被引用次数最多的25篇论文 | AI生成和翻译
以下是对所列论文的简要介绍，概括了它们在各领域中的核心贡献与重要意义。这些简介旨在捕捉每项工作的精髓，同时提供简明概述。
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Deep Residual Learning for Image Recognition (2015)
作者：何恺明等
提出ResNet——一种采用残差连接解决梯度消失问题的深度卷积神经网络架构。该网络能训练数百层的超深度网络，在ImageNet等图像分类任务中实现突破性性能，革新了计算机视觉领域。 -
Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real-Time Quantitative PCR and the 2−ΔΔCT Method (2001)
作者：Kenneth J. Livak, Thomas D. Schmittgen
阐述利用实时定量PCR数据分析相对基因表达的2−ΔΔCT方法。这种广泛应用的技术通过参照基因和校准样本对基因表达水平进行标准化，为分子生物学研究提供了稳健易用的分析框架。 -
Using Thematic Analysis in Psychology (2006)
作者：Virginia Braun, Victoria Clarke
提出主题分析法作为一种灵活的质性研究方法，用于识别、分析和报告数据中的模式（主题）。该方法结构清晰且适应性强，已被心理学和社会科学领域广泛采用。 -
Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, DSM-5 (2013)
出版机构：美国精神医学协会
DSM-5是精神障碍的综合分类系统，为临床医生和研究人员提供标准化诊断标准。该版本更新了疾病分类与诊断标准，成为精神病学诊断与研究的基石。 -
A Short History of SHELX (2008)
作者：George M. Sheldrick
追溯SHELX系列程序在X射线晶体学中确定晶体结构的发展历程。重点阐述SHELX对结构化学的深远影响，及其在晶体学分析自动化与精细化中的核心作用。 -
Random Forests (2001)
作者：Leo Breiman
提出随机森林——一种集成机器学习方法，通过组合多个决策树提升分类与回归精度。其鲁棒性和通用性使其成为数据科学与预测建模的基础工具。 -
Attention Is All You Need (2017)
作者：Vaswani等
提出完全基于注意力机制的Transformer神经网络架构，摒弃循环与卷积层。该革命性工作催生了BERT、GPT等模型，在机器翻译等自然语言处理任务中实现突破。 -
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (2012)
作者：Alex Krizhevsky等
提出开创性的深度卷积神经网络AlexNet，在ImageNet竞赛中取得突破性成果。该研究推动了深度学习在计算机视觉领域的普及，彰显GPU与大规规模数据集的威力。 -
Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries (2021)
作者：Hyuna Sung等
提供2020年全球癌症负担最新数据，涵盖185个国家36种癌症的发病率和死亡率。作为GLOBOCAN项目组成部分，为癌症防控政策与研究重点提供依据。 -
Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries (2018)
作者：Freddie Bray等
呈现2018年全球癌症统计数据，详细解析36种癌症的发病与死亡率。这份GLOBOCAN报告为了解癌症趋势、指导公共卫生策略提供关键资源。 -
Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Statement (2009)
作者：David Moher等
发布PRISMA声明——包含27个条目的清单与流程图，用于系统综述和荟萃分析的透明化报告。该标准提升了健康研究领域证据合成的质量与可重复性。 -
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (2015)
作者：Olaf Ronneberger等
描述专用于生物医学图像分割的U型卷积神经网络。其具有跳跃连接的U型架构在精确分割任务中表现卓越，被广泛应用于医学影像领域。 -
Electric Field Effect in Atomically Thin Carbon Films (2004)
作者：Konstantin S. Novoselov等
报道石墨烯电场效应现象，揭示其作为二维材料的潜力。这项与2010年诺贝尔物理学奖相关的开创性研究，引发了全球对石墨烯特性与应用的研究热潮。 -
Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4 (2015)
作者：Douglas Bates等
详解R语言lme4包中线性混合效应模型的拟合方法，该模型同时考虑固定效应与随机效应。现已成为分析层次化与纵向数据的标准统计工具。 -
Scikit-learn: Machine Learning in Python (2011)
作者：Fabian Pedregosa等
推出开源Python机器学习库scikit-learn，提供分类、回归、聚类等易用工具，已成为数据科学工作流的标准配置。 -
Deep Learning (2015)
作者：Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton
系统综述深度学习的理论基础、架构设计与在计算机视觉、语音识别等领域的应用。由领域先驱执笔，奠定了深度学习对人工智能的变革性影响。 -
Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies (2003)
作者：Philip M. Podsakoff等
剖析行为研究中的常见方法偏差（如问卷应答偏差），提出统计与程序性修正方案，有效提升研究效度。 -
Moderated Estimation of Fold Change and Dispersion for RNA-seq Data with DESeq2 (2014)
作者：Michael I. Love等
推出Bioconductor软件包DESeq2，用于RNA-seq数据的差异基因表达分析。其在估计倍数变化与离散度方面具有更高精度，已成为基因组学研究的核心工具。 -
Hallmarks of Cancer: The Next Generation (2011)
作者：Douglas Hanahan, Robert A. Weinberg
更新经典“癌症特征”理论，提出持续增殖、免疫逃逸等十大癌症标志。该框架为理解癌症生物学、指导治疗研发提供系统性视角。 -
Measuring Inconsistency in Meta-Analyses (2003)
作者：Julian P. T. Higgins等
引入量化荟萃分析异质性的方法（包括I²统计量），帮助研究者评估研究间不一致性，提升荟萃分析结论的可靠性。 -
NIH Image to ImageJ: 25 Years of Image Analysis (2012)
作者：Caroline A. Schneider等
追溯从NIH Image到ImageJ开源图像分析软件的发展历程，凸显其在跨学科科学研究中图像处理与分析的重要地位。 -
Fiji: An Open-Source Platform for Biological-Image Analysis (2012)
作者：Johannes Schindelin等
推出基于ImageJ的生物图像分析平台Fiji，集成各类插件与工具进行高级图像处理，已被生命科学研究广泛采用。 -
The PRISMA 2020 Statement: An Updated Guideline for Reporting Systematic Reviews (2021)
作者：Matthew J. Page等
更新PRISMA指南，推出包含27个条目的清单与流程图，提升系统综述与荟萃分析的透明度，反映研究合成方法学的新进展。 -
ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database (2009)
作者：贾扬清等
描述包含数千类别数百万标注图像的超大规模数据集ImageNet。该数据集为图像分类设立基准，有力推动了计算机视觉（尤其是深度学习）的发展。 -
*GPower 3: A Flexible Statistical Power Analysis Program for the Social, Behavioral, and Biomedical Sciences (2007)**
作者：Franz Faul等
推出免费统计功效分析软件G*Power 3，支持多种统计检验的样本量与功效计算，已成为实验设计的重要工具。
这些论文涵盖机器学习、心理学、癌症研究、晶体学等多个领域，每篇都作出了持续影响科研与实践的奠基性贡献。如需深入了解特定论文，请随时告知！
《自然》杂志于2025年4月15日发布的分析报告列出了21世纪被引次数最高的25篇论文，其中三篇由多伦多大学计算机科学家参与撰写。以下我将详细介绍这三篇论文，并对榜单进行总体概述。由于现有资料未完整呈现25篇论文清单，此处根据已有信息进行部分重构。
多伦多大学计算机科学家论文
根据《自然》分析报告，来自多伦多大学计算机科学系的三篇论文均与人工智能（尤其是深度学习）的进步相关。其中最引人注目的是：
- 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（2012）
- 作者：Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever与Geoffrey Hinton（多伦多大学）
- 发表期刊：《Advances in Neural Information Processing Systems》（NeurIPS）
- 引用排名：在《自然》榜单中位列第8
- 概要：这篇被称为“AlexNet”的论文提出了一种深度卷积神经网络，显著提升了ImageNet数据集的图像分类性能。它证明了多层人工神经网络的强大能力，点燃了深度学习革命。该论文的影响体现在其为现代计算机视觉AI应用奠定了基石。
- 引用量：尽管不同数据库（如Web of Science、Google Scholar）的精确引用量存在差异，其总引用数已达数万次，反映出变革性影响力。
另外两篇多伦多大学研究人员的论文在现有资料中未明确列名，但描述显示它们与该校计算机科学系的人工智能研究传统紧密相关。结合背景推测，可能涉及Geoffrey Hinton及其合作者关于深度学习或相关AI方法论的成果，包括神经网络架构、优化技术或深度学习应用等方向，发表于《自然》、NeurIPS或IEEE会议等高影响力平台。
25篇高被引论文概览
《自然》分析基于五大学术数据库（Web of Science、Scopus、OpenAlex、Dimensions和Google Scholar）的引用数据，指出21世纪高被引论文多为方法与工具类论文而非突破性发现。前25名论文涵盖多个领域，AI、科研软件、统计方法与心理学研究占主导。重点包括：
- 榜首论文：被引最高的论文是《Deep Residual Learning for Image Recognition》（2016），作者为何恺明、张祥雨、任少卿与孙剑，发表于IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议。该论文提出的ResNet（深度残差学习网络）为ChatGPT、AlphaGo等AI工具奠定基础，各数据库引用量在103,756至254,074次之间。
- 其他重要论文：
- AI领域主导：深度学习与计算机视觉相关论文在榜单中占据重要地位，其高引用量源于在自动驾驶、自然语言处理等领域的实际应用价值。
局限性与说明
- 由于《自然》将完整清单收录于未公开的补充材料中，现有资料未提供25篇论文的完整列表。
- 各数据库索引差异导致引用量显著波动（如Google Scholar数据通常高于Web of Science）。《自然》分析采用跨数据库中位数排名确定前25。
- 多伦多大学的贡献是整体趋势的缩影：深度学习论文因其实际影响与网络可见度正经历引用量快速增长。
获取完整清单
如需获取25篇论文完整清单，请参阅2025年4月15日《自然》文章《Exclusive: the most-cited papers of the twenty-first century》（DOI: 10.1038/d41586-025-01125-9），配套补充材料包含详细列表。此外，通过检索Google Scholar或Web of Science等数据库查询2000年以来高被引AI论文也可获得参考信息。
如需进一步了解多伦多大学另外两篇未列名论文的细节，或生成已知论文引用趋势可视化图表，请随时告知！