編輯：Aeneas 桃子
【新智元導讀】CSRankings 2024結果出爐！全世界計算機科學機構的排名進行了大更新。在AI闆塊，清華、北大、上交分列TOP 3，CMU和浙大并列第4。AI TOP 10中的中國高校，還包括人大、南京大學、複旦大學、哈工大等。
2024 CSRankings全球計算機科學排名，剛剛釋出！
全球CS排名中，中國高校/機構包攬了多個席位，其中CMU第一，清華第二，上交第3，北大第4。
就AI領域的世界TOP 10排名來看，中國表現非常亮眼，共有8所高校/機構進入全球前十（包含并列排名）。
2024年AI領域世界高校/機構排名中，最值得關注的一點是，中國科學學院跌出了世界前十（2023年排第8）。
CSRankings是由麻省州立大學阿姆赫斯特分校計算機與資訊科學學院教授 Emery Berger 組織的全球院校計算機科學領域實力排名，完全基于研究名額，相對來說比較透明。
排名囊括了全球範圍高校的計算機專業，以高校和研究機構在計算機科學領域頂級學術會議上發表的論文數量為參考依據。
按照地域劃分，這項排名可以單獨查到多個國家，還可以分為北美、南美、非洲、亞洲、澳洲、歐洲、全球。
CSRanking的細分排名分為4大類（27項小細分），分别為AI、系統、理論和跨學科領域。
在AI闆塊，主要有5個細分領域：1.人工智能（Artificial intelligence）；2.計算機視覺（Computer vision）；3.機器學習（Machine learning）；4.自然語言處理（Natural language processing）；5.網頁資訊檢索（The Web & information retrieval）。
2024 CS高校全球排名
根據最新的CS Rankings，24年計算機科學專業全球整體排名Top 10如下——
卡耐基梅隆大學第1，清華大學第2，上海交通大學第3，北京大學和伊利諾伊大學厄巴納-香槟分校并列第4，浙江大學第6，蘇黎世聯邦理工學院和佐治亞理工學院并列第7，南韓科學技術院、斯坦福大學、加州大學聖地亞哥分校、密歇根大學、華盛頓大學并列第9，MIT、新加坡國立大學、UC伯克利、 馬裡蘭大學帕克分校并列第14。
選擇「AI」選項可以看出，2024年的AI全球排名，國内多所高校進入TOP 20。
清華大學第1名，北京大學第2名，上海交大第3名，卡耐基梅隆大學和浙江大學并列第4名，南韓科學技術院第6名，中國人民大學第7名，南京大學第8名，新加坡國立大學第9名，複旦大學、哈爾濱工業大學并列第10名。
與2023年世界AI機構TOP 10排名相比，基本排名保持不變。
最值得一提的是，中國科學院在2024年排名中竟跌出了世界前十（去年位列世界第8）。另外，UIUC也被擠出了世界前十，新加坡國立大學、複旦大學成功晉升。
具體來看，清華大學在機器學習、NLP領域發表的論文，遠遠超過AI、計算機視覺、網頁資訊檢索領域的論文數量。
其中，發表論文數超過10篇的教職工是，黃民烈（16）、孫茂松（15）、朱軍（15）、李勇（11）、劉志遠（11）、朱文武（11）、劉洋（10）。
北京大學在AI、計算機視覺、機器學習領域頂會論文發表數量均超過了40篇。
其中，超過10篇論文的教職工是趙東岩（12）、王奕森（11）、施柏鑫（10）。
上海交通大學在AI、機器學習論文數量最多。
頂會論文發表超過10篇的教職工有，嚴駿馳（29）、趙海（12）、王新兵（11）、楊小康（11）。
值得一提的是，CMU在機器學習領域的頂會論文數量超過了100篇。在AI闆塊之外，機器人領域的論文數量近50篇。
Graham Neubig（16）、J. Zico Kolter （14）、Deva Ramanan（11）論文數量超過了10篇。
并列第四的浙江大學，在AI、計算機視覺發表頂會論文數量均超過50篇。
頂會發表論文超過10篇論文的教職工是趙洲（20）、陳華鈞（14）、楊易（14）。
各大AI細分方向全球TOP10高校
在AI大類中選擇「人工智能」方向，全球前十的高校是上海交通大學、浙江大學、南京大學、北京大學、中國人民大學、清華大學、哈爾濱工業大學、新加坡國立大學、武漢大學和南韓科學技術院。
在AI大類中選擇「計算機視覺」方向，全球前十的高校是浙江大學、北京大學、南韓科學技術院、 卡耐基梅隆大學、穆罕默德·本·紮耶德人工智能大學、上海交通大學、蘇黎世聯邦理工學院、斯坦福大學、香港中文大學、南洋理工大學。
在AI大類中選擇「機器學習」方向，全球前十的高校是卡耐基梅隆大學、斯坦福大學、南韓科學技術院、MIT、加州大學聖地亞哥分校、加州大學伯克利分校、加州大學洛杉矶分校、清華大學、北京大學、上海交通大學。
在AI大類中選擇「自然語言處理」方向，全球前十的高校是哈爾濱工業大學、卡耐基梅隆大學、複旦大學、華盛頓大學、斯坦福大學、清華大學、北京大學、伊利諾伊大學厄巴納-香槟分校、蘇黎世聯邦理工學院、加州大學洛杉矶分校。
在AI大類中選擇「網頁資訊檢索」方向，全球前十的高校分别是清華大學、中國人民大學、中國科學技術大學、浙江大學、阿姆斯特丹大學、複旦大學、伊利諾伊大學厄巴納-香槟分校、北京大學、中國科學院大學、北京郵電大學。
中國AI TOP10：清華北大霸榜，中科院跌至第9
在AI領域，中國機構排名前十的機構是：
清華第1名、北大第2名、上海交通大學第3名、浙江大學第4名、中國人民大學第5名、南京大學第6名、複旦大學第7名、哈爾濱工業大學第8名、中國科學院第9名、電子科技大學第10名。
和去年相比，前十名的機構整體不變。複旦大學有所提升（去年排第9），中國科學院排名大幅下降（去年排名第6）。
排名依據：頂會論文發表量
目前，1983年開始的《美國新聞與世界報道》（US News and World Report）排名最具聲望。
不過，US News排名完全以聲譽為基礎，依賴于向各部門主管和研究所學生院主任進行調查。
就拿2023年US News世界排名一出離了大譜，把213所機構排名弄錯了，留學圈也是吵翻了天。
包括之前哥大在US News的排名資料造假事件，也是掀起了腥風血雨。
另外，基于引用次數的名額也存在灌水的嫌疑。比如，有的大學就鼓勵教職員工互相引用，「引用卡特爾」（Citation Cartels）也就看着光彩了。
不僅如此，并非所有論文引用都是免費的，而且變化很快，像Google Scholar中引文統計系統在作者歧義方面做的不是很好。
為了給所有人提供一個有意義且透明的排名體系，Emery Berger組織的全球院校計算機科學領域實力排名，完全基于「研究名額」進行排名。
具體來說，CSRankings是以絕大多數院校教員，在計算機科學領域的各大頂會釋出的論文數量為衡量名額。
自然語言處理的頂會有ACL、EMNLP、NAACL；計算機視覺領域的頂會含CVPR、ECCV、ICCV；機器學習與資料挖掘會議的論文來自ICML、KDD 、NIPS；人工智能頂會則包含AAAI、IJCAI。
看得出，這種方法是為了激勵教職員工在頂會上發表論文，而且CSrankings所有代碼和資料共享，同時還能防止造假。
教職工入選标準是？
資料庫的收錄标準是，隻要是特定校園中的全職、終身教職員工，并且能夠單獨為計算機科學專業的博士生提供指導，都可以被收錄到資料庫中。
是以，這種方法将資料庫的覆寫範圍擴大到了其他院系的一些教師，這些教師與計算機科學系或類似院系有兼職合同，可以為CS的博士生提供指導。
請注意，全職意味着在整個學年至少有75%的工作時間。
作者署名、論文數怎麼算？
一名教職員工在一篇論文中可獲得1/N分，其中N是作者人數，與他們的隸屬關系或身份（教職員工、學生或其他身份）無關。這個數字永遠不會變。
在所有作者都是/最終成為資料庫中的教員的情況下，那麼一篇論文最多隻能算1.0分。
如果不按作者數量劃分論文的學術産出量，僅簡單計數論文數，那麼作者可以很容易地通過增加作者來人為操縱和誇大單篇論文的産出量。
為了避免這種情況，必須分割論文的學術産出量。這可以激勵作者适當地對待學術産出的署名，不濫用多作者誇大單篇論文的産出量。
參考資料：
https://csrankings.org/#/index?all&us