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    Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology

    Acm Transactions On Intelligent Systems And TechnologySCIE

    國際簡稱:ACM T INTEL SYST TEC  參考譯名:Acm 智能系統和技術交易

    • 中科院分區

      4區

    • CiteScore分區

      Q1

    • JCR分區

      Q1

    基本信息:
    ISSN:2157-6904
    E-ISSN:2157-6912
    是否OA:未開放
    是否預警:否
    TOP期刊:否
    出版信息:
    出版地區:UNITED STATES
    出版商:Association for Computing Machinery (ACM)
    出版語言:English
    出版周期:6 issues/year
    出版年份:2010
    研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
    評價信息:
    影響因子:7.2
    H-index:46
    CiteScore指數:9.3
    SJR指數:1.882
    SNIP指數:1.992
    發文數據:
    Gold OA文章占比:1.69%
    研究類文章占比:99.12%
    年發文量:114
    自引率:0.02
    開源占比:0.0079
    出版撤稿占比:0
    出版國人文章占比:0.33
    OA被引用占比:0
    英文簡介 期刊介紹 CiteScore數據 中科院SCI分區 JCR分區 發文數據 常見問題

    英文簡介Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology期刊介紹

    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.

    期刊簡介Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology期刊介紹

    《Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology》自2010出版以來,是一本計算機科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果,并為計算機科學各個領域的原創研究提供一個展示平臺,以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數據庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

    該期刊投稿重要關注點:

    Cite Score數據(2024年最新版)Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology Cite Score數據

    • CiteScore:9.3
    • SJR:1.882
    • SNIP:1.992
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Mathematics 小類:Theoretical Computer Science Q1 13 / 130

    90%

    大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence Q1 72 / 350

    79%

    CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

    歷年Cite Score趨勢圖

    中科院SCI分區Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology 中科院分區

    中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
    大類學科 分區 小類學科 分區
    計算機科學 4區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統 4區 4區

    中科院分區表 是以客觀數據為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據,得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

    中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次,類似于“優、良、及格”等。最開始,這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

    歷年中科院分區趨勢圖

    JCR分區Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology JCR分區

    2023-2024 年最新版
    按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 27 / 197

    86.5%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q1 18 / 249

    93%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 49 / 198

    75.51%

    學科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 66 / 251

    73.9%

    JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區,這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

    歷年影響因子趨勢圖

    發文數據

    2023-2024 年國家/地區發文量統計
    • 國家/地區數量
    • CHINA MAINLAND108
    • USA85
    • Australia28
    • Singapore21
    • England17
    • Italy7
    • Taiwan7
    • India6
    • Israel5
    • Brazil4

    本刊中國學者近年發表論文

    • 1、No Free Lunch Theorem for Security and Utility in Federated Learning

      Author: Zhang, Xiaojin; Gu, Hanlin; Fan, Lixin; Chen, Kai; Yang, Qiang

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3563219

    • 2、Self-supervised Discriminative Representation Learning by Fuzzy Autoencoder

      Author: Yang, Wenlu; Wang, Hongjun; Zhang, Yinghui; Liu, Zehao; Li, Tianrui

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3555777

    • 3、A Query Optimizer for Range Queries over Multi-Attribute Trajectories

      Author: Xu, Jianqiu; Lu, Hua; Bao, Zhifeng

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3555811

    • 4、Decentralized Online Learning: Take Benefits from Others' Data without Sharing Your Own to Track Global Trend

      Author: Wu, Wendi; Li, Zongren; Zhao, Yawei; Yu, Chen; Zhao, Peilin; Liu, Ji; He, Kunlun

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3559765

    • 5、Mobility Inference on Long-Tailed Sparse Trajectory

      Author: Shi, Lei; Luo, Yuankai; Ma, Shuai; Tong, Hanghang; Li, Zhetao; Zhang, Xiatian; Shan, Zhiguang

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3563457

    • 6、Interior Individual Trajectory Simulation with Population Distribution Constraint

      Author: Shao, Erzhuo; Han, Zhenyu; Xie, Yulai; Zhang, Yang; Geng, Lu; Li, Yong

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3529108

    • 7、Domain Generalization for Activity Recognition via Adaptive Feature Fusion

      Author: Qin, Xin; Wang, Jindong; Chen, Yiqiang; Lu, Wang; Jiang, Xinlong

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3552434

    • 8、Redundant Label Learning via Subspace Representation and Global Disambiguation

      Author: Lyu, Gengyu; Feng, Songhe; Liu, Wei; Liu, Shuoyan; Lang, Congyan

      Journal: ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 14, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1145/3558547

    投稿常見問題

    通訊方式:2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701。

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