Очищений датасет афіліацій ICLR 2026: хто і де публікує дослідження з AI
Опубліковано датасет з афіліаціями авторів 5356 робіт, прийнятих на ICLR 2026. Це дозволить відстежувати, які університети та компанії лідирують у дослідженнях AI, та куди рухаються інвестиції.
🔬 Корисний ресурс. Для аналізу трендів в AI-дослідженнях та виявлення лідерів.
🟢 МОЖЛИВОСТІ
- Виявлення перспективних напрямків досліджень
- Оцінка конкурентного ландшафту в AI
- Пошук партнерів для співпраці в наукових проектах
🔴 ЗАГРОЗИ
- Афіліації можуть бути застарілими
- Датасет обмежений однією конференцією
- Не враховує якість досліджень
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •5356 афіліацій з ICLR 2026
- •Дані отримані з PDF
- •Treemap charts для візуалізації
- •Відкритий вихідний код
- •Безкоштовний для використання
Як це змінить ваш ринок?
Для університетів та дослідницьких центрів це дозволить оцінити власну конкурентоспроможність у сфері AI. Можна побачити, хто публікує більше, в яких областях, та з ким співпрацюють.
Афіліація — організація, з якою дослідник пов'язаний на момент публікації.
Для кого це і за яких умов
Для аналітиків, дослідників, інвесторів. Потрібен базовий досвід роботи з даними та Python. Розгортання локальне, безкоштовне.
Альтернативи
| Датасет ICLR 2026 | Google Scholar | Semantic Scholar | |
|---|---|---|---|
| Ціна | Безкоштовно | Безкоштовно | Безкоштовно |
| Де працює | Локально | Веб | Веб |
| Мін. вимоги | Python | Браузер | Браузер |
| Ключова різниця | Очищені дані | Неструктуровані | Неструктуровані |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Джерела
Shir-man Trending — оригіналНавчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live