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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🐳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…...
一文读懂Llama 2（从原理到实战）
简介 Llama 2，是Meta AI正式发布的最新一代开源大模型。 Llama 2训练所用的token翻了一倍至2万亿，同时对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama 2也翻了一倍。Llama 2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型。Meta宣布将与微软Azure进行合…...
完整指南：如何使用 Node.js 复制文件
文件拷贝指的是将一个文件的数据复制到另一个文件中，使目标文件与源文件内容一致。Node.js 提供了文件系统模块 fs，通过该模块可以访问文件系统，实现文件操作，包括拷贝文件。 Node.js 中文件拷贝方法 在 Node.js 中，有…...
ElementUI - 主页面--动态树右侧内容管理
一.左侧动态树 1.定义组件 ①样式&数据处理 <template><el-menu class"el-menu-vertical-demo" background-color"#334157"text-color"#fff" active-text-color"#ffd04b" :collapse"collapsed" router :def…...
全国排名前三的直播公司无锋科技入驻天府蜂巢成都直播产业基地
最近，全国排名前三的直播公司——无锋科技，正式宣布入驻位于成都的天府蜂巢直播产业基地，这一消息引起了业内人士的高度关注。成都直播产业基地一直是中国直播产业的重要地标之一，其强大的技术和资源优势为众多直播公司提供了广阔…...
机器人中的数值优化|【五】BFGS算法非凸/非光滑处理
机器人中的数值优化|【五】BFGS算法的非凸/非光滑处理 往期内容回顾 机器人中的数值优化|【一】数值优化基础 机器人中的数值优化|【二】最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrock function为例 机器人中的数值优化|【三】无约束优化࿰…...
ESP32S3的MPU-6050组件移植教程
前言 （1）实习公司要搞ESP32BOX的驱动移植，所有资料自己找还是比较折磨人的现在我分享几个官方的组件移植资料： <1>Find the most exciting ESP-IDF components（ESP32的官方组件都可以在里面查，按照他…...
excel筛选后求和
需要对excel先筛选，后对“完成数量”进行求和。初始表格如下： 一、选中表内任意单元格，按ctrlshiftL，开启筛选 二、根据“部门”筛选，比如选择“一班” 筛选完毕后，选中上图单元格，然后按alt后&…...
pyspark 检测任务输出目录是否空，避免读取报错
前言 在跑调度任务时候，有时候子任务需要依赖前置任务的输出，但类似读取 Parquet 或者 Orc 文件时，如果不判断目录是否为空，在输出为空时会报错，所以需要 check 一下，此外Hadoop通常在写入数据时会在目录中…...
「网页开发｜前端开发｜Vue」10 vuex模块化：将数据划分成不同modules分别管理
本文主要介绍如何使用vuex的modules将状态数据根据不同模块进行划分并分别管理以及如何使用mapGetters快速将状态管理中的数据导入成local变量。 文章目录 本系列前文传送门一、场景说明二、使用modules划分不同模块三、使用Getters获取状态管理数据Getter传参mapGetters 辅助…...
苹果CMS插件-苹果CMS全套插件免费
网站内容的生成和管理对于网站所有者和内容创作者来说是一个挑战。有一些强大的工具可以帮助您轻松地解决这些问题。苹果CMS插件自动采集插件、采集发布插件以及采集伪原创发布插件，是这些工具之一。它们不仅可以极大地节省您的时间和精力，还可以提高您网…...
设计师必备的国际设计网站/百度指数关键词
工作了三星期，情商不足转载于:https://blog.51cto.com/xiaoniunu/1263215...
做淘宝优惠券推广网站/企业门户网站的设计与实现
* 根据环境及项目选择已有的环境变量或新建环境变量 * 新建环境变量或导入json格式的环境变量 * 新建环境变量 * 编辑环境变量 * 使用环境变量 在header、body等处需要调用环境变量时，使用{{环境变量名}}即可转载于:https://www.cnblogs.com/flynnwang/p/9234026.h…...
怎么查询网站所有关键词/北京官网seo
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼先上程序import java.util.Scanner;class SqList{private Object[] listElem;private int curLen;public int getCurLen(){return curLen;}public void setCurLen(int curLen){this.curLen curLen;}public Object[] getListElem()…...
怎么在百度做网站/怎么查找关键词排名
Guava — Preconditions 简单的说Preconditions类提供了一堆静态方法，用来检验参数，引用是否为空，数组下表是否越界，然后抛出相应异常，简化代码。 还可格式化输入方式(%s)封装异常信息，看看源代码应该就很…...
wordpress还能用/找百度
关键还是会话工厂的建立和NHibernate的Session的管理问题。 会话工厂仍然是使用singleton模式建立。而session管理则和Wndows Form不同：Wndows Form可以保持长连接，以获得比较好的用户体验，因而可以使用ThreadStaticAttribute或者TLS来保存s…...
室内设计用什么软件比较好/培训如何优化网站
上一篇教程我们讲述了怎么使用Python连接CoppeliaSim对里面的无人机进行控制，也讲述了怎么通过多进程的方式进行调用。在大多数情况下学会这些手段就足够进行仿真操作，可将仿真的重点转到算法的验证上，然而对于群体无人机算法的验证则是个例外。 这类算法的验证往往需要对一…...