Multimedia SystemsSCIE
国际简称：MULTIMEDIA SYST 中文名称：多媒体系统Multimedia Systems杂志是一本工程技术-计算机：理论方法应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Springer Berlin Heidelberg出版，该期刊创刊于1993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3区，显示出其优秀的学术水平和影响力。
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ISSN：0942-4962
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出版地区：GERMANY
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出版周期：Bimonthly
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E-ISSN：1432-1882
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创刊时间：1993
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出版语言：English
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是否OA：未开放
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预计审稿时间： 约3.0个月
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影响因子：3.5
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是否预警：否
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研究方向：工程技术,计算机：理论方法
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年发文量：149
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研究类文章占比：99.33%
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Gold OA文章占比：4.45%
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H-index：53
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出版国人文章占比：0.33
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开源占比：0.0203
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文章自引率：0.0769...
杂志简介
本期刊详细介绍了多媒体计算、通信、存储和应用各个方面的创新研究理念、新兴技术、最新方法和工具。它以理论、实验和综述文章为特色。
值得一提的是，Multimedia Systems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Q1评级。此外，其CiteScore指数达到5.4，该期刊2023年的影响因子达到3.5，再次验证了其优秀学术水平。
Multimedia Systems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, THEORY & METHODS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。
期刊指数
中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子
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 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机：理论方法
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
计算机：信息系统
3区
4区
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JCR 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, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 83 / 249 |
66.9% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 31 / 143 |
78.7% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | SCIE | Q2 | 85 / 251 |
66.33% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 34 / 143 |
76.57% |
CiteScore 分区（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||
| 5.4 | 0.745 | 1.111 |
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文章摘录
- Position constrained network for 3D human pose estimation Author: Dong, Xiena; Yu, Jun; Zhang, Jian Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 2, pp. 459-468. DOI: 10.1007/s00530-021-00880-9
- Towards a multimodal human activity dataset for healthcare Author: Hu, Menghao; Luo, Mingxuan; Huang, Menghua; Meng, Wenhua; Xiong, Baochen; Yang, Xiaoshan; Sang, Jitao Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 1, pp. 1-13. DOI: 10.1007/s00530-021-00875-6
- Asymmetric exponential loss function for crack segmentation Author: Liu, Fan; Wang, Junfeng; Chen, Delong; Shen, Chunmei; Xu, Feng Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 2, pp. 539-552. DOI: 10.1007/s00530-022-00944-4
- Perturbation consistency and mutual information regularization for semi-supervised semantic segmentation Author: Wu, Yulin; Liu, Chang; Chen, Lei; Zhao, Dong; Zheng, Qinghe; Zhou, Hongchao Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 2, pp. 511-523. DOI: 10.1007/s00530-022-00931-9
- Multi-head attention-based two-stream EfficientNet for action recognition Author: Zhou, Aihua; Ma, Yujun; Ji, Wanting; Zong, Ming; Yang, Pei; Wu, Min; Liu, Mingzhe Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 2, pp. 487-498. DOI: 10.1007/s00530-022-00961-3
- FPF-Net: feature propagation and fusion based on attention mechanism for pancreas segmentation Author: Chen, Haipeng; Liu, Yunjie; Shi, Zenan Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 2, pp. 525-538. DOI: 10.1007/s00530-022-00963-1
- Improving text-image cross-modal retrieval with contrastive loss Author: Zhang, Chumeng; Yang, Yue; Guo, Junbo; Jin, Guoqing; Song, Dan; Liu, An An Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 2, pp. 569-575. DOI: 10.1007/s00530-022-00962-2
- Evil vs evil: using adversarial examples to against backdoor attack in federated learning Author: Liu, Tao; Li, Mingjun; Zheng, Haibin; Ming, Zhaoyan; Chen, Jinyin Journal: MULTIMEDIA SYSTEMS. 2023; Vol. 29, Issue 2, pp. 553-568. DOI: 10.1007/s00530-022-00965-z
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