被接收论文热门领域和关键词
从词云来看 ， 今年接收论文的热门词汇前十名分别是：学习、网络、图、神经、模型、数据、知识、博弈（game）、检测和深度 。
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接收率较高的论文主要分布在以下几个领域：规划与调度、约束和 SAT、基于智能体和多智能体的系统、启发式搜索和 Game Playing、AI 中的不确定性等 。
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此外 ， 大会官方还统计了被接收论文的标题关键词 ， 发现排在前几位的有：随机（ stochastic ）、博弈（game）、示例（ instance ）、增强（ augmentation ）、蒸馏等 。
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如果你的标题是「Stochastic optimization for matching game distillation with instance-wise sampling and label augmentation」 ， 被接收率能达到 97.23%（狗头） 。
与之对应的是拒稿重灾区标题关键词 ， 排在前几位的有：卷积、训练、特征、深度、对抗等 。
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如果你的标题是「 Adversarial training of deep convolutional embedding features for efficient generative clustering with attention 」 ， 被拒的概率能达到 99.99%（狗头） 。
热门投稿国家 / 地区
从地域上分析 ， 今年投稿数量前三名的国家分别是：中国（2219）、美国（580）和澳大利亚（118）；接收数量前三名分别是：中国（268）、美国（97）和德国（33）；接收率前三名的国家分别是：奥地利（42.1%）、瑞士（39.1%）和德国（32.0%） 。
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杰出论文奖
本次共有 3 篇论文获得 IJCAI 2021 杰出论文奖 ， 1 篇论文获得荣誉提名 。
- 论文 1：Learning Generalized Unsolvability Heuristics for Classical Planning
- 作者：Simon St?hlberg (Link?ping University), Guillem Francès (Universitat Pompeu Fabra), Jendrik Seipp (Link?ping University)
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论文链接：
https://www.ijcai.org/proceedings/2021/0574.pdf
论文摘要：近来经典规划方面的研究提出了一些专用方法来检测无法解决的状态 ， 即无法达到目标状态的状态 。 在本篇获奖论文中 ， 研究者从广义规划的角度处理问题 ， 并学习描述整个规划领域不可解性的一阶公式 。 此外 ， 该研究还展示了如何将这个问题转换为一个自监督分类任务 。
训练数据是通过对每个域的小实例进行详尽的探索而自动生成和标记的 ， 候选特征是根据用于定义域的判断自动计算出来的 。 研究者研究了三种具有不同属性的学习算法 ， 并将它们与文献中的启发式算法进行比较 。 实验结果表明 ， 所提方法能够捕获重要的不可解状态类别 ， 并具有较高的分类准确率 。 此外 ， 启发式的逻辑形式使它们易于解释和推理 ， 并且可以用来展示在某些域中学得的特征 ， 可以精确地捕获域的所有不可解状态 。
- 论文 2：On the Relation Between Approximation Fixpoint Theory and Justification Theory
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