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Machine Intelligence Research

SCIE

國際簡稱：MACH INTELL RES 參考譯名：機器智能研究

中科院分區
4區
CiteScore分區
Q1
JCR分區
Q1

基本信息：: ISSN：2731-538X; E-ISSN：2731-5398; 是否OA：未開放; 是否預警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版商：Chinese Academy of Sciences; 出版語言：English; 研究方向：Multiple

評價信息：: 影響因子：6.4; CiteScore指數：6.7; SJR指數：1.68; SNIP指數：2.72

發文數據：: Gold OA文章占比：37.08%; 研究類文章占比：89.09%; 年發文量：55

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數據中科院SCI分區 JCR分區發文數據常見問題

英文簡介Machine Intelligence Research期刊介紹

Machine Intelligence Research, as an academic journal dedicated to promoting the development of the field of machine intelligence, reflects a positive response to national strategic needs and an open attitude towards global academic perspectives. This journal not only provides a platform for domestic and foreign researchers to showcase the latest research results, but also promotes academic exchanges and technological progress in key fields such as machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision by publishing high-quality original papers, reviews, and comments.

The publication content of the journal not only covers the basic theories of machine intelligence, but also pays special attention to cutting-edge innovations in this field, such as intelligent algorithms, big data processing, machine perception and cognition, etc. Through in-depth exploration of these contents, the journal aims to provide theoretical support and practical guidance for the technological progress of artificial intelligence, while also providing decision-making references and research perspectives for policy makers, industry experts, and academic researchers.

期刊簡介Machine Intelligence Research期刊介紹

《Machine Intelligence Research》是一本計算機科學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為計算機科學各個領域的原創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，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。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現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間：
計算機科學
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
SCIE
中科院4區
非預警

Cite Score數據（2024年最新版）Machine Intelligence Research Cite Score數據

CiteScore：6.7
SJR：1.681
SNIP：2.721

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Applied Mathematics	Q1	54 / 635	91%
大類：Mathematics 小類：Modeling and Simulation	Q1	42 / 324	87%
大類：Mathematics 小類：Control and Systems Engineering	Q1	78 / 321	75%
大類：Mathematics 小類：Computer Networks and Communications	Q1	99 / 395	75%
大類：Mathematics 小類：Computer Science Applications	Q2	211 / 817	74%
大類：Mathematics 小類：Signal Processing	Q2	35 / 131	73%
大類：Mathematics 小類：Computer Vision and Pattern Recognition	Q2	29 / 106	73%
大類：Mathematics 小類：Artificial Intelligence	Q2	115 / 350	67%

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表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、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Machine Intelligence Research 中科院分區

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	小類學科	分區
計算機科學	4區	AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動化與控制系統 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	4區 4區

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

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區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。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Machine Intelligence Research JCR分區

2023-2024 年最新版

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	ESCI	Q1	10 / 84	88.7%
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	ESCI	Q1	34 / 197	83%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS	ESCI	Q1	12 / 84	86.31%
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	ESCI	Q1	36 / 198	82.07%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。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，這樣讀者可以根據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

本刊中國學者近年發表論文

1、YuNet: A Tiny Millisecond-level Face Detector
Author: Wu, Wei; Peng, Hanyang; Yu, Shiqi

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-023-1423-y
2、Deep Learning-based Moving Object Segmentation: Recent Progress and Research Prospects
Author: Jiang, Rui; Zhu, Ruixiang; Su, Hu; Li, Yinlin; Xie, Yuan; Zou, Wei

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-022-1378-4
3、AI in Human-computer Gaming: Techniques, Challenges and Opportunities
Author: Yin, Qi-Yue; Yang, Jun; Huang, Kai-Qi; Zhao, Mei-Jing; Ni, Wan-Cheng; Liang, Bin; Huang, Yan; Wu, Shu; Wang, Liang

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-022-1384-6
4、A Survey on Recent Advances and Challenges in Reinforcement Learning Methods for Task-oriented Dialogue Policy Learning
Author: Kwan, Wai-Chung; Wang, Hong-Ru; Wang, Hui-Min; Wong, Kam-Fai

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-022-1347-y
5、Dynamic Movement Primitives Based Robot Skills Learning
Author: Kong, Ling-Huan; He, Wei; Chen, Wen-Shi; Zhang, Hui; Wang, Yao-Nan

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-022-1346-z
6、DynamicRetriever: A Pre-trained Model-based IR System Without an Explicit Index
Author: Zhou, Yu-Jia; Yao, Jing; Dou, Zhi-Cheng; Wu, Ledell; Wen, Ji-Rong

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-022-1373-9
7、ECG Biometrics via Enhanced Correlation and Semantic-rich Embedding
Author: Wang, Kui-Kui; Yang, Gong-Ping; Yang, Lu; Huang, Yu-Wen; Yin, Yi-Long

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-022-1345-0
8、Dual-domain and Multiscale Fusion Deep Neural Network for PPG Biometric Recognition
Author: Liu, Chun-Ying; Yang, Gong-Ping; Huang, Yu-Wen; Huang, Fu-Xian

Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s11633-022-1366-8