期將為您帶來五本計算機SCI
妥妥畢業神刊！
期刊名稱： ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems
期刊簡介：
ACM交互式智能系統交易（TiiS）發表了關于包含某種形式機器智能的交互式系統的設計、實現或評估的研究論文。TIIS文章來自廣泛的研究領域和社區。
研究主題：
一篇文章可以采用交互式智能系統的幾個互補視圖中的任何一個，重點是：智能技術，用戶與系統的交互，或兩個方面同時。
影響因子：3.6
中科院分區：4區
期刊名稱： APPLIED INTELLIGENCE
期刊簡介：
本期刊專注于人工智能和神經網絡的研究，涉及現實生活中的制造、國防、管理、政府和工業問題的解決方案，這些問題過于復雜，無法通過傳統方法解決，需要模擬智能思維過程、啟發式、知識應用以及分布式和并行處理。將這些多種方法整合到解決復雜問題中尤為重要。
研究主題：
該期刊介紹了新的和原創的研究和技術發展，解決了適用于困難問題的真實和復雜問題。它為交流國際社會取得的科學研究和技術成就提供了媒介。
影響因子：3.4
中科院分區：2區
審稿周期：偏慢,4-8周
期刊名稱：Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
期刊簡介：
該期刊是一本以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE綜合研究為特色的國際期刊。該刊由SCIENDO出版商刊期4 issues/year。該刊已被國際重要權威數據庫SCI、SCIE收錄。
研究主題：
人工智能、軟計算的理論、方法和應用方面的知識和成果
影響因子：3.3
中科院分區：3區
審稿周期：>12周，或約稿
期刊名稱： INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING
期刊簡介：
《國際近似推理雜志》旨在作為處理人工和計算智能中不精確和不確定性的論壇，涵蓋不確定性理論的基礎，以及科學和工程應用的智能系統設計。它發表高質量的研究論文，描述理論發展或創新應用，以及關于普遍感興趣的主題的評論文章。
研究主題：
相關主題包括但不限于概率推理和貝葉斯網絡、不精確概率、隨機集、信仰函數（Dempster-Shafer理論）、可能性理論、模糊集、粗集合、決策理論、非加法測度和積分、關于不確定性的定性推理、比較概率排序、博弈論概率、默認推理、非標準邏輯、論證系統、不一致性容忍推理、誘導技術、不確定推理的哲學基礎和心理模型。
影響因子：3.2
中科院分區：3區
審稿周期；平均12.3周
期刊名稱：COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE
期刊簡介：
言語和語言科學有著悠久的歷史，但直到最近，大規模實施和實驗復雜的語音和語言處理模型才變得可行。此類研究通常由人工智能、計算機科學、電子工程、信息檢索、語言學、語音學或心理學的從業者單獨進行。
研究主題：
計算機語音和語言發布與語音和語言的識別、理解、生產、編碼和挖掘相關的原創研究報告。
影響因子：3.1
中科院分區：3區
審稿周期：平均22.9周
快刊推薦
A期刊：三區、3個月accept、非OA
出版商：Springer Berlin Heidelberg
影響因子：IF（2022）4.0-4.5
期刊分區：中科院3區
收稿范圍：
計算機網絡，數據挖掘，圖像和視頻處理，機器學習，模式識別，機器人，網絡智能。
檢索數據庫：SCI/EI/SCOPUS
預警情況：近3年無中科院預警
平均出版周期：2-3個月左右錄用
B期刊：三區、三個月accept、15天見刊
出版商：Elsevier
影響因子：IF（2022）4.0-4.5
期刊分區：中科院3區
收稿范圍：
計算機人工智能，工程技術-工程：電子與電氣
檢索數據庫：SCI/EI/SCOPUS
預警情況：近3年無中科院預警
發表案例：審稿周期3個月左右。
重磅推出！
清華大學出版社出版
《深度學習之圖像識別》
重點突出計算機視覺領域的多項新技術研究成果
聯系編輯
提供專業的科研輔導，歡迎咨詢~
itmedia網站8月6日報道，8 月 5 日，日本理化學研究所（RIKEN）開始提供“虛擬富岳”（Virtual Fugaku），旨在模擬超級計算機“富岳”所使用的軟件環境。 作為第一個版本，該機構提供了在 AWS 上試用的環境。
據了解，有關服務是基于AWS的CPU“Graviton”提供的，它與Fugaku的CPU“A64FX”兼容。 對于那些希望在“富岳”進行研發的人員，可以在私有AWS環境中開發產品，或者在AWS上在小規模環境中開發基礎程序并驗證操作，然后在“富岳”中進行超大規模計算。
（編譯：史天陽）
鏈接：https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2408/06/news119.html
月27日，國內高校最大的云上科研智算平臺CFFF（Computing for the Future at Fudan）在復旦大學正式上線。這臺為發現和解決復雜科學問題而建的科研“超級計算機”由復旦大學與阿里云、中國電信共同打造，以先進的公共云模式提供超千卡并行智能計算，支持千億參數的大模型訓練——這在國內高校中尚屬首例，也領先于斯坦福大學等國際知名高校。
目前，首個基于CFFF平臺訓練的科學大模型成果已正式發布，45億參數大模型一天訓完。
復旦大學校長、中國科學院院士金力表示，在數據和智能技術驅動的“大科學時代”，如何在日新月異的科技創新環境中贏得主動，在關鍵領域取得創新突破，是時代給予高校的命題。以CFFF平臺為代表的智算平臺作為一種新興的科研超算架構，將成為科研的重要支撐力量，極大提升科研效率、降低科研成本，加速科學原理發現和技術突破，并有力推動科學大模型的落地。
云上傳、云上算，
真正用好科研算力資源
延續復旦大學“博學而篤志，切問而近思”的校訓，CFFF平臺由面向多學科融合創新的AI for Science智能計算集群“切問”一號和面向高精尖研究的專用高性能計算集群“近思”一號兩部分組成。
復旦大學浩清教授、人工智能創新與產業研究院院長漆遠介紹，基于百G高速數據傳輸網和阿里云全球領先的大規模異構算力融合調度技術、分級存儲技術、AI與大數據一體化技術，部署在復旦校內的“近思”一號和托管在1500公里外阿里云烏蘭察布數據中心的“切問”一號連成了一臺真正意義上的“超級計算機”，復旦四校區的所有實驗設備都能高速接入，做到異構算力統一管理，計算任務統一調度，滿足不同應用場景下的科學智能研究與應用需求。
它還擁有國內高校最大規模的多級數據冷熱分層存儲集群，解決了海量科研數據無法長期備份的痛點，并支持云上高速傳輸。以往PB級科研數據從復旦校內傳到西部數據中心需要兩周，如今當天就能完成，真正實現了“東數西算”。
位于“東數西算”節點上的阿里云烏蘭察布數據中心，以公共云模式為復旦校內多學院的多個科研項目提供更高性能、更具彈性、更低成本和更綠色的智能計算服務。漆遠表示，有賴于公共云模式，跑在CFFF平臺上的項目可享受到超千卡并行的智能算力，千卡并行的有效算力達到行業領先的92%，可拓展性達到萬卡，萬卡并行有效算力也可達90%。
同時，CFFF平臺更加低碳。阿里云綠色數據中心技術結合烏蘭察布當地天然的氣候優勢，CFFF平臺可實現年平均PUE小于1.2，每年節省總電力超過2000千瓦，節省電費500萬元，年均節碳量達15噸。
45億參數大模型一天訓完，
更多科學大模型有望落地
據悉，CFFF平臺從開始建設的第一天起，就收到了來自復旦不同院系的多種研究需求，不僅涵蓋生命科學、大氣科學、材料科學領域，也包括金融系統分析等社會科學研究。平臺上的云原生與低代碼工程化AI開發平臺，進一步降低了AI與科研融合的門檻。
鉆研介孔材料多年、曾獲國家自然科學一等獎的趙東元院士對平臺推進AI for Science研究充滿期待：“CFFF平臺的上線就像我們擁有了一個‘大科學裝置’，讓做科研如虎添翼。實驗科學的數據非常多，如果可以通過文獻數據找到設計一種材料的最佳路線，將會省掉很多時間，我們對物質的認識也會更加深入。”
目前，CFFF平臺上的第一個科研成果已經誕生。復旦大學人工智能創新與產業研究院李昊團隊近期發布了45億參數量的中短期天氣預報大模型，預測效果在公開數據集上首次達到業界公認的ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）集合平均水平，并將預測速度從原來的小時級縮短到了3秒內。
“基于CFFF平臺的千卡并行智能計算，這樣一個規模的大模型只用一天就完成了訓練。傳統的計算平臺是很難做到的。”李昊說。
這也是CFFF平臺上孕育出的第一個大模型。金力表示，復旦希望基于CFFF平臺建成一批具有世界級影響力的科學大模型，例如生命科學大模型、材料科學大模型、大氣科學大模型、集成電路大模型等。
未來，CFFF平臺還將持續擴大其算力規模，并向復旦校外的科研機構、高校、醫院、高科技企業等開放。當天，面向全球科研人員的首屆世界科學智能大賽也宣布正式啟動，大賽設置生命科學、量子化學等五大賽道，CFFF平臺將為參賽隊伍提供免費訓練算力，并以更普惠的算力長期支持部分科研項目。