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計算機三大頂級會議排名是ICCV、CVPR、ECCV。
一、ICCV（國際計算機視覺大會）
ICCV的全稱是IEEE International Conference on Computer Vision，即國際計算機視覺大會，由IEEE主辦，被澳大利亞ICT學術會議排名和中國計算機學會等機構評為最高級別學術會議，在業內具有極高的評價。
ICCV論文錄用率非常低，是三大會議中公認級別最高的。ICCV會議時間通常在四到五天，相關領域的專家將會展示最新的研究成果。
二、CVPR（國際計算機視覺與模式識別會議）
CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫，即IEEE國際計算機視覺與模式識別會議。
該會議是由IEEE舉辦的計算機視覺和模式識別領域的頂級會議。這是一個一年一次的會議，舉辦地從來沒有出過美國。正如它的名字一樣，這個會上除了視覺的文章，還會有不少模式識別的文章，當然兩方面的結合自然也是重點。
目前在中國計算機學會推薦國際學術會議的排名中，CVPR為人工智能領域的A類會議。
CVPR錄用標準相當嚴格，通常會議整體的錄取率不超過25%，而口頭報告的論文比例更只占5%不到。
三、ECCV（歐洲計算機視覺國際會議）
ECCV的全稱是European Conference on Computer Vision(歐洲計算機視覺國際會議)，兩年一次。每次會議在全球范圍錄用論文300篇左右，主要的錄用論文都來自美國、歐洲等頂尖實驗室及研究所，中國大陸的論文數量一般在10-20篇之間。ECCV2010的論文錄取率為27%。
頂級：SIGKDD
二流：ICDM，SDM，EDBT等
上面是專門的數據挖掘會議，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等數據庫類會議都會有專門的數據挖掘session，下面是有人專門總結的，引用一下：
一流的：數據庫三大頂級會議SIGMOD，VLDB，ICDE，數據挖掘KDD，實際相關的還有機器學習ICML,還有信息檢索的SIGIR；數據庫的理論會議PODS，但它是理論的會議所以和咱們就不大相關了
二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，還有ECML歐洲的機器學習會議（這個應該是1.5檔的，比一般的二流好）
SIGMOD：97分，數據庫的最高會議，涉及范圍廣泛，稍偏應用（因為理論文章有PODS）。沒說的，景仰如滔滔江水。這個會議不僅是double-blind review，而且有rebuttal procedure，可謂獨樹一幟，與眾不同。
VLDB：95分，非常好的數據庫會議。與SIGMOD類似，涉及范圍廣泛，稍偏應用。
從文章的質量來說，SIGMOD和VLDB難分伯仲，沒有說誰比誰更高。他們的范圍也幾乎一樣。
不少牛人都認為，今年的rebuttal procedure其實并不怎么成功。投稿太多，很難做到每一
篇都公平公正。很多rebuttal沒人看。
double-blind是把雙刃劍。這幾年來每年都有人冒充牛人的風格來投稿，有的還真進去了。
反而VLDB的審稿質量一直很高。每年的VLDB都有很理論的paper。
一般來說，我感覺大家還是認為SIGMOD要好那么一點點。根據我個人讀過的文章，也有這樣的感覺。不過這個并不重要了，有差別也是那么一點。
PODS：95分。是“數據庫理論的最好會議,也是一個很好的理論會議”。每年總是co-located with SIGMOD。感覺其中算法背景的人占主流（你可以數數PODS文章中有多少來自Motwani group），也有一部分AI背景的人（畢竟SIGART也是主辦者之一）。它的影響力遠不及SIGMOD，然而其中文章的質量比較整齊，variance小于SIGMOD（以及其他任何數據庫會議）。有一位牛人說：“PODS never had a really bad paper，”這是它值得驕傲的地方。
KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90分。數據挖掘的最高會議。由于歷史積累不足以及領域圈子較小，勿用諱言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我覺得我們可以這樣類比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC?；仡櫭艽a學的歷史，真正最牛的文章一般發在STOC/FOCS而非C
RYPTO/EUROCRYPT，這和今天的數據挖掘何等類似！然而你看看今天的密碼學文章，已經有頂級的密碼學家（恕我不便寫出名字）不再往STOC/FOCS投稿。我覺得同樣的事情在不久的將來也會發生在數據挖掘中，讓我們拭目以待。
這幾年來KDD的質量都很高。其full paper的質量高于SIGMOD/VLDB中數據挖掘方面的paper的質量。原因是SIGMOD/VLDB審稿人中數據挖掘的人很少，審稿標準不一定能掌握得很好。
這幾年好幾篇SIGMOD/VLDB的數據挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD，要拿一篇full paper真難。去年復旦拿了一篇，實屬難能可貴。今年他們又拿了一個SIGMOD demo，說明工作的確很扎實。
聽說在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士畢業，能有兩篇就能找到不錯的工作。“革命尚未成功，同志仍需努力！”
ICDE：92分。很好的數據庫會議，也是一個大雜燴。好處是覆蓋面廣、包容性強，壞處是文章水平參差不齊。
EDBT：88分，不錯的數據庫會議，錄取率很低然而歷史積累不足，影響還明顯不及ICDE。
ICDT：88分，PODS的歐洲版，數據庫理論第二會議。
和SIGMOD/VLDB一樣，ICDE和EDBT在質量和影響上都不相上下。
其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的會議差一截。
CIKM：85分。
SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的數據挖掘會議，與ICDM并列為數據挖掘領域的第二位，比KDD有明顯差距。好像其中統計背景的人比較多，也有一部分機器學習背景的人，比較iversified。
ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的數據挖掘會議，與SDM并列為數據挖掘領域的第二位，比KDD有明顯差距。
PKDD：83分（因為poster/short paper數量很少，所以不予區分）。好像是KDD的歐洲版，但與KDD差距很大。
知名國際性會議包括：
1、維也納會議：維也納會議從1814年9月18日到1815年6月9日間在奧地利維也納召開的一次歐洲各國的外交會議。這次會議由奧地利政治家克萊門斯·文策爾·馮·梅特涅提議和組織，除奧斯曼帝國外，所有歐洲國家都派了代表。這是近代史上一次規模最大、時間最長的會議。
2、巴黎和會：巴黎和會指1919年1月18日，在巴黎凡爾賽宮召開的戰后協約會議。 27個戰勝國的代表1000人參加，其中全權代表70人。蘇俄沒有收到邀請，德國等戰敗國也被拒之門外。
經過激烈的較量和彼此的妥協，6月28日，各戰勝國終于在巴黎近郊著名的凡爾賽宮鏡廳簽訂了《對德和約》，即《凡爾賽和約》。由于大會將戰前德國在山東的特權轉交給日本，嚴重損害了中國的利益，北洋政府代表（即當時中國政府代表）拒絕在《凡爾賽和約》上簽字。
3、德黑蘭會議：德黑蘭會議是第二次世界大戰期間蘇、美、英三國首腦于1943年11月28日至12月1日在伊朗首都德黑蘭舉行的會議。會議的主要議題是討論美英開辟西歐第二戰場，東西方配合對德作戰問題。
會議還討論了分割德國，建立維護和平的國際組織，巴爾干、法國、遠東、芬蘭以及波蘭疆界等問題。會議發表了《德黑蘭宣言》，宣言宣布就消滅德軍的計劃，三國達成了協議，并將協力在戰后創造和平。
4、國際經濟合作會議：國際經濟合作會議亦稱南北對話。發展中國家與工業國家或集團進行對話的國際經濟會議。1974年10月24日，法國總統吉斯卡爾·德斯坦建議召開一次“研究國際經濟關系的很多方面聯系在一起的能源問題”的國際會議。
5、洛迦諾會議：西方國家為解決歐洲安全保障問題、調整西歐各國關系并在政治上扶植德國的國際會議。1925年10月5～16日，英、法、德、意、比、波、捷克斯洛伐克7國代表在瑞士洛迦諾舉行會議。
參考資料來源：百度百科-維也納會議
參考資料來源：百度百科-巴黎和會
參考資料來源：百度百科-德黑蘭會議
參考資料來源：百度百科-國際經濟合作會議
參考資料來源：百度百科-洛迦諾會議
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