顶级人工智能会议接收率及信息
一、 自然语言处理与计算语言学
| Conference | Long Paper | Short Paper |
|---|---|---|
| ACL'14 | 26.2% (146/572) | 26.1% (139/551) |
| ACL'15 | 25.0% (173/692) | 22.4% (145/648) |
| ACL'16 | 28.0% (231/825) | 21.0% (97/463) |
| ACL'17 | 25.0% (195/751) | 18.9% (107/567) |
| ACL'18 | 25.3% (258/1018) | 24.0% (126/526) |
| ACL'19 | 25.7% (447/1737) | 18.2% (213/1168) |
| ACL'20 | 25.4% (571/2244) | 17.6% (208/1185) |
| ACL'21 | 24.5% (571/2327) | 13.6% (139/1023) |
| ACL'21 Findings | 14.6% (339/2327) | 11.5% (118/1023) |
| ACL'22 | ? (604/?) | ? (97/?) |
| ACL'22 Findings | ? (361/?) | ? (361/?) |
| ACL'23 | 23.5% (910/3872) | 16.5% (164/992) |
| ACL'23 Findings | 18.4% (712/3872) | 19.1% (189/992) |
| EMNLP'14 | 30.4% (155/510) | 27.8% (70/252) |
| EMNLP'15 | 26.2% (157/600) | 22.1% (155/700) |
| EMNLP'16 | 25.8% (177/687) | 21.8% (87/400) |
| EMNLP'17 | 25.8% (216/836) | 18.4% (107/582) |
| EMNLP'18 | 25.5% (351/1376) | 23.2% (198/855) |
| EMNLP'19 | 25.6% (465/1813) | 20.5% (218/1063) |
| EMNLP'20 | 24.5% (602/2455) | 16.6% (150/904) |
| EMNLP'20 Findings | 13.5% (332/2455) | 12.7% (115/904) |
| EMNLP'21 | 25.6% (650/2540) | 17.9% (190/1060) |
| EMNLP'21 Findings | 11.8% (300/2540) | 11.2% (119/1060) |
| EMNLP'22 | 22.1% (715/3242) | 12.0% (114/948) |
| EMNLP'22 Findings | 14.0% (453/3242) | 10.1% (96/948) |
| NAACL-HLT'13 | 30.0% (88/293) | 32.1% (51/162) |
| NAACL-HLT'15 | 29.1% (117/402) | 22.1% (69/312) |
| NAACL-HLT'16 | 25.3% (100/396) | 28.9% (82/284) |
| NAACL-HLT'18 | 32.0% (207/647) | 29.4% (125/425) |
| NAACL-HLT'19 | 26.3% (281/1067) | 21.3% (142/666) |
| NAACL-HLT'21 | 29.2% (366/1254) | 22.6% (123/544) |
| NAACL-HLT'22 | ? (358/?) | ? (84/?) |
| NAACL-HLT'22 Findings | ? (183/?) | ? (26/?) |
| COLING'12 | 27% (311/1000+) | - |
| COLING'14 | 30.8% (217/705) | - |
| COLING'16 | 32.4% (337/1039) | - |
| COLING'18 | 37.4% (332/888) | - |
| COLING'20 | 33.4% (622/1862) | - |
| COLING'22 | 33.4% (522/1563) | 24.2% (112/463) |
二、计算机视觉与模式识别
| Conference | Long Paper | Short Paper |
|---|---|---|
| CVPR'14 | 29.9% (540/1807) (104 orals and 436 posters) | - |
| CVPR'15 | 28.3% (602/2123) (71 orals and 531 posters) | - |
| CVPR'16 | 29.9% (643/2145) (83 orals, 123 spotlights and 437 posters) | - |
| CVPR'17 | 29.9% (783/2620) (71 orals, 144 spotlights and 568 posters) | - |
| CVPR'18 | 29.6% (979/3303) (70 orals, 224 spotlights and 685 posters) | - |
| CVPR'19 | 25.0% (1294/5160) (288 short orals and 1294 posters) | - |
| CVPR'20 | 22.1% (1470/6656) | - |
| CVPR'21 | 23.7% (1661/7015) (295 orals and 1366 posters) | - |
| CVPR'22 | 25.3% (2067/8161) | - |
| CVPR'23 | 25.8% (2360/9155) | - |
| ICCV'13 | 27.9% (454/1629) (41 orals and 413 posters) | - |
| ICCV'15 | 30.9% (525/1698) | - |
| ICCV'17 | 29.0% (621/2143) (45 orals, 56 spotlights and 520 posters) | - |
| ICCV'19 | 25.0% (1077/4304) (187 short orals and 1077 posters) | - |
| ECCV'14 | 27.9% (363/1444) (38 orals and 325 posters) | - |
| ECCV'16 | 26.6% (415/1561) (28 orals, 45 spotlights and 342 posters) | - |
| ECCV'18 | 31.8% (776/2439) (59 orals and 717 posters) | - |
| ECCV'20 | 27.1% (1361/5025) (104 orals, 161 spotlights and 1096 posters) | - |
三、机器学习与学习理论
| Conference | Long Paper | Short Paper |
|---|---|---|
| ICML'14 | 15.0% (Cycle I), 22.0% (Cycle II) | - |
| ICML'15 | 26.0% (270/1037) | - |
| ICML'16 | 24.0% (322/?) | - |
| ICML'17 | 25.9% (434/1676) | - |
| ICML'18 | 25.1% (621/2473) | - |
| ICML'19 | 22.6% (773/3424) | - |
| ICML'20 | 21.8% (1088/4990) | - |
| ICML'21 | 21.5% (1184/5513) (166 long talks, 1018 short talks) | - |
| ICML'22 | 21.9% (1235/5630) (118 long talks, 1117 short talks) | - |
| ICML'23 | 27.9% (1827/6538) (158 live orals, 1669 virtual orals with posters) | - |
| NeurIPS'14 | 24.7% (414/1678) | - |
| NeurIPS'15 | 21.9% (403/1838) | - |
| NeurIPS'16 | 23.6% (569/2403) | - |
| NeurIPS'17 | 20.9% (678/3240) (40 orals, 112 spotlights and 526 posters) | - |
| NeurIPS'18 | 20.8% (1011/4856) (30 orals, 168 spotlights and 813 posters) | - |
| NeurIPS'19 | 21.1% (1428/6743) (36 orals, 164 spotlights and 1228 posters) | - |
| NeurIPS'20 | 20.1% (1900/9454) (105 orals, 280 spotlights and 1515 posters) | - |
| NeurIPS'21 | 25.7% (2344/9122) (55 orals, 260 spotlights and 2029 posters) | - |
| NeurIPS'22 | 25.6% (?/10411) (? orals, ? spotlights and ? posters) | - |
| NeurIPS'23 | 26.1% (?/12343) (? orals, ? spotlights and ? posters) | - |
| ICLR'14 | - | - |
| ICLR'15 | - | - |
| ICLR'16 | - | - |
| ICLR'17 | 39.1% (198/507) (15 orals and 183 posters) | - |
| ICLR'18 | 32.0% (314/981) (23 orals and 291 posters) | - |
| ICLR'19 | 31.4% (500/1591) (24 orals and 476 posters) | - |
| ICLR'20 | 26.5% (687/2594) (48 orals, 107 spotlights and 532 posters) | - |
| ICLR'21 | 28.7% (860/2997) (53 orals, 114 spotlights and 693 posters) | - |
| ICLR'22 | 32.9% (1095/3328) (54 orals, 176 spotlights and 865 posters) | - |
| ICLR'23 | 32.0% (1574/4956) (91 orals, 280 spotlights and 1203 posters) | - |
| COLT'14 | 32.1% (45/140) | - |
| COLT'15 | 34.8% (62/178) | - |
| COLT'16 | 26.1% (53/203) | - |
| COLT'17 | 32.5% (74/228) | - |
| COLT'18 | 27.2% (91/335) | - |
| COLT'19 | 30.0% (118/393) | - |
| COLT'20 | 30.9% (120/388) | - |
| UAI'14 | 32.0% (94/292) | - |
| UAI'15 | 34.0% (99/291) | - |
| UAI'16 | 31.0% (85/275) | - |
| UAI'17 | 31.0% (87/282) | - |
| UAI'18 | 30.8% (104/337) | - |
| UAI'19 | 26.0% (118/450) | - |
| UAI'20 | 27.5% (142/515) | - |
| UAI'21 | 26.3% (205/777) | - |
| UAI'22 | 32.3% (230/712) (36 orals and 194 posters) | - |
| UAI'23 | 31.2% (243/778) | - |
| AISTATS'14 | 35.8% (120/335) | - |
| AISTATS'15 | 28.7% (127/442) | - |
| AISTATS'16 | 30.7% (165/537) | - |
| AISTATS'17 | 31.7% (168/530) | - |
| AISTATS'18 | 33.2% (214/645) | - |
| AISTATS'19 | 32.4% (360/1111) | - |
| AISTATS'20 | - | - |
| AISTATS'21 | 29.8% (455/1527) (48 orals) | - |
| AISTATS'22 | 29.2% (493/1685) | - |
四、人工智能
| Conference | Long Paper | Short Paper |
|---|---|---|
| AAAI'14 | 28.0% (398/1406) | - |
| AAAI'15 | 26.7% (531/1991) | - |
| AAAI'16 | 25.8% (549/2132) | - |
| AAAI'17 | 24.6% (638/2590) | - |
| AAAI'18 | 24.6% (933/3800) | - |
| AAAI'19 | 16.2% (1150/7095) | - |
| AAAI'20 | 20.6% (1591/7737) | - |
| AAAI'21 | 21.4% (1692/7911) | - |
| AAAI'22 | 15.0% (1349/9020) | - |
| AAAI'23 | 19.6% (1721/8777) | - |
| IJCAI'13 | 28.0% (413/1473) | - |
| IJCAI'15 | 28.6% (572/1996) | - |
| IJCAI'16 | 24.0% (551/2294) | - |
| IJCAI'17 | 26.0% (660/2540) | - |
| IJCAI'18 | 20.5% (710/3470) | - |
| IJCAI'19 | 17.9% (850/4752) | - |
| IJCAI'20 | 12.6% (592/4717) | - |
| IJCAI'21 | 13.9% (587/4204) | - |
| IJCAI'22 | 14.9% (679/4535) | - |
五、数据挖掘与信息检索
| Conference | Long Paper | Short Paper |
|---|---|---|
| KDD'14 | 14.6% (151/1036) | - |
| KDD'15 | 19.5% (160/819) | - |
| KDD'16 | 13.7% (142/1115) | - |
| KDD'17 | 17.4% (130/748) | - |
| KDD'18 | 18.4% (181/983) (107 orals and 74 posters) | - |
| KDD'19 | 14.2% (170/1200) (110 orals and 60 posters) | - |
| KDD'20 | 16.9% (216/1279) | - |
| KDD'22 | 15.0% (254/1695) | - |
| KDD'23 | 22.1% (313/1416) | - |
| SIGIR'14 | 21.0% (82/387) | 40.0% (104/263) |
| SIGIR'15 | 20.0% (70/351) | 31.3% (79/252) |
| SIGIR'16 | 18.0% (62/341) | 30.6% (104/339) |
| SIGIR'17 | 22.0% (78/362) | 30.0% (121/398) |
| SIGIR'18 | 21.0% (86/409) | 30.0% (98/327) |
| SIGIR'19 | 19.7% (84/426) | 24.4% (108/443) |
| SIGIR'20 | 26.5% (147/555) | 30.2% (153/507) |
| SIGIR'21 | 21.0% (151/720) | 27.6% (145/526) |
| SIGIR'22 | 20.3% (161/794) | 24.7% (165/667) |
| TheWebConf'14 | 13.0% (84/645) | - |
| TheWebConf'15 | 14.0% (131/929) | - |
| TheWebConf'16 | 16.0% (115/727) | - |
| TheWebConf'17 | 17.0% (164/966) | - |
| TheWebConf'18 | 15.0% (171/1140) | - |
| TheWebConf'19 | 18.0% (225/1247) | 19.9% (72/361) |
| TheWebConf'20 | 19.2% (217/1129) | 24.7% (98/397) |
| TheWebConf'21 | 20.6% (357/1736) | - |
| TheWebConf'22 | 17.7% (323/1822) | - |
| TheWebConf'23 | 19.2% (365/1900) | - |
| WSDM'14 | 18.0% (64/355) | - |
| WSDM'15 | 16.4% (39/238) | - |
| WSDM'16 | 18.2% (67/368) | - |
| WSDM'17 | 15.8% (80/505) | - |
| WSDM'18 | 16.1% (84/514) | - |
| WSDM'19 | 16.4% (84/511) | - |
| WSDM'20 | 14.8% (91/615) | - |
| WSDM'21 | 18.6% (112/603) | - |
| WSDM'22 | 15.8% (80/505) | - |
| WSDM'23 | 17.8% (123/690) | - |
| CIKM'14 | 21.0% (175/838) | 21.9% (57/260) |
| CIKM'15 | 26.0% (165/646) | 25.0% (69/276) |
| CIKM'16 | 23.0% (160/701) | 23.5% (55/234) |
| CIKM'17 | 20.0% (171/855) | 28.4% (119/419) |
| CIKM'18 | 17.0% (147/862) | 23.2% (96/413) |
| CIKM'19 | 19.4% (200/1030) | 21.3% (100/470) |
| CIKM'20 | 21.0% (193/920) | 25.9% (103/397) |
| CIKM'21 | 21.7% (271/1251) | 28.3% (177/626) |
| CIKM'22 | ?% (272/?) | ?% (196/?) |
| ICDM'14 | 9.8% (71/727) | 9.8% (71/727) |
| ICDM'15 | 8.4% (68/807) | 9.7% (78/807) |
| ICDM'16 | 8.6% (78/904) | 11.0% (100/904) |
| ICDM'17 | 9.3% (72/778) | 10.7% (83/778) |
| ICDM'18 | 8.9% (84/948) | 11.1% (105/948) |
| ICDM'19 | 9.1% (95/1046) | 9.5% (99/1046) |
| ICDM'20 | 9.8% (91/930) | 9.9% (92/930) |
| ICDM'21 | 9.9% (98/990) | 10.1% (100/990) |
| RecSys'15 | 23.0% (35/152) | - |
| RecSys'16 | 18.2% (29/159) | - |
| RecSys'17 | 20.8% (26/125) | 16.4% (20/122) |
| RecSys'18 | 17.7% (32/181) | - |
| RecSys'19 | 19.0% (36/189) | - |
| RecSys'20 | 17.9% (39/218) | - |
六、语音与信号处理
| Conference | Long Paper | Short Paper |
|---|---|---|
| INTERSPEECH'14 | - | - |
| INTERSPEECH'15 | 51.0% (~743/1458) | - |
| INTERSPEECH'16 | 50.5% (779/1541) | - |
| INTERSPEECH'17 | 52.0% (799/1582) | - |
| INTERSPEECH'18 | 54.3% (749/1320) | - |
| INTERSPEECH'19 | 49.3% (914/1855) | - |
| INTERSPEECH'20 | ~47% (?/?) | - |
| INTERSPEECH'21 | 48.4% (963/1990) | - |
| ICASSP'14 | 48.0% (1709/3500) | - |
| ICASSP'15 | 52.0% (1207/2322) | - |
| ICASSP'16 | 47.0% (1265/2682) | - |
| ICASSP'17 | 52.0% (1220/2518) | - |
| ICASSP'18 | 49.7% (1406/2829) | - |
| ICASSP'19 | 46.5% (1774/3815) | - |
| ICASSP'21 | 48.0% (1734/3610) | - |
| ICASSP'22 | 45.0% (1785/3967) | - |
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微信公众号“dotNET跨平台”的文章《c#实现图片文体提取》（参考文献3）介绍了C#图像文本识别模块Tesseract，后者是tesseract-ocr（参考文献2） 的C#封装版本，目前版本为5.2，关于Tesseract的详细介绍…...
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🐳前言 考研笔记整理，纯复习向，思维导图基本就是全部内容了，不会涉及较深的知识点~~🥝🥝 第1版：查资料、画思维导图~🧩🧩 编辑： 梅头脑🌸 参考…...
2023华为杯数学建模D题-域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析（如何建立指标和指标体系1，碳排放影响因素详细建模过程）
可能建立的指标如下： 经济指标: 地区生产总值（GDP）人均GDP；第一产业（农林部门）产值；第二产业（能源供应和工业部门）产值；第三产业（建筑和交通部门…...
Excel·VBA分列、字符串拆分
看到一篇博客《VBA，用VBA进行分列（拆分列）的2种方法》，使用VBA对字符串进行拆分 目录 Excel分列功能将字符串拆分为二维数组，Split函数举例 将字符串拆分为一维数组，正则表达式举例 Excel分列功能 Sub 测…...
机器学习算法基础--层次聚类法
文章目录 1.层次聚类法原理简介2.层次聚类法基础算法演示2.1.Single-linkage的计算方法演示2.2.Complete-linkage的计算方法演示2.3.Group-average的计算方法演示 3.层次聚类法拓展算法介绍3.1.质心法原理介绍3.2.基于中点的质心法3.3.Ward方法 4.层次聚类法应用实战4.1.层次聚…...
linux系统中wifi移植方法
第一：移植wifi现象 在linux系统的RK3399中空板上，确认rk3399中控板linux系统已经可以正常运行。本操作是在rk3399中控板上的WIFI模块，linux内核加载wifi驱动后，再配置上正确的wifi密码，就可以实现rk3399中控板通过wifi…...
Machine Learning（study notes）
There is no studying without going crazy Studying alwats drives us crazy 文章目录 DefineMachine LearningSupervised Learning（监督学习）Regression problemClassidication Unspervised LearningClustering StudyModel representation（…...
centos7通过docker搭建nginx+php环境
以下环境都是基于centos7.9完成。 1.安装docker yum install docker-ce 说明：这一步，由于centos软件仓库没有收纳docker，需要自己去官网爬文档安装。 安装完成之后，就是启动docker服务以及添加到开机启动。 systemctl enable do…...
Node.js 学习笔记
小插件Template String Converter 当输入${}时，自动为其加上 反引号 一、node入门 node.js是什么 node的作用 开发服务器应用 开发工具类应用 开发桌面端应用 1.命令行工具 命令的结构 常用命令 切换到D盘——D: 查看D盘目录——dir 切换工作目录——c…...
RabbitMQ之发布确认高级
RabbitMQ之发布确认高级 一、发布确认 SpringBoot 版本1.1 确认机制方案1.2 代码架构图1.3 配置文件1.4 添加配置类1.5 消息生产者1.6 回调接口1.7 消息消费者1.8 结果分析 二、回退消息2.1 Mandatory 参数2.2 消息生产者代码2.3 回调接口2.4 结果分析 三、备份交换机3.1 代码架…...
lv5 嵌入式开发-10 信号机制（下）
目录 1 信号集、信号的阻塞 2 信号集操作函数 2.1 自定义信号集 2.2 清空信号集 2.3 全部置1 2.4 将一个信号添加到集合中 2.5 将一个信号从集合中移除 2.6 判断一个信号是否在集合中 2.7 设定对信号集内的信号的处理方式(阻塞或不阻塞) 2.8 使进程挂起（…...
【postgresql】 ERROR: multiple assignments to same column “XXX“
Cause: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: multiple assignments to same column "XXX"; bad SQL grammar []; nested exception is org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: multiple assignments to same column "XXX"; 原因：or…...
【Oracle APEX开发小技巧12】
有如下需求： 有一个问题反馈页面，要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据，方便管理员及时处理反馈。 我的方法：直接将逻辑写在SQL中，这样可以直接在页面展示 完整代码： SELECTSF.FE…...
通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表
官方使用文档：Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后，会在本地和远程创建数据库： npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库： 现在，您的Cloudfla…...
8k长序列建模，蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
蛋白质结合剂（如抗体、抑制肽）在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上，高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术，但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...
【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表
1、行为树节点分类 在 Nav2（Navigation2）的行为树框架中，行为树节点插件按照功能分为 Action（动作节点）、Condition（条件节点）、Control（控制节点） 和 Decorator（装饰节点） 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务，直接与硬件、传感器或外部系统…...
基于数字孪生的水厂可视化平台建设：架构与实践
分享大纲： 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年，数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段，基于数字孪生的水厂可视化平台的…...
P3 QT项目----记事本（3.8）
3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战：3步搭建智能关系网络！
一、引言 在数据驱动的背景下，知识图谱凭借其高效的信息组织能力，正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合，探讨知识图谱开发的实现细节，帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
Java入门学习详细版（一）
大家好，Java 学习是一个系统学习的过程，核心原则就是“理论 实践 坚持”，并且需循序渐进，不可过于着急，本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始，逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...
用docker来安装部署freeswitch记录
今天刚才测试一个callcenter的项目，所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...
七、数据库的完整性
七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...