强化学习科研知识必备（数据库、期刊、会议、牛人）

有必要关注的网站

1. 学术范，入门者的福音，强推。
2. Letpub，上面包含所有的SCI期刊，已经在上面投过稿的作者的评论，挑选期刊的好帮手。
3. Annual Reviews,大量综述文献，帮你在本领域入门。
4. Research Gate,科研人员的社交网站，关注上面的大牛，能获取到许多的最新资讯。
5. Connected Papers,通过一篇论文，就能顺藤摸瓜找到同领域的重要论文，迅速扫盲。
6. Paper with Code，通过论文找其实现代码。

期刊推荐

1. MACHINE LEARNING,SCI 3区。影响因子：5.414。审稿速度：慢，录取比例：容易。年文章数：159
2. Neural Networks，SCI 2区，影响因子：9.657。审稿速度：平均10.5周，其实时间很长，最长可达12个月。难度：一般，年文章数：418.
3. ARTIFICIAL INTELLIGENCE，SCI 2区，影响因子：14.5。审稿速度：平均9个月。录取难度：较难。年文章数：130。人工智能的老牌顶级期刊，最近影响因子有所下滑。
4. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
   ，SCI 1区，影响因子：14.255。审稿速度：一般半年到一年，有可能两年，一审三个月到一年不等。录取难度：较容易。年文章数：1403。推荐
5. IEEE Access，SCI 3区，影响因子：3.476，审稿速度：6周左右（很快）。录取难度：容易。年文章数：12388。推荐
6. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，SCI 1区，影响因子：24.314。审稿速度：平均8个月。录取难度：难。年文章数：312。AI领域和CV领域的Top1期刊，含金量极高。
7. IEEE Internet of Things Journal，SCI 1区，影响因子：10.238，审稿速度：5到8个月不等。录取难度：较难。年文章数：1341.
8. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW，SCI 2区，影响因子：9.588.审稿速度：平均5.3个月。录取难度：一般。年文章数：171。
9. Computational Intelligence and Neuroscience，SCI 4区。影响因子：3.120 。审稿速度：2个月左右。录取难度：容易。年文章数：488。如果着急毕业建议多关注期刊旗下特刊（special issue），尤其是国人担任客座编辑的，处理速度快，接受率高。推荐
10. Mobile Information Systems，SCI 4区。影响因子：1.863。审稿速度：一到两个月（速度快）。录取难度：容易。年文章数：506。

会议推荐

1. ICML
2. NeurlPS
3. ICLR
4. AAAI

论文数据库

1. 谷歌学术：不仅能搜索论文，还有众多网络文章，比较庞杂。
2. 中国知网：中国的行业老大。主要用来搜索硕士博士的毕业论文以及中文期刊，中文论文阅读门槛低，适合新手入门。但用户体验较为一般。
3. 维普：期刊起家，期刊资源众多，用户体验好。其他资源有点捉襟见肘。
4. 万方：行业老二，用户体验较好，数据量不如知网。
5. 掌桥科研：中文外文数据库都有，推荐自己使用看看，不做评价。
6. IEEE Xplore：要提供计算机科学、电机工程学和电子学等相关领域文献的索引、摘要以及全文下载服务。它基本覆盖了电气电子工程师学会（IEEE）和工程技术学会（IET）的文献资料，收录了超过2百万份文献。
7. SCI Hub：免费阅读论文，在没有学校购买的数据库的支持下的选择。
8. AMiner：强推。对人工智能领域十分友好，能够很方便地搜索会议论文。
9. Web of Science：收录各学科领域中权威、有影响力的期刊，包括著名的三大引文索引数据库(SCI,SSCI,A&HCI)。
10. Proquest：支持多种语言，是目前世界上规模最大、使用最广泛的博硕士论文数据库。
11. Wiley InterScience：收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。

领域牛人

1. Richard S. Sutton：现代强化学习之父，开山鼻祖型牛人。
2. David Silver：DeepMind的首席研究科学家和伦敦大学学院的教授，AlphaGo创始人之一，Sutton的学生。
3. Andrew Barto：Sutton的老师，马萨诸塞大学安姆斯特分校的计算机科学教授。

顶尖机构

1. Google旗下前沿人工智能企业Deepmind。强化学习的两大派系之一的开创者，拥有开山鼻祖级的大牛Richard S. Sutton及超级大牛David Silver。
2. University of California, Berkeley，加利福尼亚大学伯克利分校。
3. Stanford University，斯坦福大学。
4. Georgia Institute of Technology，佐治亚理工学院。
5. OpenAI，人工智能公司，强化学习的两大派系之一的开创者。