2019年最新中科院人工智能领域JCR期刊分区（附2019-2020人工智能领域顶级会议分类表）

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本文列举了2019年度在人工智能领域内被广泛认可的顶级期刊与会议，包括CVPR、NIPS、ICML等A类会议，以及ECCV、ICRA等B类会议，涵盖了计算机视觉、机器学习、自然语言处理等多个子领域。

2019年最新中科院人工智能领域JCR期刊分区
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二、人工智能领域国际会议分类表

注记：括号内为H-Index

A类

  • CVPR: Computer Vision and Pattern Recognition (240)
  • NIPS：Advances in Neural Information Processing (169)
  • ICML：International Conference on Machine Learn
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2019年12月更新的中科院JCR分区表，包括各个学科各个期刊2019年12月最新分区，还包括了新增期刊
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06-30
2020年6月29日，科睿唯安发布的2019年期刊引证报告(Journal Citation Reports, JCR)。
2019中科院最新SCI分区表.xls
02-06
2019年中科院JCR分区！有需要的可以看看！是最新http://www.fenqubiao.com/平台上下载的！
中科院JCR期刊分区介绍
qq_32515081的博客
04-20 3119
中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果。分区表设计的思路始于2000年之初，旨在纠正当时国内科研界对不同学科期刊影响因子数值差异的忽视。自2004年发布之后，分区表为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。
【SCI】【计算机视觉】【图像处理】【工程：电子与电气】一二三四区期刊推荐（自用版本）
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SCI一二三四区期刊,自用版本,zhuyaode 方向是计算机视觉,图像处理,人工智能
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小白科普向！一篇搞定发paper基本概念！SCI、EI、会议/期刊、分区、CCF、DOI、IF、h-index、及cs/ee常见会议：CVPR、GlobeCOM等
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机器人学(Robotics)涉及机械、控制、计算机和电子等领域，是十足的交叉学科，所涉及的概念和技术也非常多。 因科研关系，需要大量读Paper借鉴思路，了解前沿的研究进展。之前读文章总是像无头苍蝇一样在知网、百度学术、谷歌学术上一顿搜索，看题目和摘要和自己的研究相关，大致选择比较感兴趣的就往下细读，费时费力读完往往发现收益不大，要么是文章包装很好，其中的逻辑细节、实验设置、结果呈现缺令人不敢恭维，要么是它的确有可圈可点的地方，但是因没有开源代码或者相应的研究不成体系(无法溯源到大的研究团队)，不能跟踪学
期刊论文分区与会议类别
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05-12 9751
前言 学术论文分为期刊和会议。之前或多或少了解了期刊论文分区和会议分类，但没有系统，在这篇文章中我记叙一些论文的基本常识。 期刊论文 期刊论文是
计算机视觉顶尖期刊和会议的段子
3D视觉工坊
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达CVPR/ICCV/ECCV常见论文:1.我们在imagenet上提升了0.1%！2.研究生梯度下降(graduate student...
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如何评价CCF刊物和会议的调整申请中升级A类的会议数量猛增？CSCW和变成了A令人满意.>__ ? 5 ? ? 12 条评论 ? ? ? 感谢 ? 广告? 知乎用户 8 人赞同了该回答 真...为什么有的sci一年只收几十篇论文(计算机专业)？某985高校，学校有期刊等级规定，可是学校的d级是ccf的b类，要求算是很高了。最让人心碎 的是，动不动就…请问CCF C类的会议(比如ICIP)可以...
人工智能领域 jcr 一区期刊名单，期刊分析
05-18
### 人工智能领域 JCR Q1 期刊列表及分析 #### 1. **Artificial Intelligence Review** 该期刊由 Springer 出版，专注于人工智能领域的前沿研究与应用[^1]。其主要内容涉及 AI 技术、算法及其应用的综述和教程性文章。此外，它还提供了对 AI 领域重大进展的评估与评论。以下是具体指标： - 影响因子（2023年）：10.7 - 五年影响因子：11.7 - 中科院分区：2区（计算机科学 - 人工智能） - 收录方向：人工智能算法和技术、机器学习、深度学习、认知科学与自动化系统的应用。 #### 2. **IEEE Computational Intelligence Magazine** 这是一份面向计算智能领域的高质量期刊，涵盖了神经网络、模糊逻辑、进化计算等多个子领域。作为 IEEE 的旗舰刊物之一，它的影响力广泛且深远。 - 影响因子：约8.5（根据最新统计） - JCR 分区：Q1区（工程学 - 计算机科学） #### 3. **Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)** 这是一个开放获取的顶级学术期刊，专门发布有关人工智能的基础理论和实际应用的研究成果。由于其严格的审稿流程，被公认为是 AI 领域最具权威性的杂志之一。 - 影响因子：约4.9 - JCR 分区：Q1区（人工智能领域） #### 4. **Neural Networks** 此期刊聚焦于人工神经网络及相关模型的设计、实现和发展过程中的各种问题。它不仅限于纯理论探讨，也鼓励提交具有潜在工业价值的应用型稿件。 - 影响因子：约6.2 - JCR 分区：Q1区（计算机科学 - 跨学科应用） #### 5. **Pattern Recognition** 模式识别是现代人工智能技术的核心组成部分，《Pattern Recognition》正是为此设立的一本国际知名期刊。通过发表原创性和创新性强的文章来促进这一学科的发展。 - 影响因子：约7.2 - JCR 分区：Q1区（工程技术 - 自动化控制） --- ### 综合分析 从以上列举可以看出，在选择适合自己的投稿目标之前需要考虑几个方面因素： - **研究主题匹配度**：每种期刊都有特定的兴趣范围，作者应确保自己工作的性质契合所选期刊的要求； - **影响力大小**：高影响因子通常意味着更高的曝光率和认可程度；然而过高的门槛也可能增加拒稿风险； - **出版周期长短**：对于时间敏感型项目来说，快速反馈机制尤为重要；某些特刊甚至可以做到三个月内完成整个评审至上线全过程[^3]。 最后值得注意的是虽然这里只列出了部分代表作，但实际上还有许多其他优秀的候选对象可供挑选。因此建议进一步查阅最新的JCR报告或者咨询同行专家意见后再做最终决定。 ```python import pandas as pd data = { 'Name': ['Artificial Intelligence Review', 'IEEE Computational Intelligence Magazine', 'Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)', 'Neural Networks', 'Pattern Recognition'], 'Impact Factor': [10.7, 8.5, 4.9, 6.2, 7.2], 'Partition(JCR)': ['Q1', 'Q1', 'Q1', 'Q1', 'Q1'] } df = pd.DataFrame(data) print(df) ```
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