computer vision(cv)存在ICCV/CVPR/ECCV三個頂級會議，它們檔次差不多，都應(yīng)該在一流會議行列，沒有必要給個高下。
ICPR會議很一般，錄取率40%。
作模式識別的和機(jī)器學(xué)習(xí)，頂級期刊是。
Journal of Machine Learning Research
Machine Leraning
IEEE Trans PAMI
再低一些是
IEEE Trans Neural Network
然后才是
IEEE Trans SMC(B)
Pattern Recognition
這些是純機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別的雜志。Data Mining和Visual Learning我沒有算進(jìn)來。（和IEEE TransNN同級的還有IEEE Trans TKDE,IEEE Trans Image Processing等等。和PAMI平級的還有IJComputer Vision等等）
（1）International Workshop on Visual Surveillance
（2）ICPR2009
http://www.icpr2008.org/
ICIP (3): 圖像處理方面最著名的會議之一, 盛會型.
ICPR (3): 模式識別方面最著名的會議之一, 盛會型.
（3）CVPR 2009
CVPR2008，總錄取率為31.7％
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計算機(jī)科學(xué)的publication最大特點(diǎn)在于：極度重視會議，而期刊則通常只用來做re-publication。大部分期刊文章都是會議論文的擴(kuò)展版，首發(fā)就在期刊上的相對較少。也正因為如此，計算機(jī)期刊的影響因子都低到驚人的程度，頂級刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是會議版論文，而不是很久以后才出版的期刊版。因此，要討論計算機(jī)科學(xué)的publication，首先必須強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是totally forget about IF。
另外一點(diǎn)要強(qiáng)調(diào)的事，計算機(jī)科學(xué)的絕大多數(shù)期刊和大部分的“好”會議都規(guī)模非常有限。很多好的期刊一期只登十來篇甚至三四篇論文，有的還是季刊或雙月刊。很多好的會議每年只錄用三四十篇甚至二十篇左右的論文。所以，當(dāng)你發(fā)現(xiàn)計算機(jī)的每個領(lǐng)域都有好幾種頂級刊物和好幾個頂級會議，不必驚訝。
整個計算機(jī)科學(xué)中最好的期刊為Journal of the ACM(JACM)。此刊物為ACM的官方學(xué)刊，受到最廣泛的尊敬。但由于該刊宣稱它只刊登那些對計算機(jī)科學(xué)有長遠(yuǎn)影響的論文，因此其不可避免地具有理論歧視（theory bias）。事實上確實如此：盡管JACM征稿范圍包括了計算機(jī)的絕大部分領(lǐng)域，然而其刊登的論文大部分都是算法、復(fù)雜度、圖論、組合數(shù)學(xué)等純粹理論的東西，其它領(lǐng)域的論文要想進(jìn)入則難如登天。
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7:
另外一份在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域有重大影響的刊物為Communications of the ACM (CACM)。從某種意義上來說，CACM比JACM要像Nature/Science很多。JACM上登的全是長篇大論，滿紙的定義、定理和證明，別說一般讀者沒法看，就連很相近的領(lǐng)域的專家都未必能看懂。而CACM則是magazine，既登高水平的學(xué)術(shù)論文和綜述，也登各種科普性質(zhì)的文章和新聞。即便是論文，CACM也要求文章必須通俗易懂，不追求數(shù)學(xué)上的嚴(yán)格證明，而追求易于理解的直覺描述。在十幾二十年前，CACM的文章幾乎都是經(jīng)典。但最近幾年，由于CACM進(jìn)一步通俗化，其學(xué)術(shù)質(zhì)量稍有下降。
IEEE Transaction on Computers為IEEE在計算機(jī)方面最好的刊物。但由于IEEE的特點(diǎn)，其更注重computer engineering而非computer science。換句話說，IEEE Transactionon Computers主要登載systems, architecture, hardware等領(lǐng)域的東西，盡管它的范圍已經(jīng)比大部分刊物要廣泛。
就刊物的質(zhì)量而言，ACM Transactions系列總體來講都高于IEEE Transactions系列，不過也不可一概而論。大部分ACM Transactions都是本領(lǐng)域最好的刊物或最好的刊物之一。大部分IEEE Transactions都是本領(lǐng)域很好的刊物，但也有最好的或者一般的。
非ACM/IEEE的刊物中，也有好的甚至最好的。例如，SIAM Journal on Computing被認(rèn)為是理論方面最好的期刊之一。
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6:
計算機(jī)科學(xué)方面的會議論文事實上起著比刊物論文更大的作用。大部分會議都是每年一次，偶爾也有隔年一次的。正規(guī)的會議論文需要經(jīng)過2-4個甚至更多個審稿人的雙向或單向匿名評審，并且所有被接收的論文會被結(jié)集正式出版。
大部分ACM的會議都是本領(lǐng)域頂級的或很好的會議。大部分IEEE的會議都是本領(lǐng)域很好的會議，但也有頂級的或者一般的。會議的檔次通常可以通過論文錄用率表現(xiàn)出來。頂級會議通常在20%左右或更低，有時能達(dá)到10%左右。我所知道的最低的錄用率為7%。很好的會議通常在30%左右。達(dá)到40%以上時，會議的名聲就很一般了。60%以上的會議通常很難受到尊敬。
但也有例外。大名鼎鼎的STOC(ACM Symposium on Theory of Computing)錄用率就達(dá)到30%以上，但它毫無疑問是理論方面最好的會議。造成這樣的情形，主要是因為理論方面的工作者不多，而大部分人對STOC又有一種又敬又怕的心理。
下面列舉網(wǎng)絡(luò)方面的一些會議，供參考：（按reputation降序排列）
頂級會議-----
SIGCOMM ********
MOBICOM ******
SIGMETRICS *****
INFOCOM *****
ICNP ****
USENIX Internet ****
很好的會議----
MOBIHOC
IC3N
GlobeComm
ICCC
WCNC
...
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看了上面關(guān)于CS的Publications，我來個狗尾續(xù)貂，寫一點(diǎn)關(guān)于AI的Publications。
AI與CS的關(guān)系很特殊，大多數(shù)人把AI看做CS的一個子領(lǐng)域，但也有一些人把兩者并
立起來，因為AI中還涉及到不少不屬于CS的東西。例如在國外一些大學(xué)既有CS系又
有AI系。這就直接造成了AI的學(xué)術(shù)組織、刊物和會議的體系與CS其他子領(lǐng)域不太一
樣。一般來說，ACM是CS最有影響的學(xué)術(shù)組織，CS的各子領(lǐng)域幾乎都有對應(yīng)的SIG，
象SIGGRAPH等等，而它們主辦的會議往往是該領(lǐng)域最頂級的會議。但在AI這兒就不
一樣了，雖然也有那么一個SIGART，但其影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于AAAI。AAAI主辦一個非常好
的會議，也叫AAAI，但卻并不是AI最頂級的會議。這是不是很有意思？那么AI的最
頂級會議是誰辦的呢？是IJCAI Inc.，一個從名字上看起來象公司的機(jī)構(gòu)，其唯一
工作就是每逢奇數(shù)年辦一次IJCAI會議。IJCAI從1969年開始，到現(xiàn)在中國大陸被錄
用的文章總共大概也就10篇左右。之所以難度這么大，是因為AI下面包含的子領(lǐng)域
太多，能有10篇文章的子領(lǐng)域就算相當(dāng)大的了。另一方面，是因為IJCAI名聲大，
國外學(xué)者自己在投稿時會掂量分量，質(zhì)量一般的文章根本不往那兒投。所以雖然
IJCAI的錄用率一般是20%-25%，看起來并不低，但其錄用難度卻比很多好刊物還難。
除了IJCAI，AI里面最好的會議應(yīng)該算AAAI了。由于AI本身發(fā)展很迅速，目前一些
子領(lǐng)域開始有點(diǎn)自立門戶的味道，所以也有一些新的頂級會議出現(xiàn)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)
的ICML、神經(jīng)計算的NIPS等等，但總的來說，影響還是比IJCAI要小一些。一個很
有趣的現(xiàn)象就是在有IJCAI的年度，這些會議的錄用難度會比沒有IJCAI的年度小
得多。
在學(xué)術(shù)期刊方面，最好的應(yīng)該是AI Journal和IEEE TPAMI，在雜志方面，最好的是
AI Magazine。一般認(rèn)為最高刊物是AI Journal（即Artificial Intelligence)，
因為它創(chuàng)刊早，聲譽(yù)高。但AI Journal以前完全偏重于基于符號化建模的研究，大量
文章都是非單調(diào)推理等方面的，其他的新興領(lǐng)域尤其是基于實驗方法學(xué)的領(lǐng)域想有
文章簡直難于登天。但最近幾年，該刊基調(diào)有點(diǎn)轉(zhuǎn)變，計算智能等新領(lǐng)域的文章也
開始出現(xiàn)了，實驗方法學(xué)也開始被接受。TPAMI的聲譽(yù)也很高，但其范圍更局限，幾乎
完全放在模式識別及相關(guān)領(lǐng)域上，而且即使是模式識別，語音方面也幾乎不包含。
因此更恰當(dāng)?shù)卣f，TPAMI是模式識別的最高刊物。如果說AI Journal相當(dāng)于JACM，
那么AI Magazine就相當(dāng)于CACM。
和AI方面的會議一樣，一些壯大起來的子領(lǐng)域也有自己的頂級刊物，象機(jī)器學(xué)習(xí)的
Machine Learning，神經(jīng)計算的Neural Computation，視覺的IJCV等。其他一流
但非頂級的刊物主要包括JAIR、IEEE Trans中相關(guān)的刊物等等。
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