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Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology

Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology

ACM T INTEL SYST TEC

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  • 出版國家或地區(qū):UNITED STATES
  • ISSN:2157-6904
  • ESSN:2157-6912
  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
  • 語言:English
  • 創(chuàng)刊時間:2010
  • 期刊收錄:SCIE
  • 出版周期:6 issues/year
期刊簡介 分區(qū)信息 Cite Score 期刊建議 期刊指數(shù)

期刊簡介

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》是一本由Association for Computing Machinery (ACM)出版商出版的專業(yè)計算機科學期刊,該刊創(chuàng)刊于2010年,刊期6 issues/year,該刊已被國際權威數(shù)據庫SCIE收錄。在中科院最新升級版分區(qū)表中,該刊分區(qū)信息為大類學科:計算機科學4區(qū),小類學科:計算機:人工智能 4區(qū);計算機:信息系統(tǒng) 4區(qū);在JCR(Journal Citation Reports)分區(qū)等級為Q1。該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域,旨在及時、準確、全面地報道國內外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領域取得的最新研究成果、工作進展及學術動態(tài)、技術革新等,促進學術交流,鼓勵學術創(chuàng)新。2023年影響因子為7.2,平均審稿速度 。

分區(qū)信息

中科院分區(qū)(當前數(shù)據版本:2023年12月升級版)

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 4區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統(tǒng) 4區(qū) 4區(qū)

中科院分區(qū)(當前數(shù)據版本:2022年12月升級版)

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(當前數(shù)據版本:2021年12月舊的升級版)

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(當前數(shù)據版本:2021年12月基礎版)

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(當前數(shù)據版本:2021年12月升級版)

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統(tǒng) 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(當前數(shù)據版本:2020年12月舊的升級版)

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計算機科學 3區(qū) COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 計算機:信息系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 3區(qū) 4區(qū)

名詞釋義:中科院分區(qū)是中國科學院國家科學圖書館制定,中科院分區(qū)目前分為基礎版和升級版(試行),基礎版先將JCR中所有期刊分為13大類學科,每個學科分類按照期刊的3年平均影響因子高低,分為4四個區(qū);升級版將期刊分為18個大類學科,涵蓋數(shù)學、物理與天體物理、化學、材料科學、地球科學等大類學科;升級版設計了“期刊超越指數(shù)”取代影響因子指標。期刊超越指數(shù)即本刊論文的被引頻次高于相同主題、相同文獻類型的其它期刊的概率。

JCR分區(qū)(當前數(shù)據版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 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(qū) 收錄子集 分區(qū) 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%

名詞釋義:JCR(Journal Citation Reports)由科睿唯安公司(前身為湯森路透)開發(fā),JCR分區(qū)將期刊分為176個學科。該排名根據當年不同學科的影響因子,分為Q1、Q2、Q3、Q4四個區(qū)域。 Q1代表不同學科進行分類可以影響細胞因子前25%的期刊,以此作為類推,Q2是前25%-50%的期刊,Q3是前50%-75%的期刊,Q4是后期75%的期刊。

Cite Score 數(shù)值(2024年最新版)

Cite Score 排名

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

90%

大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence Q1 72 / 350

79%

名詞釋義:CiteScore 是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標,其作用是測量期刊的篇均影響力。當年CiteScore 的計算依據是期刊最近4年 (含計算年度) 的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù),文獻類型包括:文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據論文,社論勘誤表、信件、說明和簡短調查等非同行評議的文獻類型均不包含在內。

期刊建議

1、Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology期刊級別中等偏靠后,影響力一般,競爭相對來說不算太難,過審也相對較容易,建議您可以關注。研究方向為COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS,建議您投遞與此行業(yè)相關的稿件,以兔被拒稿耽誤您的時間。建議稿件控制10頁以上,4600單詞字數(shù)以上(未翻譯中文字數(shù)8600字數(shù)以上);文章撰寫語言為英語;(單欄格式,單倍行距,內容10號字體,文章內容包含:題目,所有作者姓名、最高學位,作者單位(精確到部門),通信作者郵箱,摘要,關鍵詞,內容,總結,項目基金,參考文獻,所有作者相片+簡介)。

2、該期刊近年沒有被列入國際期刊預警名單(2021年12月發(fā)布的2021版),廣大學者可以放心選擇。鼓勵提交以前未發(fā)表的文章,禁止一稿多投;拒絕抄襲、機械性的稿件;平均審稿速度 。

3、稿件重復率控制10%以內,論文務必保證原創(chuàng)性、圖標、公式、引文等要素齊備,已發(fā)表或引用過度的文章將不會被出版和檢索。

4、稿件必須有較好的英語表達水平,有圖,有表,有公式,有數(shù)據或設計,有算法(方案,模型),實驗,仿真等。

5、參考文獻控制25條以上,參考文獻引用一半以上控制在近5年以內;圖表分辨率必須達到300dpi;參考文獻與文獻綜述能反映國際研究前沿。

6、若您想聯(lián)系Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology出版商,請根據該地址聯(lián)系:2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701。

7、如果你想快速在SCI期刊發(fā)表,可以咨詢本站的客服老師,我們將為你提供SCI期刊全過程管理服務,不成功不收取任何費用。

期刊指數(shù)

影響因子 h-index Gold OA文章占比 研究類文章占比 OA開放訪問 平均審稿速度
7.2 46 1.69% 99.12% 未開放

IF值(影響因子)趨勢圖

中科院JCR分區(qū)趨勢圖

引文指標和發(fā)文量趨勢圖

自引數(shù)據趨勢圖

名詞釋義:影響因子 簡稱IF,是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數(shù)據。 即某期刊前兩年發(fā)表的論文在該報告年份(JCR year)中被引用總次數(shù)除以該期刊在這兩年內發(fā)表的論文總數(shù)。這是一個國際上通行的期刊評價指標,是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。

熱門期刊

中科院同小類學科熱門期刊 影響因子 中科院分區(qū) 瀏覽次數(shù)
Computer-aided Design 3 3區(qū) 7719
Control Engineering Practice 5.4 2區(qū) 4689
Journal Of Industrial Information Integration 10.4 1區(qū) 2966
Journal Of Functional Programming 1.1 3區(qū) 2788
Physical Communication 2 4區(qū) 2434
Acm Transactions On Intelligent Systems And Technology 7.2 4區(qū) 2404
Neurocomputing 5.5 2區(qū) 2234
Neural Networks 6 1區(qū) 2143
International Journal Of Machine Learning And Cybernetics 3.1 3區(qū) 2116
Ieee Access 3.4 3區(qū) 2105

更多問題

免責聲明

若用戶需要出版服務,請聯(lián)系出版商:2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701。