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人工智能是可持续工程的推动者
描述 结果 时间跨度 1996:2021 文档 127 平均出版年数 4.39 每篇文档的平均引用次数 20.93 每篇文档每年的平均引用次数 3.952 参考文献 8130 文档类型 文章 114 评论 13 文档内容 关键词加 (id) 1434 作者关键词 (de) 558 作者 作者 542 作者出场次数 559 单一作者文档的作者 3 多作者文档的作者 539 作者合作 单一作者文档 3 每位作者的文档数 0.234 每篇文档的作者数 4.27 每篇文档的共同作者数 4.4 合作指数 4.35
4。数学科学硕士。 （M.Sc. ...
M.Sc. 数学的持续时间为两年，分为第一部分和第二部分，每个部分由八个论文组成。 每篇论文都有100个分数，分为任期端的理论书面考试和家庭作业，比为80:20。 一份论文中的失败将意味着在考试的那部分中失败。 因此，学生必须努力通过所有论文。 有必要通过考试的第一部分，然后才能将学生晋升为第II部分。 为了通过考试的每个部分，每个学生都强制性地确保每篇论文中至少有33％的分数。 为了确定每篇论文中的33％的分数，候选人获得的分数（在末尾的理论书面考试和房屋任务中）将被插入和计数，并相应地确定。 但是，如果候选人未能在学期结束理论考试或家庭任务中出现或获得零标记，则在任何论文中，他/她都将被视为在该论文和部分中失败。 M.Sc的教学大纲摘要 数学课程如下M.Sc.数学的持续时间为两年，分为第一部分和第二部分，每个部分由八个论文组成。每篇论文都有100个分数，分为任期端的理论书面考试和家庭作业，比为80:20。一份论文中的失败将意味着在考试的那部分中失败。因此，学生必须努力通过所有论文。有必要通过考试的第一部分，然后才能将学生晋升为第II部分。为了通过考试的每个部分，每个学生都强制性地确保每篇论文中至少有33％的分数。为了确定每篇论文中的33％的分数，候选人获得的分数（在末尾的理论书面考试和房屋任务中）将被插入和计数，并相应地确定。但是，如果候选人未能在学期结束理论考试或家庭任务中出现或获得零标记，则在任何论文中，他/她都将被视为在该论文和部分中失败。M.Sc的教学大纲摘要数学课程如下
植物学科学硕士。 （植物学中的硕士）
考试方案-M.Sc. 植物学中的持续时间为两年，分为第一部分和第II部分，每个部分由八个论文组成。 每篇论文都有100个分数，分为术语结束理论书面考试和实际工作，比率为80:20。 一份论文中的失败将意味着在考试的那部分中失败。 因此，学生必须努力通过所有论文。 有必要通过考试的第一部分，然后才能将学生晋升为第II部分。 为了通过考试的每个部分，每个学生都强制性地确保每篇论文中至少有33％的分数。 为了确定每篇论文中的33％的分数，候选人获得的分数（在末尾的理论书面考试和实际考试中）都将被插入和计数，并相应地确定。 但是，如果候选人未能在学期结束理论检查或实际检查中出现或获得零标记，则在任何论文中，他/她都将被视为在该论文和部分中失败。 M.Sc的教学大纲摘要 植物学课程如下考试方案-M.Sc.植物学中的持续时间为两年，分为第一部分和第II部分，每个部分由八个论文组成。每篇论文都有100个分数，分为术语结束理论书面考试和实际工作，比率为80:20。一份论文中的失败将意味着在考试的那部分中失败。因此，学生必须努力通过所有论文。有必要通过考试的第一部分，然后才能将学生晋升为第II部分。为了通过考试的每个部分，每个学生都强制性地确保每篇论文中至少有33％的分数。为了确定每篇论文中的33％的分数，候选人获得的分数（在末尾的理论书面考试和实际考试中）都将被插入和计数，并相应地确定。但是，如果候选人未能在学期结束理论检查或实际检查中出现或获得零标记，则在任何论文中，他/她都将被视为在该论文和部分中失败。M.Sc的教学大纲摘要植物学课程如下
引用本文：Yuh-Shan Ho & Ming-Huang Wang (2020) 1991 年至 2018 年人工智能出版物的文献计量分析，COLLNET 科学计量学和信息管理杂志，14:2，369-392，DOI：10.1080/09737766.2021.1918032
本研究旨在分析 1991 年至 2018 年科学引文索引扩展版（SCI-EXPANDED）中人工智能相关出版物的特征。分析的方面包括年度出版物分布、每篇出版物的引用量、期刊、Web of Science 类别、国家、机构以及研究重点及其趋势。共发现 13,251 篇人工智能相关文章。文章发表在各种各样的期刊和 Web of Science 类别中。在 119 个国家中，美国在总数、单一国家、国际合作、第一、通讯和单一作者文章以及每篇出版物的引用量方面处于领先地位。中国的中国科学院、伊朗伊斯兰阿扎德大学和美国的麻省理工学院 (MIT) 是产量最高的三个机构。麻省理工学院的每篇出版物的引用量更高。一篇由加拿大、美国和瑞士作者合作撰写的国际文章，自发表至2018年底，是Web of Science核心收录中被引用次数最多、总引用量最高的一篇文章。词汇聚类分析结果表明，模型、神经网络、学习和预测是最受欢迎的主题和特征，分类和优化可能是人工智能研究的重点。
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人工智能与不透明问题
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