最近Google Scholar发布了被引用最多论文排行榜TOP 7。你是否好奇为什么是他们被引用如此之多呢？这些论文又都阐述了哪些问题呢？赶紧动笔来给我们投稿吧，文章内容可以是每篇上榜论文的深度解读，阐述他们的独特之处与主要贡献；也可以是对论文内容的高度概括与凝练；亦或是你对AI领域其他优秀论文的推荐，题材不限，字数1000以上。感兴趣的同学请加学术君微信（AMiner308）投稿哦！
文章一经录用，除了会在学术头条微信公号发布外，您还会收到一份本公号赠送的神秘定制大礼。Google Scholar是世界上同类数据库中最大的，跟踪了近4亿篇学术论文和其他学术文献的引用信息，旨在衡量近期出版物的“知名度和影响力”。2019年Google学术指标排名，追踪了2014年至2018年期间发布的论文，并包括截至2019年7月在谷歌Scholar中被索引的所有文章的引文。
排于榜首的是发表在世界顶级人工智能会议之一——“计算机视觉与模式识别（CVPR）的IEEE / CVF会议”的出版物上的《Deep Residual Learning for Image Recognition》（2016）一文，该文在过去三年中被引用次数高达25256次。排名第二的是出自《Nature》的《Deep learning》（2015），其引用次数达16750次。
这篇论文的作者是2018年的图灵奖得主，他们是被称为“人工智能之父的——Yann LeCun、yobengio、Geoffrey Hinton。排名第三的是《Going Deeper with Convolutions》（2015），其引用次数达14424次。本文由Google AI研究人员描述了他们的新物体检测系统GoogLeNet，它使用代号为Inception的深度神经网络系统构建。
它在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得最高分。从榜单前三甲可以看出，这些论文都与人工智能有关，也从侧面揭示了一个重要信息：围绕人工智能（AI）的研究兴趣正在飞速增长。