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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 2区 人工智能(Artificial Intelligence)(非官网)

人工智能

英文名称:Artificial Intelligence   国际简称:ARTIF INTELL
《Artificial Intelligence》杂志由Elsevier出版社出版,本刊创刊于1970年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球计算机科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了计算机科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
计算机科学
大类学科
0004-3702
ISSN
1872-7921
E-ISSN
预计审稿速度: 约9.0个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

人工智能杂志简介

出版商:Elsevier
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:NETHERLANDS
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:1970
中文名称:人工智能

人工智能(国际简称ARTIF INTELL,英文名称Artificial Intelligence)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1970年创刊以来,始终站在计算机科学研究的前沿。该期刊致力于发表在计算机科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为计算机科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自England、USA、GERMANY (FED REP GER)、Italy、CHINA MAINLAND、France、Australia、Israel、Spain、Austria等国家和地区的研究者在《Artificial Intelligence》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章62篇、2015年:发表文章66篇、2016年:发表文章82篇、2017年:发表文章90篇、2018年:发表文章55篇、2019年:发表文章82篇、2020年:发表文章97篇、2021年:发表文章130篇、2022年:发表文章96篇、2023年:发表文章126篇。这些数据反映了期刊在全球计算机科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Artificial Intelligence》将继续致力于推动计算机科学领域的知识传播和科学进步,为全球计算机科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:5.1
  • 文章自引率:0.0138...
  • Gold OA文章占比:45.04%
  • CiteScore:11.2
  • 年发文量:126
  • 开源占比:0.1981
  • SJR指数:2.042
  • H-index:135
  • SNIP指数:3.512
  • OA被引用占比:0.0551...
  • 出版国人文章占比:0.07

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 44 / 197

77.9%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 77 / 198

61.36%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学 2区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能
2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
11.2 2.042 3.512
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Arts and Humanities 小类:Language and Linguistics Q1 7 / 1088

99%

大类:Arts and Humanities 小类:Linguistics and Language Q1 8 / 1167

99%

大类:Arts and Humanities 小类:Artificial Intelligence Q1 52 / 350

85%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

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 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 ARTIF INTELL 309
2 J ARTIF INTELL RES 97
3 THEOR COMPUT SCI 47
4 J ACM 42
5 THEOR PRACT LOG PROG 42
6 ANN MATH ARTIF INTEL 41
7 J MACH LEARN RES 36
8 IEEE T EVOLUT COMPUT 34
9 INT J APPROX REASON 30
10 J COMPUT SYST SCI 26
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 332
2 ARTIF INTELL 309
3 J ARTIF INTELL RES 169
4 INT J APPROX REASON 116
5 THEOR PRACT LOG PROG 101
6 SENSORS-BASEL 98
7 EXPERT SYST APPL 97
8 KNOWL-BASED SYST 74
9 APPL SCI-BASEL 73
10 SOFT COMPUT 71

高引用文章

  • Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences引用次数:99
  • Predicting citywide crowd flows using deep spatio-temporal residual networks引用次数:37
  • Autonomous agents modelling other agents: A comprehensive survey and open problems引用次数:24
  • Representation learning with extreme learning machines and empirical mode decomposition for wind speed forecasting methods引用次数:7
  • Online spatio-temporal matching in stochastic and dynamic domains引用次数:6
  • A deep learning framework for Hybrid Heterogeneous Transfer Learning引用次数:6
  • A computational framework for conceptual blending引用次数:6
  • Item response theory in AI: Analysing machine learning classifiers at the instance level引用次数:6
  • Learning in the machine: Random backpropagation and the deep learning channel引用次数:6
  • Clustering ensemble based on sample's stability引用次数:5
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