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機器智能研究

Machine Intelligence Research 出版商:Chinese Academy of Sciences ISSN:2731-538X E-ISSN:2731-5398

首頁 計算機科學(xué) 期刊介紹(非官網(wǎng))

機器智能研究基本信息 SCIE

機器智能研究是一本在計算機科學(xué)領(lǐng)域享有國際盛譽的優(yōu)秀雜志,其國際簡稱為MACH INTELL RES,全稱《Machine Intelligence Research》,由知名出版機構(gòu)Chinese Academy of Sciences主辦并發(fā)行。該雜志一直致力于發(fā)表計算機科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)論文,展現(xiàn)獨特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學(xué)術(shù)交流的重要平臺,更促進了國內(nèi)外同行間的深入研討與思想碰撞,為計算機科學(xué)的發(fā)展做出了卓越貢獻。

基本信息:
ISSN:2731-538X
E-ISSN:2731-5398
大類學(xué)科:計算機科學(xué)
研究方向:Multiple
出版信息:
是否預(yù)警:否
出版語言:English
評價信息:
年發(fā)文量:55
中科院分區(qū):4區(qū)
JCR分區(qū):Q1
CiteScore:6.7

機器智能研究雜志介紹

機器智能研究(Machine Intelligence Research)(國際簡稱:MACH INTELL RES)是一本專注于計算機科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。該期刊由知名的科學(xué)出版機構(gòu)Chinese Academy of Sciences出版。該雜志一直致力于推動AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS領(lǐng)域的知識創(chuàng)新和學(xué)術(shù)交流。雜志的內(nèi)容豐富,覆蓋了計算機科學(xué)的多個子領(lǐng)域,致力于發(fā)表計算機科學(xué)各子領(lǐng)域的高質(zhì)量研究。雜志的審稿標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格,并通過同行評審流程確保發(fā)表的文章達到學(xué)術(shù)界的標(biāo)準(zhǔn)。此外,作為計算機科學(xué)領(lǐng)域的研究者和專業(yè)人士,機器智能研究是一個不可或缺的資源,它不僅提供了最新的科研信息,也是了解該領(lǐng)域最新研究動態(tài)和趨勢的重要窗口。

期刊CiteScore指數(shù)(2024年最新版)

CiteScore排名

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Applied Mathematics

分區(qū)

Q1

排名

54 / 635

百分位

91%

6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Modeling and Simulation

分區(qū)

Q1

排名

42 / 324

百分位

87%

6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Control and Systems Engineering

分區(qū)

Q1

排名

78 / 321

百分位

75%

6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Computer Networks and Communications

分區(qū)

Q1

排名

99 / 395

百分位

75%

6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications

分區(qū)

Q2

排名

211 / 817

百分位

74%

6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Signal Processing

分區(qū)

Q2

排名

35 / 131

百分位

73%

6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Computer Vision and Pattern Recognition

分區(qū)

Q2

排名

29 / 106

百分位

73%

6.7 1.681 2.721

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence

分區(qū)

Q2

排名

115 / 350

百分位

67%

CiteScore: 通過計算期刊在特定時間內(nèi)發(fā)表的論文的平均引用次數(shù)來衡量期刊的影響力。CiteScore作為Scopus中一系列指標(biāo)的一部分,與其他如SNIP(源文檔標(biāo)準(zhǔn)化影響)和SJR(SCImago 雜志排名)等指標(biāo)一起,為期刊評價提供了多維度的視角。

中科院分區(qū)

中科院SCI期刊分區(qū)2023年12月升級版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
計算機科學(xué) 4區(qū)
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動化與控制系統(tǒng)
4區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能
4區(qū)
中科院分區(qū)表: 旨在評估期刊的學(xué)術(shù)影響力,為學(xué)術(shù)投稿提供參考,為科研管理部門的宏觀判斷提供支撐。中科院分區(qū)表分區(qū)覆蓋廣泛,對JCR(Journal Citation Reports)的自然科學(xué)版(SCIE)和社會科學(xué)版(SSCI)的全部期刊進行分區(qū),并提供大、小類兩種學(xué)科分類體系的分區(qū)數(shù)據(jù),幫助科研人員在特定學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)進行更精確的比較和選擇。

WOS(JCR)分區(qū)(2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS ESCI Q1 10 / 84

88.7%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 34 / 197

83%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS ESCI Q1 12 / 84

86.31%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 36 / 198

82.07%

期刊近年評價數(shù)據(jù)統(tǒng)計

中科院分區(qū)表

影響因子和CiteScore

機器智能研究投稿注意事項

機器智能研究(Machine Intelligence Research)是由Chinese Academy of Sciences出版商出版的一本專業(yè)學(xué)術(shù)雜志,收稿方向涵蓋計算機科學(xué)全領(lǐng)域,在行業(yè)領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力很大,作為行業(yè)內(nèi)的優(yōu)秀期刊,機器智能研究在學(xué)術(shù)界享有極高的關(guān)注度和專業(yè)認可度,是AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS研究者發(fā)表重要學(xué)術(shù)成果的首選平臺。盡管審稿速度 ,需要耐心等待,但這也是對學(xué)術(shù)質(zhì)量的嚴(yán)格把控和尊重。機器智能研究近期未被列入任何國際期刊預(yù)警名單,其學(xué)術(shù)嚴(yán)謹性和出版標(biāo)準(zhǔn)得到了國際學(xué)術(shù)界的廣泛認可。對于追求在頂級期刊發(fā)表研究成果的學(xué)者,我們強烈推薦關(guān)注并投稿至機器智能研究。誠邀您將您的突破性研究成果投稿至機器智能研究,與全球科研同仁共享您的學(xué)術(shù)洞見,并推動AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS的進步。

作者在撰寫學(xué)術(shù)論文時,作者應(yīng)嚴(yán)格遵守以下準(zhǔn)則,以提升論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量和增加其被接受的可能性:

1、科學(xué)性與創(chuàng)新性:確保研究具有明確的科學(xué)依據(jù),并且提供領(lǐng)域內(nèi)的新見解或方法。

2、邏輯性:論文結(jié)構(gòu)應(yīng)清晰,論點連貫,使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。

3、語言準(zhǔn)確性:使用規(guī)范的科學(xué)術(shù)語和表達方式,避免語法錯誤和拼寫錯誤,確保語言的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。

4、數(shù)據(jù)精確性:所有數(shù)據(jù)必須經(jīng)過嚴(yán)格校驗,包括表格、圖表和計量單位,以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。

5、文獻引用:優(yōu)先引用高質(zhì)量、時效性強的文獻,特別是目標(biāo)期刊發(fā)表的相關(guān)文章,這有助于提升論文的學(xué)術(shù)權(quán)威性。

6、避免一稿多投:遵守學(xué)術(shù)規(guī)范,不得同時向多個期刊提交同一篇論文,以免觸犯著作權(quán)法并損害個人學(xué)術(shù)聲譽。

相關(guān)期刊

若用戶需要出版服務(wù),請聯(lián)系出版商。

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