Jie Tan

2000–2026 年に発表

408
論文数
22,532
被引用数
63
h 指数
270
i10 指数

被引用数

Jie Tan の年別被引用数1967 年: 被引用 1 件1971 年: 被引用 1 件1981 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 1 件2001 年: 被引用 3 件2002 年: 被引用 2 件2003 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 3 件2005 年: 被引用 5 件2006 年: 被引用 10 件2007 年: 被引用 12 件2008 年: 被引用 19 件2009 年: 被引用 20 件2010 年: 被引用 23 件2011 年: 被引用 43 件2012 年: 被引用 49 件2013 年: 被引用 62 件2014 年: 被引用 81 件2015 年: 被引用 86 件2016 年: 被引用 107 件2017 年: 被引用 157 件2018 年: 被引用 230 件2019 年: 被引用 548 件2020 年: 被引用 953 件2021 年: 被引用 1,161 件2022 年: 被引用 1,249 件2023 年: 被引用 1,406 件2024 年: 被引用 2,050 件2025 年: 被引用 2,041 件2026 年: 被引用 766 件2027 年: 被引用 1 件1968〜1970 年は被引用が無いため表示していません1972〜1980 年は被引用が無いため表示していません1982〜1989 年は被引用が無いため表示していません1991〜2000 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 3,144 件、この内訳の 27.7%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,331 件、この内訳の 20.5%イギリス: 引用元論文 590 件、この内訳の 5.2%ドイツ: 引用元論文 463 件、この内訳の 4.1%カナダ: 引用元論文 331 件、この内訳の 2.9%韓国: 引用元論文 296 件、この内訳の 2.6%オーストラリア: 引用元論文 264 件、この内訳の 2.3%日本: 引用元論文 264 件、この内訳の 2.3%インド: 引用元論文 251 件、この内訳の 2.2%フランス: 引用元論文 236 件、この内訳の 2.1%イタリア: 引用元論文 226 件、この内訳の 2%香港: 引用元論文 208 件、この内訳の 1.8%
0%27.7%その他 24.3%

分野

  • Computer Science39.7%
  • Engineering24.9%
  • Medicine10.3%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology9.1%
  • Neuroscience5.3%
  • Environmental Science1.6%
  • その他9.1%

トピック

  • Reinforcement Learning in Robotics7.5%
  • Robot Manipulation and Learning3.4%
  • Multimodal Machine Learning Applications2.3%
  • Domain Adaptation and Few-Shot Learning1.8%
  • Robotic Locomotion and Control1.7%
  • Adversarial Robustness in Machine Learning1.6%
  • その他81.7%

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  1. Soft Actor-Critic Algorithms and Applications

    著者: , , , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2018 被引用: 2,198

  2. Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Danny Driess, Yilun Du, Debidatta Dwibedi, Michael Elabd, Claudio Fantacci, Cody Fong, Erik Frey, Chuyuan Fu, Marissa Giustina, Keerthana Gopalakrishnan, Laura Graesser, Leonard Hasenclever, Nicolas Heess, Brandon Hernaez, Alexander Herzog, Roswitha Hofer, Jan Humplik, Atıl Işçen, Mithun George Jacob, Deepali Jain, Ryan R. Julian, Dmitry Kalashnikov, Mustafa Emre Karagozler, Stefani Karp, Chase Kew, J. Russell Kirkland, Sean Kirmani, Yuheng Kuang, Thomas Lampe, Antoine Laurens, Isabel Leal, Alex X. Lee, Tsang-Wei Edward Lee, Jacky Liang, Yixin Lin, Sharath Maddineni, Anirudha Majumdar, Assaf Hurwitz Michaely, Moreno, Robert, Michael Neunert, Francesco Nori, Carolina Parada, Emilio Parisotto, Peter Pástor, Acorn Pooley, Kanishka Rao, Krista Reymann, Dorsa Sadigh, Stefano Saliceti, Pannag Sanketi, Pierre Sermanet, Dhruv Shah, Mohit Sharma, Shea, Kathryn, Charles Shu, Vikas Sindhwani, Sumeet Singh, Radu Soricut, Jost Tobias Springenberg, Rachel Sterneck, Razvan Surdulescu, Jie Tan, Jonathan Tompson, Vincent Vanhoucke, Jake Varley, Grace Vesom, Giulia Vezzani, Oriol Vinyals, Ayzaan Wahid, Stefan Welker ほか 18 名 - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 355

  3. Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - CoRL 2023 被引用: 247

  4. How to train your robot with deep reinforcement learning: lessons we have learned

    著者: , , , , , - The International Journal of Robotics Research, Int. J. Robotics Res. 2021 被引用: 538

  5. Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots

    著者: , , , , , , , - Robotics: Science and Systems XIV 2018 被引用: 676

  6. Lingshu: A Generalist Foundation Model for Unified Multimodal Medical Understanding and Reasoning

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 154

  7. Learning Agile Robotic Locomotion Skills by Imitating Animals

    著者: , , , , , - Robotics: Science and Systems XVI 2020 被引用: 204

  8. Learning to Walk Via Deep Reinforcement Learning

    著者: , , , , , - Robotics: Science and Systems XV 2019 被引用: 436

  9. Caregiver burden: A concept analysis

    著者: , , - International Journal of Nursing Sciences 2020 被引用: 710

  10. Learning to be Safe: Deep RL with a Safety Critic

    著者: , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2020 被引用: 116

  11. UMI on Legs: Making Manipulation Policies Mobile with Manipulation-Centric Whole-body Controllers

    著者: , , , , - CoRL 2024 被引用: 63

  12. On the use of simulation in robotics: Opportunities, challenges, and suggestions for moving forward

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , - National Academy of Sciences, Proceedings of the National Academy of Sciences 2020 被引用: 157

  13. Barkour: Benchmarking Animal-level Agility with Quadruped Robots

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Francesco Romano, Fereshteh Sadeghi, Ron Sloat, Baruch Tabanpour, Daniel Zheng, Michael Neunert, Raia Hadsell, Nicolas Heess, Francesco Nori, Jeff Seto, Carolina Parada, Vikas Sindhwani, Vincent Vanhoucke, Jie Tan - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 61

  14. Legged Robots that Keep on Learning: Fine-Tuning Locomotion Policies in the Real World

    著者: , , , , , - International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2022 被引用: 93

  15. SayTap: Language to Quadrupedal Locomotion

    著者: , , , , , - CoRL 2023 被引用: 52

  16. Aptamer–Protein Interactions: From Regulation to Biomolecular Detection

    著者: , , , , , , - Chemical Reviews 2023 被引用: 188

  17. Mobility VLA: Multimodal Instruction Navigation with Long-Context VLMs and Topological Graphs

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - CoRL 2024 被引用: 48

  18. Creative Robot Tool Use with Large Language Models

    著者: , , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 47

  19. Datasets and Benchmarks for Offline Safe Reinforcement Learning

    著者: , , , , , , , , , , - J. Data-centric Mach. Learn. Res. 2024 被引用: 46

  20. Preparing for the Unknown: Learning a Universal Policy with Online System Identification

    著者: , , , - Robotics: Science and Systems XIII 2017 被引用: 221

  21. Learning to Walk in the Real World with Minimal Human Effort

    著者: , , , , - Conference on Robot Learning, CoRL 2020 被引用: 105

  22. PPR-Meta: a tool for identifying phages and plasmids from metagenomic fragments using deep learning

    著者: , , , , , , - GigaScience 2019 被引用: 198

  23. DeePhage: distinguishing virulent and temperate phage-derived sequences in metavirome data with a deep learning approach

    著者: , , , , , , , , - GigaScience 2021 被引用: 108

  24. Learning to Learn Faster from Human Feedback with Language Model Predictive Control

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Ayzaan Wahid, Ted Xiao, Ying Xu, Vincent Zhuang, Peng Xu, Erik Frey, Ken Caluwaerts, Tingnan Zhang, Brian Ichter, Jonathan Tompson, Leila Takayama, Vincent Vanhoucke, Izhak Shafran, Maja J. Mataric, Dorsa Sadigh, Nicolas Heess, Kanishka Rao, Nik Stewart, Jie Tan, Carolina Parada - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 32