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Journal Of Machine Learning Research SCIE

Journal Of Machine Learning Research

  • ISSN:1532-4435
  • ESSN:1533-7928
  • 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱:J MACH LEARN RES
  • 出版地區(qū):UNITED STATES
  • 出版周期:Bimonthly
  • 研究方向:工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):人工智能
  • 出版年份:2001
  • 語(yǔ)言:English
  • 是否OA:開(kāi)放
  • 學(xué)科領(lǐng)域

    計(jì)算機(jī)科學(xué)
  • 中科院分區(qū)

    3區(qū)
  • JCR分區(qū)

    Q1
  • IF影響因子

    4.3
  • 是否預(yù)警

期刊簡(jiǎn)介

Journal Title:Journal Of Machine Learning Research

The Journal of Machine Learning Research (JMLR) provides an international forum for the electronic and paper publication of high-quality scholarly articles in all areas of machine learning. All published papers are freely available online.

JMLR has a commitment to rigorous yet rapid reviewing.

JMLR seeks previously unpublished papers on machine learning that contain:

new principled algorithms with sound empirical validation, and with justification of theoretical, psychological, or biological nature;

experimental and/or theoretical studies yielding new insight into the design and behavior of learning in intelligent systems;

accounts of applications of existing techniques that shed light on the strengths and weaknesses of the methods;

formalization of new learning tasks (e.g., in the context of new applications) and of methods for assessing performance on those tasks;

development of new analytical frameworks that advance theoretical studies of practical learning methods;

computational models of data from natural learning systems at the behavioral or neural level; or extremely well-written surveys of existing work.

中文簡(jiǎn)介

《機(jī)器學(xué)習(xí)研究雜志》(JMLR)為機(jī)器學(xué)習(xí)各個(gè)領(lǐng)域的高質(zhì)量學(xué)術(shù)文章的電子版和紙質(zhì)出版提供了一個(gè)國(guó)際論壇。所有已發(fā)表的論文均可在線免費(fèi)獲取。

JMLR 致力于嚴(yán)格而快速的審查。

JMLR 尋求以前未發(fā)表的機(jī)器學(xué)習(xí)論文,其中包含:

具有可靠經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證的新原理算法,以及理論、心理或生物學(xué)性質(zhì)的論證;

實(shí)驗(yàn)和/或理論研究,對(duì)智能系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)和行為產(chǎn)生新的見(jiàn)解;

現(xiàn)有技術(shù)的應(yīng)用說(shuō)明,闡明了方法的優(yōu)缺點(diǎn);

新學(xué)習(xí)任務(wù)的形式化(例如,在新的應(yīng)用背景下)和評(píng)估這些任務(wù)表現(xiàn)的方法;

開(kāi)發(fā)新的分析框架,推動(dòng)實(shí)踐學(xué)習(xí)方法的理論研究;

行為或神經(jīng)層面的自然學(xué)習(xí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的計(jì)算模型;或?qū)ΜF(xiàn)有工作進(jìn)行極其出色的調(diào)查。

期刊點(diǎn)評(píng)

Journal Of Machine Learning Research創(chuàng)刊于2001年,由Microtome Publishing出版商出版,收稿方向涵蓋工程技術(shù) - 計(jì)算機(jī):人工智能全領(lǐng)域,此刊是中等級(jí)別的SCI期刊,所以過(guò)審相對(duì)來(lái)講不是特別難,但是該刊專業(yè)認(rèn)可度不錯(cuò),仍然是一本值得選擇的SCI期刊 。平均審稿速度 約2月 ,影響因子指數(shù)4.3,該期刊近期沒(méi)有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū) 3區(qū)

名詞解釋:
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū),基礎(chǔ)版分為13個(gè)大類學(xué)科,然后按照各類期刊影響因子分別將每個(gè)類別分為四個(gè)區(qū),影響因子5%為1區(qū),6%-20%為2區(qū),21%-50%為3區(qū),其余為4區(qū)。

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2022年12月升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2021年12月基礎(chǔ)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 3區(qū) 3區(qū)

中科院分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2020年12月舊的升級(jí)版)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū) AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自動(dòng)化與控制系統(tǒng) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 4區(qū) 4區(qū)

WOS分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS SCIE Q1 21 / 84

75.6%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 54 / 197

72.8%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS SCIE Q2 29 / 84

66.07%

學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 74 / 198

62.88%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù),Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息,來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分,根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中,最后的劃分結(jié)果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質(zhì)量最高。

CiteScore分區(qū)(數(shù)據(jù)版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
18.8 2.796 4.031
學(xué)科 分區(qū) 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q1 1 / 278

99%

大類:Mathematics 小類:Control and Systems Engineering Q1 10 / 321

97%

大類:Mathematics 小類:Software Q1 20 / 407

95%

大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence Q1 20 / 350

94%

名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過(guò)加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來(lái)源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。

其他數(shù)據(jù)

是否OA開(kāi)放訪問(wèn): h-index: 年文章數(shù):
開(kāi)放 173 349
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎): 開(kāi)源占比(OA被引用占比):
0.00% 4.3 0
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
USA 366
CHINA MAINLAND 75
France 66
England 61
GERMANY (FED REP GER) 50
Canada 34
Switzerland 32
Israel 23
Netherlands 15
Singapore 14

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 61
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 30
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY 27
STANFORD UNIVERSITY 21
UNIVERSITY OF CHICAGO 21
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... 20
ETH ZURICH 19
GOOGLE INCORPORATED 19
UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM 19
UNIVERSITY OF OXFORD 19

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
J MACH LEARN RES 430
ANN STAT 264
IEEE T INFORM THEORY 161
J R STAT SOC B 138
J AM STAT ASSOC 136
MACH LEARN 90
BIOMETRIKA 74
NEURAL COMPUT 63
MATH PROGRAM 62
SIAM J OPTIMIZ 62

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 1488
NEUROCOMPUTING 494
J MACH LEARN RES 430
SENSORS-BASEL 266
SCI REP-UK 263
PATTERN RECOGN 253
EXPERT SYST APPL 229
IEEE T NEUR NET LEAR 226
APPL SCI-BASEL 218
KNOWL-BASED SYST 208

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
Deep Hidden Physics Models: Deep... 49
Neural Architecture Search: A Su... 43
Automatic Differentiation in Mac... 29
To Tune or Not to Tune the Numbe... 26
Pyro: Deep Universal Probabilist... 26
All Models are Wrong, but Many a... 25
Emergence of Invariance and Dise... 22
PyOD: A Python Toolbox for Scala... 22
Quantized Neural Networks: Train... 20
Hyperband: A Novel Bandit-Based ... 20

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