大類(lèi)學(xué)科:計(jì)算機(jī)科學(xué) 中科院分區(qū) 3區(qū)
JCR學(xué)科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS、COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE JCR分區(qū) Q1
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Journal Of Machine Learning Research是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一本優(yōu)秀期刊。由Microtome Publishing出版社出版。該期刊主要發(fā)表計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2001年,該期刊主要刊載工程技術(shù)-計(jì)算機(jī):人工智能及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,并被劃分為中科院SCI3區(qū)期刊,它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專(zhuān)注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
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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) | 否 | 否 |
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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) | 否 | 否 |
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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) | 否 | 否 |
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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) | 否 | 否 |
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% |
學(xué)科類(lèi)別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Statistics and Probability | Q1 | 1 / 278 |
99% |
大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Control and Systems Engineering | Q1 | 10 / 321 |
97% |
大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Software | Q1 | 20 / 407 |
95% |
大類(lèi):Mathematics 小類(lèi):Artificial Intelligence | Q1 | 20 / 350 |
94% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 102 | 115 | 237 | 149 | 169 | 184 | 252 | 252 | 73 | 349 |
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 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 61 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 30 |
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY | 27 |
STANFORD UNIVERSITY | 21 |
UNIVERSITY OF CHICAGO | 21 |
MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY (MIT) | 20 |
ETH ZURICH | 19 |
GOOGLE INCORPORATED | 19 |
UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM | 19 |
UNIVERSITY OF OXFORD | 19 |
文章名稱(chēng) | 引用次數(shù) |
Deep Hidden Physics Models: Deep Learning of Nonlinear Partial Differential Equations | 49 |
Neural Architecture Search: A Survey | 43 |
Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey | 29 |
To Tune or Not to Tune the Number of Trees in Random Forest | 26 |
Pyro: Deep Universal Probabilistic Programming | 26 |
All Models are Wrong, but Many are Useful: Learning a Variable's Importance by Studying an Entire Class of Prediction Models Simultaneously | 25 |
Emergence of Invariance and Disentanglement in Deep Representations | 22 |
PyOD: A Python Toolbox for Scalable Outlier Detection | 22 |
Quantized Neural Networks: Training Neural Networks with Low Precision Weights and Activations | 20 |
Hyperband: A Novel Bandit-Based Approach to Hyperparameter Optimization | 20 |
SCIE
影響因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影響因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影響因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影響因子 3
CiteScore 7.7
若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:MICROTOME PUBL, 31 GIBBS ST, BROOKLINE, USA, MA, 02446。