当下，人工智能已成为科技领域最热门的话题。机器学习、深度学习、人脸识别、无人驾驶、NLP，各种名词不绝于耳。在这场轰轰烈烈的人工智能浪潮中，诞生了智能的一个关键组成部分——AI预测。在人工智能技术的加持下，AMiner也开发了一项“学者星探”预测功能。通过比对、分析多项学术评价指标，可以预测某位学者晋升院士、杰青、优青，当选IEEE Fellow、ACM Fellow的概率。
想知道你/我/他最有可能获得哪个奖项，概率是多少？想知道你有没有跟对导师，他是否未来可期？我们系统覆盖1.3亿学者，你想找的人，想测的奖项，我们早就锁定了！话不多说，先试为证！打开测试地址，输入学者名称，系统会给出所有同名学者，需手动选择指定学者。AMiner数据库中收录有1.3亿位学者信息，作为一个海量数据库，你可以找到任意一位专家学者的信息。
同时，囿于重名等因素影响，需要你手动甄别真正要预测的那位专家。查看预测结果，系统将反馈一份预测结果，告诉你该学者最有可能获得的奖项是什么，获得该奖项的几率是多少。作为参考信息，会同时展示该学者的已有获奖情况，以及论文数、活跃度等各项学术指数。长按保存，分享给好友。预测结果是怎么来的？
科研小脉统计了1.3亿位学者的论文、H指数、引用数、活跃度、社交性，以及过往荣获院士、杰青、优青、IEEE Fellow、ACM Fellow等头衔的情况，使用其多种相关学术评价指标作为特征，并对各项指标逐一分析、比对，利用深度学习算法挖掘内在规律，进而预测学者获得某项荣誉的几率。在这些数据比对中，科研小脉尽可能多地考虑了各种因素的干扰。如年龄限制。
纵观中国的各类人才计划和项目，有一个现象就是几乎所有的人才计划和项目对年龄都有着严格限制，例如国家杰青获得者要求申请者不能超过45岁，国家优青申请者要求不能超过38岁（女性不能超过40岁），国家重点研发计划项目申请人不能超过60岁等等。科研小脉将年龄信息统计在内，以达到更客观的预测结果。
不过这个系统不仅仅是好玩这么简单，通过分析数据，科研小脉能够对学者的各项指标进行分析，学者也能够对自己的长短板进行更好的了解，助力一下步的发展。至于测得准不准，学术君说了不算，你来试一下呗！觉得好玩记得分享给朋友哦！