Machine Vision And Applications杂志是一本工程技术-工程:电子与电气应用杂志。是一本国际优秀学术杂志,由Springer Berlin Heidelberg出版,该期刊创刊于1988年,出版周期为Bimonthly,始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中,被归类为大类学科分区4区,显示出其优秀的学术水平和影响力。
ISSN:0932-8092
出版地区:UNITED STATES
出版周期:Bimonthly
E-ISSN:1432-1769
创刊时间:1988
出版语言:English
是否OA:未开放
预计审稿时间: 约6.5个月
影响因子:2.4
是否预警:否
研究方向:工程技术,工程:电子与电气
年发文量:125
研究类文章占比:100.00%
Gold OA文章占比:13.76%
H-index:58
出版国人文章占比:0.25
开源占比:0.1107
文章自引率:0.0303...
《机器视觉与应用》发表机器视觉研究与开发领域的高质量技术贡献。具体而言,编辑们鼓励提交与图像相关的计算的所有应用和工程方面的论文。特别是,涉及机器视觉的科学、商业、工业、军事和生物医学应用的原创论文都属于该期刊的范畴。
特别强调图像处理和计算机视觉的工程和技术方面。
机器视觉应用的以下方面令人感兴趣:算法、架构、VLSI 实现、机器视觉的 AI 技术和专家系统、前端传感、多维和多传感器机器视觉、实时技术、图像数据库、虚拟现实和可视化。论文必须包含重要的实验验证部分。
值得一提的是,Machine Vision And Applications已成功入选 SCIE(科学引文索引扩展板) 等国际知名数据库,这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来,该杂志一直保持着Bimonthly的出版周期,以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR(Journal Citation Reports)分区等级中,该期刊荣获Q2评级。此外,其CiteScore指数达到6.3,该期刊2023年的影响因子达到2.4,再次验证了其优秀学术水平。
Machine Vision And Applications是一本未开放获取期刊,但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了计算机科学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说,该期刊都是一份不可或缺的重要资源。
中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界,中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此,对于科研工作者来说,了解中科院SCI分区的标准和方法,以及具体的分区结果,对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。
CiteScore(或称为引用指数)是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数,这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。
自引率的计算公式为:自引率 = (期刊自己发表的文章被自己引用的次数) / (期刊自己发表的文章总数)。其中,期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文,包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高,可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。
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 |
否 | 否 | 计算机科学 4区 |
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机:人工智能
COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
计算机:控制论
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程:电子与电气
4区
4区
4区
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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 | Q3 | 111 / 197 |
43.9% |
学科:COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS | SCIE | Q2 | 14 / 32 |
57.8% |
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 170 / 352 |
51.8% |
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 | Q3 | 109 / 198 |
45.2% |
学科:COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS | SCIE | Q2 | 10 / 32 |
70.31% |
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 168 / 354 |
52.68% |
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
6.3 | 0.657 | 1.142 |
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