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一篇科技論文，在過去無論有多好，都很難測量其影響力。在紙質(zhì)雜志上發(fā)表的文章，一般很難檢測出，被引用了多少次。但這種尷尬局面隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，成了歷史。如今網(wǎng)絡(luò)的搜索功能和由此產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，可以直接觀察到科學(xué)工作者對(duì)論文的關(guān)注度，特別是引用其他人的論文的數(shù)據(jù) 。依靠互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，可以清楚地查找到，誰引用了誰，互相引用不再成了無法檢索的空白。于是，論文引用的數(shù)量自然而然地成了衡量論文影響力的一個(gè)重要標(biāo)志。
在谷歌學(xué)術(shù)搜索中，存有高達(dá)4億篇論文的數(shù)據(jù)庫。論文被引用的數(shù)據(jù)可以作為證明文章影響力的依據(jù) 。即使這個(gè)方法有局限性，但在更大程度上，反映了當(dāng)今社會(huì)的進(jìn)展和科學(xué)的進(jìn)步。

1《亞當(dāng)：一種隨機(jī)優(yōu)化方法》Adam: A Method for Stochastic Optimization 。文章發(fā)布于2015年，引用數(shù)為47774 。
截止2020年為止，這篇文章達(dá)到了，人類可知的引用最高數(shù) 。一篇涉及人工智能的文章獲得最高引用，證實(shí)了科學(xué)界對(duì)人工智能的注重。不僅是科學(xué)界對(duì)人工智能領(lǐng)域有巨大的興趣，而且歐美國家也正在把人工智能作為未來的主要發(fā)展對(duì)象。美國把對(duì)人工智能的投資提高了一倍，歐盟也把投資提高了百分之70 。《亞當(dāng)：一種隨機(jī)優(yōu)化方法》能夠獲得最高引用，正說明在未來人工智能上，將展開激烈競爭。無獨(dú)有偶，跟著這篇文章后面，引用最多的文章多是涉及人工智能。
2《圖像識(shí)別的深度殘差學(xué)習(xí)》Deep Residual Learning for Image Recognition 文章發(fā)布于2016年，引用數(shù)為25256 。
【科技界最具影響力的十篇論文科技小論文】深度殘差學(xué)習(xí)的概念出自何凱明等4名中國學(xué)生。何凱明來自清華大學(xué)物理系，現(xiàn)是臉書人工智能的科學(xué)家。從文章的引用數(shù)量來看，足以顯示，他提出的這個(gè)方法對(duì)該行業(yè)的影響。
3《讓R-CNN更快: 朝著帶有區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測》Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks發(fā)表于2015，引用數(shù)為19507 。
4《深度學(xué)習(xí)》Deep Learning, 文章發(fā)布于2015年，引用數(shù)為16750 。
這篇文章的作者之一是Geoffrey Hinton，號(hào)稱人工智能的教父，現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)著谷歌人工智能團(tuán)隊(duì) 。Hinton2006年提出了深度學(xué)習(xí)的概念，是指機(jī)器模擬人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。如果說機(jī)器可以替代人，甚至代替人的大腦，那么深度學(xué)習(xí)的最終結(jié)果就會(huì)是：在眾多領(lǐng)域人將被取代。我們完全可以想象，Hintond 提出的深度學(xué)習(xí)對(duì)未來人類社會(huì)的發(fā)展將產(chǎn)生重大影響。這樣的文章怎么能不被當(dāng)今科學(xué)家所關(guān)注和引用？
5 《帶著纏繞走得更深》Going deeper with Convolutions，文章發(fā)布于2015年，引用數(shù)為14424 。
這篇文章已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)圖像處理必讀論文之一。

6《通過深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人類層面的控制》Human-Level control through deep reinforcement learning 文章發(fā)布于2015年，引用數(shù)為10394 。
7 《語義分割的完全常規(guī)網(wǎng)絡(luò)》Fully Conventinal Networks for Semantic segmentation 文章發(fā)布于2015年，引用數(shù)為10153 。
8《你需要的就是關(guān)注》Attention Is All You need文章發(fā)布于2017年，引用數(shù)為9885 。
9 《膿毒癥與膿毒癥休克第三版國際共識(shí)》The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3) 文章發(fā)布于2016年，引用數(shù)為8576 。
10《RNA測序和微陣列研究中Limma 強(qiáng)化差異表達(dá)分析》Limma porwers defferential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies 文章發(fā)布于2015年，引用數(shù)為8328 。