Frontiers In Artificial Intelligence
  • JCR分区:Q2
  • CiteScore :6.1

Frontiers In Artificial IntelligenceSCIE

国际简称:Frontiers In Artificial Intelligence 中文名称:人工智能前沿

Frontiers In Artificial Intelligence杂志是一本Multiple应用杂志。是一本学术杂志,由Frontiers Media S.A.出版,始终保持着高质量和高水平的学术内容。

  • ISSN:2624-8212

  • 出版地区:Switzerland

  • 出版语言:English

  • 是否OA:开放

  • 预计审稿时间: 13 Weeks

  • 影响因子:3

  • 是否预警:否

  • 研究方向:Multiple

  • 年发文量:216

  • 研究类文章占比:81.94%

  • Gold OA文章占比:99.85%

杂志简介

《人工智能前沿》是一个专注于人工智能领域的国际学术期刊,由Frontiers Media SA出版。该期刊旨在发表人工智能及其子领域的前沿研究,包括但不限于机器学习、神经计算、认知科学、机器人学、计算机视觉和自然语言处理等。期刊采用开放获取模式,确保研究成果能够迅速广泛地传播给全球科学界和公众。

杂志强调跨学科研究和创新方法的应用。期刊通过同行评审过程来保证发表的研究质量,确保只有经过严格审查的高质量论文才能被接受。此外,期刊的开放获取政策使得所有研究人员都能够免费访问和利用这些资源,从而加速科学发现和技术发展。它是人工智能领域内一个重要的国际学术期刊,它不仅提供了一个展示最新研究成果的平台,而且通过其高影响力和广泛的学术网络,对全球人工智能研究社区产生了显著影响。对于希望在人工智能领域进行学术交流和推广研究成果的学者来说,该期刊是一个理想的发表渠道。

值得一提的是,Frontiers In Artificial Intelligence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6.1,该期刊2023年的影响因子达到3,再次验证了其优秀学术水平。

Frontiers In Artificial Intelligence是一本开放获取期刊,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

CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

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。

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, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q2 92 / 197

53.6%

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q2 95 / 249

62%

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 ESCI Q3 115 / 198

42.17%

学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS ESCI Q3 147 / 251

41.63%

CiteScore 分区(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6.1 0.757 1.335
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q2 129 / 350

63%

文章摘录

  • Bone age assessment based on deep neural networks with annotation-free cascaded critical bone region extraction Author: Li, Zhangyong; Chen, Wang; Ju, Yang; Chen, Yong; Hou, Zhengjun; Li, Xinwei; Jiang, Yuhao Journal: FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 6, Issue , pp. -. DOI: 10.3389/frai.2023.1142895

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