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Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology

评价信息:

影响因子:2.672

年发文量:72

Acm 智能系统和技术交易 SCIESCI

Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology

《Acm 智能系统和技术交易》(Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology)是一本以COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS综合研究为特色的国际期刊。该刊由ASSOC COMPUTING MACHINERY出版商创刊于2010年,刊期6 issues/year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE、SCI收录。期刊聚焦COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2022年影响因子为5。CiteScore指数值为14.80。

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期刊简介

ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology is a scholarly journal that publishes the highest quality papers on intelligent systems, applicable algorithms and technology with a multi-disciplinary perspective. An intelligent system is one that uses artificial intelligence (AI) techniques to offer important services (e.g., as a component of a larger system) to allow integrated systems to perceive, reason, learn, and act intelligently in the real world.

ACM TIST is published quarterly (six issues a year). Each issue has 8-11 regular papers, with around 20 published journal pages or 10,000 words per paper. Additional references, proofs, graphs or detailed experiment results can be submitted as a separate appendix, while excessively lengthy papers will be rejected automatically. Authors can include online-only appendices for additional content of their published papers and are encouraged to share their code and/or data with other readers.

ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 是一本学术期刊,以多学科的视角发表关于智能系统、适用算法和技术的最高质量论文。智能系统是使用人工智能 (AI) 技术提供重要服务(例如,作为更大系统的组件)以允许集成系统在现实世界中感知、推理、学习和智能行动的系统。

ACM TIST 每季度出版一次(一年六期)。每期有 8-11 篇常规论文,大约有 20 个已发表的期刊页面或每篇论文 10,000 字。额外的参考文献、证明、图表或详细的实验结果可以作为单独的附录提交,而过长的论文将被自动拒绝。作者可以为已发表论文的其他内容添加仅在线附录,并鼓励他们与其他读者分享他们的代码和/或数据。

《Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology》(Acm 智能系统和技术交易)编辑部通讯方式为2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701。如果您需要协助投稿或润稿服务,您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年,熟悉发表政策,可为您提供一对一投稿指导,避免您在投稿时频繁碰壁,节省您的宝贵时间,有效提升发表机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。我们视信誉为生命,多方面确保文章安全保密,在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。

中科院分区

2022年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 3区 3区

2021年12月基础版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 3区 3区

2021年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 3区 3区

2020年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 3区 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3区 4区
名词解释:

基础版:即2019年12月17日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表》;将JCR中所有期刊分为13个大类,期刊范围只有SCI期刊。

升级版:即2020年1月13日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》,升级版采用了改进后的指标方法体系对基础版的延续和改进,影响因子不再是分区的唯一或者决定性因素,也没有了分区的IF阈值期刊由基础版的13个学科扩展至18个,科研评价将更加明确。期刊范围有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年开始,分区表将只发布升级版结果,不再有基础版和升级版之分,基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间。

JCR分区

2021-2022年最新版JCR分区等级:Q2

JCR学科 分区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q2
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Q2
Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
0.79% 99.00% 0.03...
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比
-- 0.33 --

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

CiteScore 指数

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
14.80 2.603 3.308
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Theoretical Computer Science Q1 6 / 127

95%

大类:Mathematics 小类:Artificial Intelligence Q1 21 / 301

93%

名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。

数据趋势图

历年中科院分区趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

发文数据

2019-2021年国家/地区发文量统计

国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 108
USA 85
Australia 28
Singapore 21
England 17
Italy 7
Taiwan 7
India 6
Israel 5
Brazil 4

2019-2021年文章引用数据

文章引用名称 引用次数
Federated Machine Learning: Concept and ... 101
Deep Reinforcement Learning for Vehicula... 41
Crowdsourcing Mechanism for Trust Evalua... 38
Deep Learning for Environmentally Robust... 16
A Trust Computing-based Security Routing... 15
Multiview Discrete Hashing for Scalable ... 14
Combating Fake News: A Survey on Identif... 13
A Local Mean Representation-based K-Near... 11
A Review of Co-Saliency Detection Algori... 10
Fuzzy Cognitive Diagnosis for Modelling ... 10

2019-2021年文章被引用数据

被引用期刊名称 数量
IEEE ACCESS 288
MULTIMED TOOLS APPL 91
SENSORS-BASEL 73
ACM T INTEL SYST TEC 65
NEUROCOMPUTING 43
REMOTE SENS-BASEL 41
INFORM SCIENCES 34
EXPERT SYST APPL 33
IEEE T KNOWL DATA EN 27
SCI REP-UK 27

2019-2021年引用数据

引用期刊名称 数量
IEEE T VIS COMPUT GR 109
ACM T INTEL SYST TEC 65
IEEE T PATTERN ANAL 56
J MACH LEARN RES 44
IEEE T IMAGE PROCESS 42
IEEE T KNOWL DATA EN 36
COMPUT GRAPH FORUM 35
PATTERN RECOGN 32
IEEE T MULTIMEDIA 29
MACH LEARN 24

相关期刊

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