多换位思考、从读者的角度去组织和修改文章内容，论文完成后还可以邀请同学、老师或者朋友帮忙通读论文，看看还有哪些读者疑惑的问题。
第二，写论文要有讲故事的思维。其实，做科研就是一个讲故事的过程，写论文也是。论文写作需要一个完整的故事逻辑，比如，从论文为什么要做领域内的这个问题出发，讲述现有算法为什么不能很好地解决这个问题，然后我们有什么新的发现或认识，基于此提出了一个什么样的方法，这个方法创新在哪，最后的结果又是怎么样的。
论文一定要有一条很流畅的逻辑线，不要写成一个枯燥无味的技术报告。
第三，在阅读论文的过程中积累技巧。当你阅读其他作者的论文时，如果发现论文中有精彩的部分，比如优美且专业的用词、流畅的逻辑表达、漂亮的图表等等，都可以记录下来或者截图保存，建立供自己反复学习以及论文写作时参考的“语料库”。
第四，论文写作要简练、严谨、清晰。研究员们表示，在做 Reviewer（审稿人）时，他们经常会看到有的论文在阐述贡献时，会出现用力过猛的情况。因此，三位研究员都强调了，论文写作的语言要简练，突出重点。因为 Reviewer 的审稿时间是非常有限的，不可能把过多的时间浪费在一篇内容不清楚的工作上。同时，用语也要严谨。
比如，在用形容词描述效果程度时，到底是 superb，还是 good，抑或 descent, reasonable 等，每个单词都要有把握，字斟句酌。这是因为，大部分人在读论文时都是抱着怀疑的态度，如果细节不严谨，可能会引起对该研究工作的不信任。
最后，论文写作不是一蹴而就的，需要投入大量的努力。三位研究员都表示，做研究和写论文都是没有捷径可走的。与其投机取巧，不如在研究一开始就踏踏实实，严格把关每个环节，尽早把实验变成文档，形成严谨的逻辑链条。杨蛟龙表示，对于刚起步的同学，写论文可以先搭建框架再丰富内容，由粗到精地写。
比如，根据整体逻辑先确定每个章节的标题，再确定每个子章节及其标题，然后可以写章节中每个段落的第一句话（尤其是引言部分），最后再把所有段落内容写好。
大家都知道，发表一篇SCI论文，都想在世界顶级期刊上发表，它可以提升自己的学术地位，并为自己的职业前景打下坚实的基础。然而，众人在提交了许多文章之后，只有渺渺几人被录用，可想有多难。那么，在顶级杂志上发表论文，除了研究本身，还应该注意什么？Nature的编辑在发表研究成果的过程中分享了一些建议，下面是他们的一些看法。数据是所有研究工作的核心。没有优秀的数据支持，一篇论文几乎不可能在顶级期刊上发表。即使数据是好的，如果文章的质量是坏的，也不是好的。假设你的研究正在讲述一个“故事”。一篇文章要从提出问题开始，然后再形成逻辑论证。一篇好的论文通常需要强有力的证据和令人信服的结论，所以确保你的故事没有漏洞。优秀的研究应该构建一个系统和创意的轮廓，论文也应该讲清楚有魅力的“故事”，同时在写文章的时候要对目标期刊的风格有信心。了解你的读者。没有人要读你写的文章的义务，如果仔细考虑论文的对象，论文的潜在影响力也会在看不见的情况下下降。科研论文的读者是非常特殊的，但是不要对你和他们的知识水平期望过高，尤其是在一些有影响力的期刊上。这些期刊的接受标准之一是论文的相对广泛的相关性。因此，虽然你的读者可能是科学家，但他们不一定是你研究领域的专家。简洁，干净、清晰。标题和摘要是编辑跟审稿人最关注的点。确保标题和摘要作为诱饵，把读者拉下来。这代表着尽可能不要在题目和摘要中应用多余的技术性专业术语。摘要部分应介绍论文的研究主题和要回答的问题，总结主要研究成果，并对其可能的价值和应用前景提出观点。我们可以从思考以下问题开始这篇论文:这篇论文想展示的主要结论是什么？科学研究结果会对什么行业造成危害？它与该行业以外的别的行业有多大关系？一篇论文的精彩标题和摘要能吸引读者的注意力。此外，注意你通常阅读的论文的结构和语言。不仅是你自己的领域，其他领域也会给你很多灵感。充分利用图表。图表可以直观地显示你的发现，它们之间必须有一个逻辑顺序，它们应该与你的论文讲述的“故事”相对应。在大数据时代，图表在科研成果中的应用几乎泛滥成灾，所以你应该知道如何选择。在全部数据信息中，挑选充分体现你科学研究关键点的数据信息，不必把全部数据信息都堆在纸上。此外，最基本的科学研究技能之一是受到其他人的研究的启发或启发，所以在顶级杂志上发表一篇论文将允许更多需要看到你的研究的学者看到你的论文。经过多年的科研训练，大多数人已经形成了在论文中展示“来看看我做了什么”的写作思维，但是如果你真的想提高你的研究价值和影响力，你应该建立一种在论文中展示“来看看为什么这个问题很重要”的写作思维。
我的看法是，在顶级学术期期刊发表论文的时候，首先介绍自己以及关于自己发表的论文在哪方面？具体有体现以及自己的核心学术思想概念展示给学术界的哥哥领导以及学生，让他们进行欣赏和评价
CV三大会议 CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (每年，6月开会) ICCV: International Conference on Computer Vision (奇数年，10月开会) ECCV: European Conference on Computer Vision (偶数年，3月截稿，9月开会) CV两大顶刊 TPAMI: IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence TIP: IEEE Transactions on Image Processing 计算机视觉会议列表 A类 ICCV: International Conference on Computer Vision CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition AAAI: AAAI Conference on Artificial Intelligence ICML: International Conference on Machine Learning NIPS: Annual Conference on Neural Information Processing Systems ACM MM: ACM International Conference on Multimedia B类 ECCV: European Conference on Computer Vision C类 ACCV: Asian Conference on Computer Vision ICPR: International Conference on Pattern Recognition BMVC: British Machine Vision Conference 计算机视觉刊物列表 A类 TPAMI: IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence IJCV: International Journal of Computer Vision TIP: IEEE Transactions on Image Processing B类 CVIU: Computer Vision and Image Understanding PR: Pattern Recognition C类 IET-CVI: IET Computer Vision IVC: Image and Vision Computing IJPRAI: International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence Machine Vision and Applications PRL: Pattern Recognition Letters 追论文技巧 个人的一点心得： arXiv就是用来占坑的，不建议刷； 会议论文代表了经过同行认可的高质量论文，且时效性很高。但是数量依然不少，依然需要甄别选读； 建议关注“新智元”、“机器之心”、“雷锋网”等优质公众号，可以第一时间接收到最新且最值得一读的论文推送； 期刊发表的论文都是经过时间考验的，都会比会议晚个一年半~两年，时效性差，不建议关注。
就是在同类（比如说某工程学、某自然资源类，水文学类、医药类等）期刊中的排名。没有明确规定排在前多少就是top，但一般来说排在前5位的应该算top期刊，如果该类别的期刊很多的话，排在前20位也算不错了。
国家没有对期刊进行级别划分。但各单位一般根据期刊的主管单位的级别来对期刊划为省级期刊和国家级期刊。省级期刊主管单位是省级单位。国家级期刊主管单位是国家部门或直属部门。
扩展资料
发表论文作用
论文 是指进行各个学术领域在经过研究后描述学术研究成果的文章。它既是对研究的学术问题进行探讨的一种手段，又是对学术研究成果进行交流的一种工具。不同的人发表论文的作用也不同：
1、评职称（晋升职称）：研究生 毕业需要；教师 、医护人员 、科研院所的人员、企业员工 等 晋升高一级的职称时，发表期刊论文是作为一项必须的参考指标。
2、申报基金、课题 ：教育、科技、卫生系统 每年申报的国家自然科学基金项目、其它各种基金项目、各种研究课题时，发表论文 是作为 基金或课题 完成的一种研究成果的结论性展示。
3、世界性基础领域的研究，比如在医学、数学、物理、化学、生命科学 等领域开展的基础性研究，公开发表论文 是对最新科技 科学研究成果、研究方法的一种展示和报道。以推动整个社会的科技进步等。
这个问题看人，可以说很难，也可以说不难。
如何写好论文：
第一，把自己放在读者的位置上。人们常常会在面对自己写的内容时，自我感觉良好，但如果换做一个对论文内容比较陌生的人来阅读，读者是否真正能领会到研究的要点，论文逻辑是不是顺畅，文章里的陌生词汇是不是很多…… 这些都是要从第三方的角度思考的。
因此，在论文写作时应该多换位思考、从读者的角度去组织和修改文章内容，论文完成后还可以邀请同学、老师或者朋友帮忙通读论文，看看还有哪些读者疑惑的问题。
第二，写论文要有讲故事的思维。其实，做科研就是一个讲故事的过程，写论文也是。论文写作需要一个完整的故事逻辑，比如，从论文为什么要做领域内的这个问题出发，讲述现有算法为什么不能很好地解决这个问题，然后我们有什么新的发现或认识，基于此提出了一个什么样的方法，这个方法创新在哪，最后的结果又是怎么样的。
论文一定要有一条很流畅的逻辑线，不要写成一个枯燥无味的技术报告。
第三，在阅读论文的过程中积累技巧。当你阅读其他作者的论文时，如果发现论文中有精彩的部分，比如优美且专业的用词、流畅的逻辑表达、漂亮的图表等等，都可以记录下来或者截图保存，建立供自己反复学习以及论文写作时参考的“语料库”。
第四，论文写作要简练、严谨、清晰。研究员们表示，在做 Reviewer（审稿人）时，他们经常会看到有的论文在阐述贡献时，会出现用力过猛的情况。因此，三位研究员都强调了，论文写作的语言要简练，突出重点。因为 Reviewer 的审稿时间是非常有限的，不可能把过多的时间浪费在一篇内容不清楚的工作上。同时，用语也要严谨。
比如，在用形容词描述效果程度时，到底是 superb，还是 good，抑或 descent, reasonable 等，每个单词都要有把握，字斟句酌。这是因为，大部分人在读论文时都是抱着怀疑的态度，如果细节不严谨，可能会引起对该研究工作的不信任。
最后，论文写作不是一蹴而就的，需要投入大量的努力。三位研究员都表示，做研究和写论文都是没有捷径可走的。与其投机取巧，不如在研究一开始就踏踏实实，严格把关每个环节，尽早把实验变成文档，形成严谨的逻辑链条。杨蛟龙表示，对于刚起步的同学，写论文可以先搭建框架再丰富内容，由粗到精地写。
比如，根据整体逻辑先确定每个章节的标题，再确定每个子章节及其标题，然后可以写章节中每个段落的第一句话（尤其是引言部分），最后再把所有段落内容写好。
sci厉害。
1、论文级别上的PK
会议，分为不同的层级，达到顶级会议的级别，自然是国际上最高级别的会议。在顶会上发表的论文，要比其他会议论文，更优秀。
sci，是国际核心期刊，是所有期刊中，质量最好的期刊，在sci上发表的论文，含金量非常高，是其他同领域期刊论文无法比拟的。
所以，顶会论文和sci论文级别非常高，都算是国际核心论文，只不过一个是会议的顶峰，一个是期刊的顶峰。
2、刊物类别上的PK
顶会，代表的是会议，sci代表的是期刊。虽然论文，可以选择会议发表，也可以选择期刊发表，但在认可度上，期刊要高于会议。所以，顶会不如sci认可度高。
通过以上两个方面的比较，我们可以确定sci更胜顶会一筹，即比较顶会论文和sci时，sci更厉害一些。
国内外学术会议为数不少，水平也是各有千秋，有高水平的，也有水平相对一般的，如果是水平相对一般的会议，会议本身学术价值不算高，论文的价值和认可度与sci论文也就无法相提并论了，顶尖学术会议则不同，如果该顶尖会议又是被ei检索收录的会议，那么它在国际范围内的影响力可以说是非常大的，也是非常权威的会议。
北大本科生，刚刚凭借在芯片领域的贡献，斩获国际计算机学会（ACM）年度学生科研竞赛总决赛 第一名 （本科生组）！
还收获了来自《人民日报》的点赞。
这位少年名叫 郭资政 ，是北京大学图灵班大四学生，目前已直博本校集成电路学院。
而此次比赛的获奖，在他的科研/竞赛履历中并不是第一次。
此前，他已经作为北京大学超算队的一员，收获世界大学生超级计算竞赛ASC一等奖。
还在DAC、ICCAD、DATE等芯片设计自动化（EDA）领域国际顶会上发表了 8篇 一作论文。
△图源：北京大学
在官微底下，不少网友纷纷为其点赞祝贺。
一作身份发表8篇顶会论文
北大 图灵班 ，是北京大学专为培养计算机科学领域拔尖人才成立的班级，每届学生均是从几千名大一新生中优中选优。
作为图灵班的一员，郭资政在大二时便有机会进入各个课题组体验科研生活。
据北大官微报道，他与EDA之间的缘分就始于前沿计算中心举办的科研轮转活动。
当时大二的他，第一个即选择了集成电路学院林亦波研究员的课题组。刚好林亦波的研究方向是EDA以及EDA算法的GPU/FPGA加速。
EDA的重要性无需赘述，它也叫做芯片设计自动化，是我国“卡脖子”关键技术之一。
不少媒体评价，“谁掌握了EDA，谁就有了芯片领域的主导权。”
而郭资政的主要研究方向，是 EDA中的静态时序分析领域 。作为芯片设计的重要步骤，它是对数字电路的时序进行计算、预计的工作流程，流程中不需要进行仿真。
据他本人主页显示，本科2020年至2022年期间共发表了11论文，其中以一作身份发表8篇，均被EDA领域的国际顶级学术会议和期刊DAC、ICCAD、TCAD等接收。
这当中包括提出的使用GPU加速静态时序分析的算法，首次实现线性时空复杂度、效率提升一百倍的路径分析算法。
此番获奖的论文，叫做Heterogeneous Timing Estimation, Optimization, and Verification for VLSI Circuit Design Automation（用于VLSI电路设计自动化的异质定时估计、优化和验证），被收录于ICCAD 2021。
除此之外，他还将人工智能融入了进来。
比如，将 图神经网络和时序分析引擎 相结合，提出跨越芯片设计流程多个环节的建模技术。
还有像受深度神经网络启发提出了基于可微时序引擎的布局优化算法，据称还是学界首次。
经过优化的布局框架可以在 WNS 和TNS上分别实现最多32.7%和59.1%的改进，并且在 GPU 上运行时都实现了1.80倍的加速。
基于这样的学术表现，他获得了北大最高荣誉 第十三届学生五四奖章 。
毕业之后，他将继续留在本校，在集成电路学院攻读博士学位。
谈及EDA方向的选择，郭资政表示，一方面是国之所需。响应国家的号召，解决国家发展需求的技术难题。
另一方面也是兴趣驱动，跟此前的竞赛经历不无关系。
事实上，在中学时代，郭资政就已经参与到信息学竞赛当中，也凭此获得北大降分录取资格。
而他当年的bzoj提交记录，是这样式儿的。
进入北大之后，他还和队友一起获得过2019年国际大学生程序设计竞赛ICPC区域赛冠军、世界大学生超算竞赛ASC一等奖、ACM SRC@ICCAD学生科研竞赛本科生组第一名，多次获得ICPC/CCPC大学生程序设计竞赛金奖等荣誉。
6位获奖者中5位为华人
值得一提的是，除郭资政以外，在今年SRC全球决赛的6人获奖名单中，还有4人亦为华人面孔。
包括：
另外，在郭资政去年拿到第一名（1st place）的SRC@ICCAD学生研究竞赛中，中国大学亦收获颇丰。
比如浙江大学的本科生Yu Qian，就凭借在内容寻址存储器方面的研究，拿到本科生组第三名。
而研究生组的第一名XiaoFan Zhang，本硕毕业于电子科技大学，目前在伊利诺伊大学香槟分校攻读博士。
研究生组的第三名Qi Sun，则来自香港中文大学，他本科毕业于西安电子科技大学。
可以说，这也是近年来中国大学、华人学生们在世界EDA竞赛中频频崭露头角的缩影。
去年，同样是在EDA领域国际顶会ICCAD的竞赛当中，华中科技大学一举夺魁，以#中国团队拿下EDA全球冠军#的话题冲上热搜，引发不少讨论。
而在2017-2019年期间，福州大学在该项赛事中实现 三连冠 。
ICCAD CAD算法竞赛举办以来产生的30个冠军中，则有 11个 花落香港中文大学。
需要承认的是，在EDA领域，中国仍然面临着“卡脖子”的困境。
但在学术练兵场上，后备力量的光芒亦正在愈发闪亮。
你觉得呢？
参考链接： [1] [2] [3] [4]
— 完 —
这个我不清楚 从网上给你找来的资料 希望对你有帮助讨论】人工智能哪个学校最厉害 ？清华、北大、中科院计算所、南大……都有AI相关的国家重点实验室。中科院计算所智能信息处理重点实验室（史忠植院士组）中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室合肥有个人工智能机械研究所AI的范围很广,包括很多子领域,具体到哪个老师的话或实验室的话,比较强的有:1.清华智能技术与系统国家重点实验室: 张钹院士 马少平组:信息检索 孙茂松组:自然语言处理2.清华大学自动化系: 张长水组:机器学习,模式识别3.北大视觉听觉信息处理国家重点实验室: 封富举组:生物特识别(人脸识别),机器学习 查洪彬组:计算机视觉,机器人,三维图象4.北大计算语言学研究所:自然语言处理5.南京大学LAMDA周志华组:机器学习，模式识别,进化计算6.哈尔滨工业大学语言语音重点实验室: 李生,刘挺:信息检索,自然语言处理7.中科院计算所机器翻译实验室刘群:机器翻译浙大在计算机图形学，计算机视觉方面,除了MSRA以外,应该是国内最强的了.从在AI顶级会议和顶级杂志上发表的论文数量来看，清华和南大的周志华组是最厉害的.计算机国家级重点学科和重点实验室中国科学院软件研究所：实验室名字就叫做“计算机科学国家重点实验室”。目前，该实验室是国内唯一一个以从事计算机科学和软件方法与技术的基础研究为主的国家重点实验室。中国科学院自动化研究所：模式识别国家重点实验室。实验室以模式识别基础理论、图像处理与计算机视觉以及语音语言信息处理为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法，为开发智能系统提供关键技术，为探求人类智力的本质提供科学依据。清华大学：体系结构和智能工程方面。起初学校有《计算机系统结构》和《模式识别与智能系统》两个国家级重点学科，现已拥有计算机科学与技术的国家重点学科。（后者属自动化一级学科）北京大学：软件和应用两个方向可谓全国第一，有王选院士和杨芙清院士坐镇。拥有“视觉听觉信息处理”和“文字信息处理”国家级重点实验室（国内首开Case先河的青鸟系统出于此）想必方正软件和北大青鸟大家都如雷灌耳吧！再次，北大拥有计算机科学与技术的国家重点学科。浙江大学：拥有CAD/CG（计算机图形学和计算机辅助设计）国家级重点实验室。拥有计算机应用技术专业的国家级重点学科。北京航空航天大学：软件开发环境国家重点实验室。是在计算机软件理论、技术和开发环境等方面开展基础、应用基础与竞争前高技术的开放式研究基地，是创新型高层次人才的培养基地。也拥有计算机科学与技术的国家重点学科。国防科技大学：一开始只拥有系统结构专业的国家级重点学科，现在以拥有计算机科学与技术的国家重点学科。银河系列大型机也许正是我们选择国防科大最充分的理由。哈尔滨工业大学：拥有全国第一个的计算机应用专业的国家级重点学科（当然了，现在很多学校都有了），现在哈工大以拥有计算机科学与技术的国家重点学科。学校智能机器人是相当有名的。现还拥有计算机信息内容安全国家重点实验室、计算机接口技术与接口系统国家重点专业实验室。南京大学：起初拥有计算机软件与理论专业的国家级重点学科和计算机软件新技术国家级重点实验室。现在也拥有计算机科学与技术的国家重点学科。学校的软件专业甚至涉足操作系统软件的开发研究。东北大学：拥有软件工程国家级工程研究中心。朋友们听说过东大阿尔派软件吗？水平可见一斑。数据库技术也是该校的强项。东北大学也拥有计算机应用技术的国家级重点学科。东南大学：拥有计算机应用技术专业的国家级重点学科。网络方向是其特色，已故的顾冠群院士是中国第一个计算机网络方向的院士。上海交通大学：本拥有模式识别和智能系统的国家重点学科和计算机软件与理论的国家重点学科。现以拥有计算机科学与技术的国家重点学科。西安电子科技大学：拥有ISN(综合业务网）的国家级重点实验室，信号处理专业力量很强，如密码学等。中国科技大学：拥有计算机软件与理论学科国家级重点学科。吉林大学：拥有计算机软件与理论的国家重点学科。武汉大学：软件工程国家重点实验室，计算机软件与理论学科国家级重点学科。华中科技大学：拥有计算机系统结构专业的国家重点学科。西北工业大学：拥有计算机应用技术的国家重点学科。复旦大学：拥有计算机软件与理论的国家重点学科。四川大学：拥有计算机应用技术的国家重点学科。安徽大学：名不见经传的她也拥有计算机应用技术的国家级重点学科。总结： 拥有计算机方面国家级重点学科的高校如下：计算机科学与技术（一级学科国家重点学科，即以下三个方向都是国家重点学科，这7个学校都是07年新增的）：北京大学、北京航空航天大学、国防科学技术大学、哈尔滨工业大学、南京大学、清华大学、上海交通大学；计算机系统结构：华中科技大学；计算机软件与理论：吉林大学、中国科技大学、武汉大学、复旦大学；计算机应用技术：东北大学、东南大学、浙江大学、安徽大学、西北工业大学、四川大学； 哈工大西北工大我认为清华最牛，中科院系统（包括自动化所、计算所和中科大）其次，然后是上交、浙大和南大。如果去了这几所学校，任意导师都可以吧，只要运气别太差。但是要提到的是如北邮、北工大、南航、南理工这样的学校也都有相当不错的导师，但是就要碰运气了。
这个我不清楚 从网上给你找来的资料 希望对你有帮助
近日，被誉为全球计算机视觉三大顶级会议之一的ECCV 2022（European Conference on Computer Vision）发布了论文录用结果。 本届ECCV论文录用率不足20%， 其中，由云工业软件企业三维家图灵实验室与国内外顶尖高校合作撰写的论文——《通过强化学习解决室内场景相机定位问题（Towards Accurate Active Camera Localization）》成功入选！
01
三维家首次入围国际顶会 技术有望率先在家居场景落地
ECCV每两年举办一次，与CVPR和ICCV并驾齐驱，被称为国际计算机视觉领域三大会议。随着AI人工智能技术的发展，计算机视觉的研究和应用逐渐深入，每届ECCV的举行都会吸引大量来自世界各地的顶尖专家学者、研究机构及企业等投稿。
而今年ECCV 2022的总投稿数超过了8170篇，接近上一届的两倍，创下 历史 新高。其中有1629篇论文中选，录用率不足20%。
此次三维家入选的论文是与山东大学、北京大学、斯坦福大学、腾讯AI lab共同完成，论文中创造性地提出利用强化学习算法解决室内场景相机定位的问题。研究结果表明，该方法优于当前最先进的马尔可夫定位方法，能有效提高在仿真场景中相机定位的精准度。
三维家图灵实验室负责人王胜表示，此次入选对于三维家来说是一次学术上的飞跃。在应用层面，该研究可以深度运用在智能设计领域，三维家旗下3D云设计等产品能加以应用和落地，呈现更真实、更优秀的视觉效果。
“在AI智能设计领域，三维家走到了世界学术最前沿。我们将利用这些最前沿的技术服务我们的用户。”王胜说到。
02
四大技术实验室 锻造三维家科研硬实力
近年来，在加快建设 科技 强国，实现高水平 科技 自立自强的战略方针下，越来越多的中国 科技 企业频频亮相国际学术顶会，让世界看见中国前沿 科技 力量的崛起。其中，三维家正逐渐走向台前，传递国产自研的云工业软件企业的信念与坚持。
创立于2013年，三维家基于人工智能、大数据、云计算等技术，以一张“图纸”贯穿家居全产业链，通过3D云设计、3D云制造、数控系统三大工业软件矩阵，帮助家居企业、从业者实现门店营销、仿真设计、生产制造全流程一体化，为消费者带来“所思即所见、所见即所得”的家居消费体验。
工业软件是一条长期主义的道路，而技术引领需要长期的研发创新。据了解，三维家拥有数百人的技术研发团队，每年投入上亿元研发资金，并设立三大实验室——阿凡达实验室专注于3D渲染技术和XR新锐技术，图灵实验室深研人工智能和大数据应用，鲁班实验室则主攻云工业建模、云工业制造核心技术难题。
定位家居行业云工业软件服务商，三维家深刻认识到要改变传统制造业重硬轻软、长期依赖国外软件的现状，不能只停留在“纸上谈兵”。2020年，三维家与中国科学技术大学数学科学学院共建“先进制造联合实验室”，推动最新产研成果在家居行业落地应用。
合作很快就取得了成效——联合实验室以知名上市企业志邦家居为试验基地，三维家和中国科大算法团队通过深度学习志邦家居的业务流程，以软件技术优化材料算法，通过多订单混合排产使板材利用率提高2%以上，真正实现降本增效。
03
让更多技术人才走向台前 代表国产工业软件发声
为激发产研活力，三维家与国内顶尖院校、专家学者保持着频繁的学术交流。去年11月，包括中国科学技术大学刘利刚教授，浙江大学冯结青教授、蔺宏伟教授等中国顶尖的应用数学、几何建模、计算机图形学领域专家学者走进三维家，与三维家研发团队深度交流，进行元宇宙下的建模技术探讨。
今年，三维家推出“元矩阵” 科技 计划——与中国科学技术大学、华南理工大学、暨南大学等顶尖学府建立更深入的链接，有望在学术交流、“产学研”合作上走得更远；与阿里云、华为云、英伟达NVIDIA等技术伙伴深化合作，让三维家在实时光追渲染、图形建模、虚拟仿真等底层技术上接连突破，构筑起坚不可摧的技术护城河。
三维家创始人、CEO蔡志森曾表示，希望把一直处于幕后的技术研发团队推向台前，向行业、学术圈发出三维家的声音。近年来，三维家技术团队频频在顶级 科技 峰会上“献出首秀”，分享技术成果。去年阿里云栖大会上，三维家3D产品负责人曹健、解决方案架构师、中科院博士周子超等均亮相发表演讲，介绍三维家在企业上云、产业数字化等方面的突破。
而在8月即将举行的QCon全球软件开发大会上，三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪将以“webassembly技术背景下工业软件云上实战”的主题进行分享。同时，在计算机辅助设计和图形学领域的“奥斯卡”CAD&CG大会、华为HC全链接大会、英伟达GTC China等峰会上，也将看到三维家的强势发声。
结语：
科技 创新的背后，是企业对前沿技术的 探索 、对商业模式的不断打磨，和对产业场景的落地应用，这需要有长期主义的坚持。三维家正在将论文研究、产学研合作成果、自研技术优势等优先应用在家居产业，让人工智能、大数据、云计算、XR、工业建模等技术能在更多商业场景中落地，为产业发展搭建起一条数字化的“高速路”。
人工智能和机器学习技术的快速发展，使得AI 主题会议也层出不穷，下面带大家一起了解一下人工智能领域的顶会都有哪些1. CVPR 国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是 ICCV 和 ECCV ），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。 2. ECCV ECCV 的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议在全球范围录用论文300篇左右，主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间。ECCV2010的论文录取率为27% 3.ICCV ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV，ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的. 4. ICLR ICLR ，全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议），2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年(2018)才办到第六届，但已经被学术研究者们广泛认可，被认为「深度学习的顶级会议」。这个会议的来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。 5. NIPS NIPS （NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会议。 6.ICML ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。 7. IJCV 国际期刊计算机视觉，详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论，以及当今发展现状的概括。 8. PAMI PAMI 是IEEE旗下，模式识别和机器学习领域最重要的学术性汇刊之一。在各种统计中，PAMI被认为有着很强的影响因子和很高的排名。 9. AAAI 国际人工智能协会。前身为美国人工智能协会，目前是一个非盈利的学术研究组织，致力于推动针对智能行为本质的科学研究 10. IJCAI IJCAI 全称为人工智能国际联合大会（International Joint Conference on Artificial Intelligence），是国际人工智能领域排名第一的学术会议，为 CCF A 类会议。该会议于 1969 年首度在美国华盛顿召开，随着人工智能的热度日益攀升，原本仅在奇数年召开的IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。 11. ACM/MM ACMMM 是全球多媒体领域的顶级会议，会议每年通过组织大规模图像视频分析、社会媒体研究、多模态人机交互、计算视觉、计算图像等影响多媒体行业的前沿命题竞赛，引领全球新媒体发展方向。 12. TNNLS 从英文翻译而来-IEEE神经网络与学习系统交易是由IEEE计算智能学会出版的月度同行评审科学期刊。它涵盖了神经网络和相关学习系统的理论，设计和应用。
aaai论文属于世界顶级会议论文。
AAAI的英文全称是the Association for the Advance of Artificial Intelligence，中文意思是国际先进人工智能协会。
国际先进人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence）国际先进人工智能协会是人工智能领域的主要学术组织之一。该协会主办的年会（AAAI，The National Conference on Artificial Intelligence）是一个主要的人工智能学术会议。
协会来源：
AAAI是1979年成立的世界范围的人工智能组织。这一协会在早期由计算机科学和人工智能的创始人Allen Newell，Marvin Minsky 和John McCarthy等人首创的，也是人工智能顶级会议AAAI的组织者， 现在在全球有超过6000名会员。
AAAI是具有重要影响力的国际学术组织，由计算机科学和人工智能领域奠基人Allen Newell、Marvin Minsky、John McCarthy等学者于1979年共同创立，旨在推动智能思维与行为机制的科学理解及机器实现，并促进人工智能的科学研究和规范应用。
AAAI是国际顶级学术会议——AAAI人工智能大会（AAAI Conference on Artificial Intelligence）的组织者。
sci厉害。
1、论文级别上的PK
会议，分为不同的层级，达到顶级会议的级别，自然是国际上最高级别的会议。在顶会上发表的论文，要比其他会议论文，更优秀。
sci，是国际核心期刊，是所有期刊中，质量最好的期刊，在sci上发表的论文，含金量非常高，是其他同领域期刊论文无法比拟的。
所以，顶会论文和sci论文级别非常高，都算是国际核心论文，只不过一个是会议的顶峰，一个是期刊的顶峰。
2、刊物类别上的PK
顶会，代表的是会议，sci代表的是期刊。虽然论文，可以选择会议发表，也可以选择期刊发表，但在认可度上，期刊要高于会议。所以，顶会不如sci认可度高。
通过以上两个方面的比较，我们可以确定sci更胜顶会一筹，即比较顶会论文和sci时，sci更厉害一些。
国内外学术会议为数不少，水平也是各有千秋，有高水平的，也有水平相对一般的，如果是水平相对一般的会议，会议本身学术价值不算高，论文的价值和认可度与sci论文也就无法相提并论了，顶尖学术会议则不同，如果该顶尖会议又是被ei检索收录的会议，那么它在国际范围内的影响力可以说是非常大的，也是非常权威的会议。