新智元报导
来历：知乎、个人主页等
修改：肖琴
【新智元导读】最近，中南大学一名90后特聘教授火了：本科结业后3年读完博士，博士期间宣布40余篇SCI (一作/通讯31篇)，结业即获聘成为985高校特聘教授。齐教授致力于将人工智能以及机器学习运用于传统矿业范畴，所宣布论文也多与AI相关。怎样点评这位90后教授？来新智元 AI 朋友圈和AI大咖们一同谈论吧。
“90后”教授、博导渐渐的变多，刷爆朋友圈的一起，也改写着我们对“牛人”的知道。
近来，又有一位90后学者火了：92年出世，本科结业后3年读完博士，博士期间宣布40余篇SCI (一作/通讯 31 篇)，结业即获聘成为985高校特聘教授。
他便是中南大学资源与安全工程学院的特聘教授——齐冲冲。
齐冲冲个人主页：http://faculty.csu.edu.cn/qichongchong/zh_CN/index.htm
齐冲冲的专业研讨范畴是矿业工程，首要从事矿藏/采矿方面的相关研讨，一起还致力于将人工智能以及机器学习的技能运用于矿业范畴，所宣布的论文不少与机器学习/神经网络相关。
“3 年博士期间宣布SCI论文40 篇”这一点，让齐冲冲教授成为热议的论题，让人崇拜、仰慕的一起，也有人表明置疑。
本科结业后3年拿下博士学位，宣布SCI论文40篇
2016年，齐冲冲以优异结业生的身份从中国矿业大学采矿专业本科结业，随后获国家留学基金委公派赞助，前往澳大利亚西澳大学读博。
博士专业是土木工程，让人惊叹的是，齐冲冲仅用3年时刻就完成了博士学业，本年10月博士研讨生结业。
齐冲冲的教育阅历
据悉，齐冲冲博士期间的导师是西澳大学Andy Fourie教授和Guowei Ma教授，Andy Fourie教授是西澳大学土木、环境与采矿工程学院学术带头人。在导师的尽心指导下，齐冲冲于2019年到达博士学业要求，顺畅获得工学博士学位。
博士期间，齐冲冲一向从事矿藏/采矿方面的相关研讨，一起也一向致力于将人工智能以及机器学习的相关技能运用于传统矿业范畴。
也正是在攻读博士期间，尤其是在2018和2019年，齐冲冲敞开了宣布论文的“开挂形式”，共宣布/接纳SCI论文40篇，其间一作/通讯31篇，已宣布/接纳SCI总影响因子近150，在Google Scholar的总引证超越600次。
齐冲冲的Google Scholar
CS跨行碾压？“论文自引多，水分大”遭质疑
3年40篇SCI，围观网友艳羡的一起，也有人提出了质疑。疑问点首要在于：
短时刻内发这么多论文，质量是否牢靠？
研讨方向跨度大，得益“AI光环效应”？
高校人才评判机制过度唯SCI论？
……
关于论文质量，非同专业范畴欠好点评。有人表明，通过专业评定宣布的SCI，并且宣布论文中包括多篇本范畴的top & 高影响因子期刊，以及多篇一作/通讯SCI被选为ESI高被引论文和热门论文，相关研讨效果被国内外干流新闻媒体报导，质量应该牢靠。
被引数top 5的论文
并且，40篇SCI文章可彻底证明他的尽力和才能。
不过，也有人指出这些论文的协作作者的重复度很大、自引次数多等问题。
例如，宣布论文中被引数最多的一篇是题为”Recycling phosphogypsum and construction demolition waste for cemented paste backfill and its environmental impact”，被引54次，经大略核算，其间19次为自引。
Google Scholar显现的该论文的被引状况第1页
研讨方向跨度大，也有人指出齐冲冲“不专”，而是得益于“AI光环效应”。
齐冲冲的研讨方向
知乎用户“Dylan”谈论道：
很附和“CS跨行碾压”这一说法，“CS+”大部分会有许多效果。
其实现在，如CS和Math的研讨人员，纯研讨理论算法的，效果宣布在期刊并不是许多，大部分效果都会宣布在相关范畴的顶会上，所以CS的期刊文章并不是许多。一方面是，纯研讨理论算法在某种程度上，并没有具体运用目标（如实践运用场景和数据），现有大部分数据都运用经典的数据集。别的，相关范畴的期刊并不是许多，反而是各种顶会“漫山遍野”，而可以在这些顶会大部分都是“大牛”的团队及成员。
反而，这几年将CS相关技能，特别将CS与到医学、生物、资料、机械学等工程学科相穿插，反而更简单出文章，特别是将ML、AI以及BC(Block Chain)等CS中的新式技能与实践工程问题相结合的研讨。首要是相关研讨者，具有具体的实践运用场景，及其对应的“数据。别的，各个工程范畴的期刊也比较多，并且期刊修改也对相关方面的文章很感兴趣，估量是遭到“AI的光环效应”的影响吧。
知乎“匿名用户”的谈论也说到“ML跨行降维冲击”：
确实存在ML跨行降维冲击的状况。其谷歌学术上的论文，许多标题上都有“Artificial Intelligence”和“Machine Learning”，这在真实含义ML范畴的论文上是不可思议的，阐明矿业工程仍是一片机器学习/深度学习的处女地，未来几年仿照他相似的论文将呈现井喷现象，我们拭目而待；
作者总结道：
所站态度不同，对其作业的点评就不同。站在矿业工程的态度，他可能是该范畴第一批吃ML这只螃蟹的人，因此在老一辈学者看来其作业很风趣；可是站在机器学习的态度，其作业的立异性就显得不强；
在ML论文量饱满之前的这几年，他的成功对该范畴的学生仍具有指导作用；
依据其个人简历，齐冲冲的首要研讨方向为膏体充填，水泥水化机理，核算化学，环境保护等，首要技能手段为人工智能与机器学习，数值模仿，试验等。在世界上提出了“智能充填”的概念并进行相关研讨，在该方向宣布了高水平的SCI论文并进行了专利申请。一起作为该范畴的推行者，活跃推动矿业大数据的建造以及世界协作。相关研讨效果被国内外干流新闻媒体报导。
宣布论文中包括Rock Mechanics and Rock Engineering, Minerals Engineering, Journal of Cleaner Production等top & 高影响因子期刊。依据ESI最新核算，先后有多篇一作/通讯SCI被选为ESI高被引论文和热门论文。
齐冲冲为世界土力学协会机器学习与大数据分会专家委员会成员以及多个世界学术协会会员；被SCI期刊‘Advances in Civil Engineering’, ‘Advances in Materials Sciences and Engineering’以及‘International Journal of Minerals, metallurgy, and Materials’约请为特刊主编/编委。现为SCI期刊‘International Journal of Minerals, metallurgy, and Materials’期刊编委， SCI期刊‘Advances in Civil Engineering’期刊编委，以及EI期刊‘Recent Patents on Computer Science’期刊编委。
齐冲冲还受邀作为世界会议‘The 2nd International Conference on Communication, Network and Artificial Intelligence’大会主席及编委会主席，世界会议‘The International Conference on Computational & Experimental Engineering and Sciences’分会主席，世界会议‘International Conference on Smart Energy Systems’参谋委员会成员以及10余个世界会议的专家委员会成员。被10余个会议/研讨会约请做特邀陈述。为10余个SCI期刊以及世界会议的特邀审稿人，为SCI期刊审稿50余次。被评为Journal of Cleaner Production, Powder Technology, Engineering Structures等SCI期刊的出色审稿人，曾获西澳大学沟通奖学金, 江苏省本科学位论文二等奖等奖项。
新智元的读者朋友，你怎样点评这位“3年40篇SCI”的90后特聘教授？
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