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半导体制造的IEEE交易

英文名称:Ieee Transactions On Semiconductor Manufacturing   国际简称:IEEE T SEMICONDUCT M
《Ieee Transactions On Semiconductor Manufacturing》杂志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊创刊于1988年,发行周期Quarterly,每期杂志都汇聚了全球工程技术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,内容涵盖了工程技术的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为工程技术-PHYSICS, APPLIED事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
工程技术
大类学科
0894-6507
ISSN
1558-2345
E-ISSN
预计审稿速度: 约6.0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

半导体制造的IEEE交易杂志简介

出版商:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Quarterly
出版年份:1988
中文名称:半导体制造的IEEE交易

半导体制造的IEEE交易(国际简称IEEE T SEMICONDUCT M,英文名称Ieee Transactions On Semiconductor Manufacturing)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1988年创刊以来,始终站在工程技术研究的前沿。该期刊致力于发表在工程技术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,为工程技术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USA、South Korea、CHINA MAINLAND、Japan、Taiwan、GERMANY (FED REP GER)、Belgium、India、Netherlands、Singapore等国家和地区的研究者在《Ieee Transactions On Semiconductor Manufacturing》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60篇、2015年:发表文章68篇、2016年:发表文章51篇、2017年:发表文章70篇、2018年:发表文章63篇、2019年:发表文章80篇、2020年:发表文章77篇、2021年:发表文章63篇、2022年:发表文章77篇、2023年:发表文章74篇。这些数据反映了期刊在全球工程技术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。《Ieee Transactions On Semiconductor Manufacturing》将继续致力于推动工程技术领域的知识传播和科学进步,为全球工程技术问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2.3
  • 文章自引率:0.1111...
  • Gold OA文章占比:4.67%
  • CiteScore:5.2
  • 年发文量:74
  • 开源占比:0.106
  • SJR指数:0.967
  • H-index:59
  • SNIP指数:1.237
  • 出版国人文章占比:0.13

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:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 175 / 352

50.4%

学科:ENGINEERING, MANUFACTURING SCIE Q3 41 / 68

40.4%

学科:PHYSICS, APPLIED SCIE Q3 100 / 179

44.4%

学科:PHYSICS, CONDENSED MATTER SCIE Q3 45 / 79

43.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q3 183 / 354

48.45%

学科:ENGINEERING, MANUFACTURING SCIE Q3 35 / 68

49.26%

学科:PHYSICS, APPLIED SCIE Q3 92 / 179

48.88%

学科:PHYSICS, CONDENSED MATTER SCIE Q2 33 / 79

58.86%

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
工程技术 3区
PHYSICS, APPLIED 物理:应用 PHYSICS, CONDENSED MATTER 物理:凝聚态物理 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 ENGINEERING, MANUFACTURING 工程:制造
3区 3区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
5.2 0.967 1.237
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Industrial and Manufacturing Engineering Q2 114 / 384

70%

大类:Engineering 小类:Condensed Matter Physics Q2 131 / 434

69%

大类:Engineering 小类:Electronic, Optical and Magnetic Materials Q2 89 / 284

68%

大类:Engineering 小类:Electrical and Electronic Engineering Q2 250 / 797

68%

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 IEEE T SEMICONDUCT M 182
2 INT J PROD RES 33
3 EXPERT SYST APPL 30
4 IEEE T AUTOM SCI ENG 25
5 J APPL PHYS 19
6 JPN J APPL PHYS 18
7 APPL PHYS LETT 17
8 J ELECTROCHEM SOC 16
9 J MACH LEARN RES 16
10 CHEMOMETR INTELL LAB 15
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE T SEMICONDUCT M 182
2 IEEE T AUTOM SCI ENG 79
3 IEEE ACCESS 48
4 ECS J SOLID STATE SC 33
5 COMPUT IND ENG 24
6 INT J PROD RES 20
7 J MANUF SYST 17
8 COMPUT IND 16
9 IEEE T ELECTRON DEV 16
10 INT J ADV MANUF TECH 16

高引用文章

  • Wafer Map Defect Pattern Classification and Image Retrieval Using Convolutional Neural Network引用次数:41
  • Classification of Mixed-Type Defect Patterns in Wafer Bin Maps Using Convolutional Neural Networks引用次数:24
  • Hybrid Particle Swarm Optimization Combined With Genetic Operators for Flexible Job-Shop Scheduling Under Uncertain Processing Time for Semiconductor Manufacturing引用次数:23
  • Convolutional Neural Network for Wafer Surface Defect Classification and the Detection of Unknown Defect Class引用次数:22
  • AdaBalGAN: An Improved Generative Adversarial Network With Imbalanced Learning for Wafer Defective Pattern Recognition引用次数:15
  • A Voting Ensemble Classifier for Wafer Map Defect Patterns Identification in Semiconductor Manufacturing引用次数:15
  • Epitaxial beta-Ga2O3 and beta-(AlxGa1-x)(2)O-3/beta-Ga2O3 Heterostructures Growth for Power Electronics引用次数:15
  • Decision Tree Ensemble-Based Wafer Map Failure Pattern Recognition Based on Radon Transform-Based Features引用次数:13
  • A Data Driven Cycle Time Prediction With Feature Selection in a Semiconductor Wafer Fabrication System引用次数:12
  • Deep-Structured Machine Learning Model for the Recognition of Mixed-Defect Patterns in Semiconductor Fabrication Processes引用次数:12
若用户需要出版服务,请联系出版商:IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141。