机器人产业杂志简介
- 主管单位：中华人民共和国工业和信息化部
- 出版周期：双月刊
- 出版语言：中文
- 主办单位：中国电子信息产业发展研究院;北京赛迪经纶传媒有限公司
- 国际刊号：2096-0182
- 类别：科技
- 创刊时间：2015
- 国内刊号：10-1324/TP
- 全年订价：¥ 460.00
- 出版地区：北京
- 邮编：100048
《机器人产业》是一本由中国电子信息产业发展研究院;北京赛迪经纶传媒有限公司主办的科技学术刊物，该杂志为双月刊，面向国、内外公开发行。主要报道科技相关领域的研究成果与实践，该杂志的创办有利于国内外同行探讨有创新的学术观点，加强国内外同行学术交流。本刊将及时推出该领域的新理论、新技术、新成果，使国内外同行能及时、方便地查阅、引用，为科技研究事业的发展作贡献。
《机器人产业》杂志一级发文领域主要有：自动化与计算机技术、经济管理、文化科学、机械工程、航空宇航科学技术、交通运输工程、电子电信、医药卫生、农业科学、矿业工程。二级发文领域主要有：自动化与计算机技术 / 控制科学与工程、自动化与计算机技术 / 检测技术与自动化装置、经济管理 / 产业经济、自动化与计算机技术 / 控制理论与控制工程、自动化与计算机技术 / 计算机科学与技术、经济管理 / 国民经济、自动化与计算机技术 / 计算机应用技术、经济管理 / 企业管理、文化科学 / 教育学、航空宇航科学与技术 / 飞行器设计。该杂志与时俱进，开拓进取，保持优势，敢于争先，开设了视野、前沿、智能论坛、产业领袖、专题研究、案例分析、管理经纬、机器人史话、创业故事等栏目，反映科技领域科研成果和科技实践经验，为科技工作者和研究人员提供业务交流和学术成果的发布平台。
机器人产业期刊荣誉
学术热点分析
影响因子和被引次数
期刊他引率和平均引文率
影响因子：指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高，代表着期刊的影响力越大。
被引次数：指某篇论文在一定时间内被引用的次数。被引用次数越多，说明这篇论文影响力越大，论文的分量越高。
期刊他引率：指此期刊全部被引用次数中，被其他刊引用次数所占的比例。具体算法是：他引率= (被其他刊引用的次数) / (期刊被引用的总次数)。
平均引文率：指在某一期刊上发表的论文被引用的平均次数。它是研究、学术绩效和研究出版物发表质量的重要指标。
主要资助项目分析
| 序号 | 资助项目 | 文献量 |
| 1 | 广东省哲学社会科学规划项目 | 1 |
| 2 | 广州市哲学社会科学规划项目 | 1 |
| 3 | 江苏省职业教育教学改革研究课题 | 1 |
| 4 | 重庆市社会科学规划项目 | 1 |
主要发文机构分析
| 序号 | 机构名称 | 发文量 |
| 1 | 清华大学 | 13 |
| 2 | 工业和信息化部 | 12 |
| 3 | 中国电子信息产业发展研究院 | 11 |
| 4 | 北京航空航天大学 | 9 |
| 5 | 波士顿咨询公司 | 9 |
| 6 | 中国科学院 | 7 |
| 7 | 中国工程院 | 7 |
| 8 | 中国软件评测中心 | 7 |
相关发文主题分析
| 序号 | 相关发文主题 |
| 1 | 人工智能；机器人；制造业；自动驾驶；驾驶 |
| 2 | 机器人；机器人产业；智能机器人；自动化；互联 |
| 3 | 人工智能；电子信息；制造业；机器人；机器人产业 |
| 4 | 机器人；教育；无人机；人工智能；机器人教育 |
| 5 | 人工智能；制胜；企业；AI；英特 |
| 6 | 机器人；人工智能；制造业；智能技术；人工智能技术 |
| 7 | 人工智能；机器人；高性能；游戏；游戏规则 |
| 8 | 机器人；机器人技术；人工智能；人机；机器人产业 |
机器人产业期刊文献
- 不可忽视的区域市场活力 作者：王沛霖；
- 美国三院院士迈克尔·乔丹：人工智能革命尚未发生 作者：Michael; Jordan；加州大学伯克利分校；
- 解读英国议会人工智能报告十大热点 作者：曹建峰；腾讯研究院法律研究中心；
- 伯克利无模型共享自动化,探索人机交互新方法 作者：Siddharth; Reddy；
- DeepMind双路径智能体结构,不用地图也能导航 作者：Piotr; Mirowski; Matthew; Koichi; Grimes; Mateusz; Malinowski; Karl; Moritz; Hermann; Keith; Anderson; Denis; Teplyashin; Karen; Simonyan; Koray; Kavukcuoglu; ANDrew; Zisserman; Raia; Hadsell；
- Google提出FollowNet提高机器人导航能力 作者：Pararth; Shah; Marek; Fiser; Aleksandra; Faust; J.Chase; Kew; Dilek; Hakkani-Tur；
- 对抗深度强化学习为自动驾驶汽车保驾护航 作者：Aidin; Ferdowsi; Ursula; Challita; Walid; Saad; Narayan; B.Mandayam；美国弗吉尼亚理工大学电气与计算机工程系; 瑞典爱立信研究院; 美国罗格斯大学；
- 最新无模型深度强化学习研究：从零开始训练机器人“玩乐高” 作者：Tuomas; Haarnoja; Vitchyr; Pong; Aurick; Zhou; Murtaza; Dalal; Pieter; Abbeel; Sergey; Levine；
