重磅!2023 软科世界大学学术排名发布!

软科发布了2023年世界大学学术排名,中国内地高校数量首次超过美国,清华、北大等多所高校排名提升,显示出中国研究型大学的国际竞争力增强。

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最新:世界大学学术排名,发布:软科

8 月 15 日,全球领先的高等教育评价机构软科正式发布 「2023 软科世界大学学术排名」。排名展示了全球领先的 1000 所研究型大学,今年中国内地共有 191 所高校上榜,历史首次超过美国上榜高校数(187 所)位列世界第一:其中 10 所位列世界百强,比去年增加 2 所。清华大学排名全球第 22,位列亚洲第一。北京大学名列第 29,浙江大学排名第 33。上海交通大学排名第 46,首次入围全球 50 强。复旦大学、中国科学技术大学、中山大学、华中科技大学分别位列全球第 54、第 63、第 72 和第 89。中南大学、南京大学首次跻身全球百强,分别排名第 93、第 94。

软科世界大学学术排名(ShanghaiRanking’s Academic Ranking of World Universities,简称 ARWU)是世界范围内首个综合性的全球大学排名,2003 年首次发布,今年发布的是第 21 版。ARWU 以其评价体系的客观和透明引领了国际大学排名的浪潮,是全球最具影响力和权威性的大学排名之一,在世界各地被广泛报导和大量引用,许多政府和大学从该排名出发,分析比较本国、本校的情况,采取各种举措来提升大学的国际竞争力。

在今年的排名中,哈佛大学仍然稳坐头把交椅,连续 21 年蝉联全球第一,斯坦福大学和麻省理工大学紧随其后,继续名列二到三位。欧洲的大学中,剑桥大学和牛津大学位居全球第四和第七位。巴黎萨克雷大学提升至第 15 位,继续领跑欧陆高校。

在亚太地区,清华大学高居全球第 22 位,首次成为亚洲第一

墨尔本大学排名 35 位,蝉联大洋洲第一。

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注:排名或排名区间相同的大学按英文校名字母顺序排列

在全球 1000 强大学榜单中,今年中国内地共有 191 所高校上榜,较去年增加 28 所,历史首次超过美国上榜高校数(187 所),位列世界第一。显示出中国研究型大学群体的学术实力和国际影响力在持续攀升。

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在 86 所入围全球 500 强的中国内地高校中,「双一流」高校共有 73 所,占据绝对优势,其中湖南大学南开大学等4所高校首次跻身全球200强。武汉理工大学中国地质大学(武汉)等 6 所高校首次进入全球前 300。北京工业大学江南大学等 6 所高校首次进入全球前 400。河南大学广州医科大学等 7 所高校首次入围全球 500 强。

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注:排名或排名区间相同的大学按英文校名字母顺序排列

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### Stable Diffusion 3 发布信息和特性 #### 架构特点 Stable Diffusion 3采用扩散转换器架构作为其核心竞争力,这种架构使得模型能够更有效地处理复杂的图像生成任务[^1]。 #### 性能提升 相比前代版本,Stable Diffusion 3在多个方面实现了显著改进。具体来说,在文本语义理解、色彩饱和度、图像构图等多个维度上均有增强,尤其值得注意的是对于多主题提示的支持以及更高的图像质量[^2]。 #### 参数规模与适用性 此款新型号拥有不同大小的变体,最小版仅有8亿参数而最大可达80亿参数。这样的设计不仅让高性能计算成为可能,同时也确保了轻量化部署的需求得到满足,甚至能够在移动终端等资源受限环境中运行良好[^4]。 #### 对比其他模型的表现 当与其他同类产品如 MidJourney 进行比较时,Stable Diffusion 3展现出了不俗的竞争实力;然而面对某些特定领域内的专用解决方案(例如 OUYSD3),则显示出更为优越的整体性能优势[^3]。 ```python # Python代码示例用于展示如何加载预训练好的StableDiffusionV3模型 from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16) pipe.to("cuda") prompt = "A fantasy landscape with a castle on top of the mountain under starry sky." image = pipe(prompt).images[0] image.show() ```
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