最新!2025 中国 ESI 大学排名(496 所)

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最新:2025 中国 ESI 大学排名

编辑|双一流高教

5月8日,科睿唯安公布了基本科学指标数据库(Essential Science Indicators,简称ESI)最新统计数据。根据这次ESI数据,中国大陆文章发表545万篇排名全球第一,文章被引9236万次排名全球第二,文章篇均被引16.95次。

ESI是基本科学指标数据库,用于衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的深度分析评价工具。目前为美国科睿唯安(Clarivate)公司所有,以 Web of Science(WoS)数据库收录的全球12,000余种期刊、超过1200万篇文章为基础建立而成,是当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家/地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。一般来说,进入ESI全球排名前百分之一的学科是优秀学科,前千分之一的学科是卓越学科,前万分之一的学科则是领先学科。

据悉,ESI每2个月公布一次,均为上一次数据的基础上增加2个月的数据,但是每年5月份会去除掉最旧一年的数据,也就是说这次公布的数据是一年中变化最大的一次。

各大高校中,中国科学院大学位列国际第11位,稳居内地高校第一。清华大学国际排名位居29位,位居国内高校第二位。位列国内高校第三位的是上海交通大学,目前国际排名34位。紧随其后的是浙江大学、北京大学,分别居于国际第35位、第40位。

共同构成国内高校前十阵容的,还有中山大学、华中科技大学、复旦大学、中国科学技术大学和中南大学,均位于国际排名前100名。入围国际排名前200的,还有四川大学、武汉大学、南京大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学、山东大学、天津大学、同济大学、华南理工大学、吉林大学、郑州大学、东南大学和苏州大学等13所高校。

此外,有4所地方高校深圳大学、首都医科大学、江苏大学、南方医科大学入围内地高校TOP50。本次位居中国大陆高校ESI排名TOP200的多所高校取得明显的进步。其中成都大学进步最大,国际排名上升172个位次,位居国内第198位;桂林电子科技大学国际排名进步124个位次,位居国内第195位;贵州大学国际排名进步118个位次,位居国内第133位;长江大学国际排名进步117个位次,位居国内第192位。

根据最新的数据,与2025年3月相比,中国大陆高校万分之学科一共51个,中国大陆共有2所高校新增ESI前万分之一学科,分别为华南理工大学和中国药科大学。本月有130所内地高校的416个学科进入ESI前千分之一,23所高校共新增27个前1‰学科。

非“双一流”高校中,广东工业大学新增2个前1‰学科,大连工业大学、沈阳农业大学、中国医科大学、昆明理工大学各新增1个前1‰学科。本月共有54所高校共新增62个ESI前1%学科。其中,南方科技大学新增3个前1%学科,天津师范大学、南通大学、湖北大学、长沙理工大学、西华大学、西南医科大学各新增2个前1%学科,其余高校各新增1个前1%学科。

2025年5月全国高校ESI排名情况

(数据中,中国地质大学、中国石油大学、中国矿业大学不区分两地办学,南昌工程学院、南昌理工学院因英文名字相同不区分)

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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