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當前位置: 首頁 JCRQ1 期刊介紹(非官網(wǎng))
Artificial Intelligence

Artificial Intelligence

SCIE

國際簡稱:ARTIF INTELL  參考譯名:人工智能

  • 中科院分區(qū)

    2區(qū)

  • CiteScore分區(qū)

    Q1

  • JCR分區(qū)

    Q1

基本信息:
ISSN:0004-3702
E-ISSN:1872-7921
是否OA:未開放
是否預警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地區(qū):NETHERLANDS
出版商:Elsevier
出版語言:English
出版周期:Monthly
出版年份:1970
研究方向:工程技術(shù)-計算機:人工智能
評價信息:
影響因子:5.1
H-index:135
CiteScore指數(shù):11.2
SJR指數(shù):2.042
SNIP指數(shù):3.512
發(fā)文數(shù)據(jù):
Gold OA文章占比:45.04%
研究類文章占比:100.00%
年發(fā)文量:126
自引率:0.0138...
開源占比:0.1981
出版撤稿占比:0
出版國人文章占比:0.07
OA被引用占比:0.0551...
英文簡介 期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

英文簡介Artificial Intelligence期刊介紹

The journal of Artificial Intelligence (AIJ), which commenced publication in 1970, is now the generally accepted premier international forum for the publication of results of current research in this field. The journal welcomes papers on broad aspects of AI that constitute advances in the overall field including, but not limited to:

automated reasoning and inference,

cognition and AI,

cognition and AI,

case-based reasoning,

commonsense reasoning,

computer vision,

constraint processing,

ethical AI,

explainable AI,

heuristic search,

human interfaces,

intelligent robotics,

knowledge representation,

machine learning,

multi-agent systems,

natural language processing,

planning and action,

reasoning under uncertainty.

The journal reports results achieved in addition to proposals for new ways of looking at AI problems, both of which must include demonstrations of value and effectiveness. Papers describing applications of AI are also welcome, but the focus should be on how new and novel AI methods advance performance in application areas, rather than a presentation of yet another application of conventional AI methods. Papers on applications should describe a principled solution, emphasize its novelty, and present an in-depth evaluation of the AI techniques being exploited.

期刊簡介Artificial Intelligence期刊介紹

《Artificial Intelligence》自1970出版以來,是一本計算機科學優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學研究結(jié)果,并為計算機科學各個領域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關(guān)注點:

Cite Score數(shù)據(jù)(2024年最新版)Artificial Intelligence Cite Score數(shù)據(jù)

  • CiteScore:11.2
  • SJR:2.042
  • SNIP:3.512
學科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Arts and Humanities 小類:Language and Linguistics Q1 7 / 1088

99%

大類:Arts and Humanities 小類:Linguistics and Language Q1 8 / 1167

99%

大類:Arts and Humanities 小類:Artificial Intelligence Q1 52 / 350

85%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區(qū)Artificial Intelligence 中科院分區(qū)

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū)
計算機科學 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 2區(qū)

中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內(nèi)學術(shù)期刊依據(jù)影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù),得到了全國各地高校、科研機構(gòu)的廣泛認可。

中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次,類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始,這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

歷年中科院分區(qū)趨勢圖

JCR分區(qū)Artificial Intelligence JCR分區(qū)

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 44 / 197

77.9%

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 Q2 77 / 198

61.36%

JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學術(shù)文獻質(zhì)量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區(qū),這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發(fā)文數(shù)據(jù)

2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
  • 國家/地區(qū)數(shù)量
  • England53
  • USA50
  • GERMANY (FED REP GER)33
  • Italy31
  • CHINA MAINLAND30
  • France30
  • Australia22
  • Israel20
  • Spain19
  • Austria16

本刊中國學者近年發(fā)表論文

  • 1、Search-engine-augmented dialogue response generation with cheaply supervised query production

    Author: Wang, Ante; Song, Linfeng; Liu, Qi; Mi, Haitao; Wang, Longyue; Tu, Zhaopeng; Su, Jinsong; Yu, Dong

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 319, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2023.103874

  • 2、Multi resource allocation with partial preferences

    Author: Wang, Haibin; Sikdar, Sujoy; Guo, Xiaoxi; Xia, Lirong; Cao, Yongzhi; Wang, Hanpin

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 314, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2022.103824

  • 3、G-LIME: Statistical learning for local interpretations of deep neural networks using global priors

    Author: Li, Xuhong; Xiong, Haoyi; Li, Xingjian; Zhang, Xiao; Liu, Ji; Jiang, Haiyan; Chen, Zeyu; Dou, Dejing

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 314, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2022.103823

  • 4、Improved local search for the minimum weight dominating set problem in massive graphs by using a deep optimization mechanism

    Author: Chen, Jiejiang; Cai, Shaowei; Wang, Yiyuan; Xu, Wenhao; Ji, Jia; Yin, Minghao

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 314, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2022.103819

  • 5、Natural language watermarking via paraphraser-based lexical substitution

    Author: Qiang, Jipeng; Zhu, Shiyu; Li, Yun; Zhu, Yi; Yuan, Yunhao; Wu, Xindong

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 317, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2023.103859

  • 6、A general approach to extension-based semantics in abstract argumentation

    Author: Tan, Lixing; Zhu, Zhaohui; Zhang, Jinjin

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 315, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2022.103836

  • 7、Rationalizing predictions by adversarial information calibration

    Author: Sha, Lei; Camburu, Oana-Maria; Lukasiewicz, Thomas

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 315, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2022.103828

  • 8、Towards well-generalizing meta-learning via adversarial task augmentation

    Author: Wang, Haoqing; Mai, Huiyu; Gong, Yuhang; Deng, Zhi-Hong

    Journal: ARTIFICIAL INTELLIGENCE. 2023; Vol. 317, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.artint.2023.103875

投稿常見問題

通訊方式:ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。

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