機器人產業雜志簡介
- 主管單位：中華人民共和國工業和信息化部
- 出版周期：雙月刊
- 出版語言：中文
- 主辦單位：中國電子信息產業發展研究院;北京賽迪經綸傳媒有限公司
- 國際刊號：2096-0182
- 類別：科技
- 創刊時間：2015
- 國內刊號：10-1324/TP
- 全年訂價：￥ 460.00
- 出版地區：北京
- 郵編：100048
《機器人產業》是一本由中國電子信息產業發展研究院;北京賽迪經綸傳媒有限公司主辦的科技學術刊物，該雜志為雙月刊，面向國、內外公開發行。主要報道科技相關領域的研究成果與實踐，該雜志的創辦有利于國內外同行探討有創新的學術觀點，加強國內外同行學術交流。本刊將及時推出該領域的新理論、新技術、新成果，使國內外同行能及時、方便地查閱、引用，為科技研究事業的發展作貢獻。
《機器人產業》雜志一級發文領域主要有：經濟管理、自動化與計算機技術、文化科學、醫藥衛生、交通運輸工程、機械工程、航空宇航科學技術、電子電信、政治法律、電氣工程。二級發文領域主要有：經濟管理 / 產業經濟、自動化與計算機技術 / 控制科學與工程、自動化與計算機技術 / 檢測技術與自動化裝置、自動化與計算機技術 / 控制理論與控制工程、經濟管理 / 國民經濟、經濟管理 / 企業管理、自動化與計算機技術 / 計算機科學與技術、自動化與計算機技術 / 計算機應用技術、交通運輸工程 / 道路與鐵道工程、機械工程 / 車輛工程。該雜志與時俱進，開拓進取，保持優勢，敢于爭先，開設了視野、前沿、智能論壇、產業領袖、專題研究、案例分析、管理經緯、機器人史話、創業故事等欄目，反映科技領域科研成果和科技實踐經驗，為科技工作者和研究人員提供業務交流和學術成果的發布平臺。
機器人產業期刊榮譽
學術熱點分析
影響因子和被引次數
期刊他引率和平均引文率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大。
被引次數：指某篇論文在一定時間內被引用的次數。被引用次數越多，說明這篇論文影響力越大，論文的分量越高。
期刊他引率：指此期刊全部被引用次數中，被其他刊引用次數所占的比例。具體算法是：他引率= (被其他刊引用的次數) / (期刊被引用的總次數)。
平均引文率：指在某一期刊上發表的論文被引用的平均次數。它是研究、學術績效和研究出版物發表質量的重要指標。
主要資助項目分析
| 序號 | 資助項目 | 文獻量 |
| 1 | 重慶市社會科學規劃項目 | 2 |
| 2 | 廣東省哲學社會科學規劃項目 | 1 |
| 3 | 湖南省自然科學基金 | 1 |
| 4 | 廣州市哲學社會科學規劃項目 | 1 |
| 5 | 江蘇省“青藍工程”基金 | 1 |
| 6 | 江蘇省職業教育教學改革研究課題 | 1 |
| 7 | 江西省社會科學規劃項目 | 1 |
主要發文機構分析
| 序號 | 機構名稱 | 發文量 |
| 1 | 中國電子信息產業發展研究院 | 19 |
| 2 | 清華大學 | 13 |
| 3 | 工業和信息化部 | 12 |
| 4 | 北京航空航天大學 | 10 |
| 5 | 波士頓咨詢公司 | 9 |
| 6 | 中國軟件評測中心 | 8 |
| 7 | 北京理工大學 | 7 |
| 8 | 中國科學院 | 7 |
相關發文主題分析
| 序號 | 相關發文主題 |
| 1 | 人工智能；機器人；機器人產業；制造業；生產力 |
| 2 | 人工智能；機器人；制造業；自動駕駛；駕駛 |
| 3 | 機器人；機器人產業；智能機器人；自動化；互聯 |
| 4 | 機器人；教育；無人機；人工智能；機器人產業 |
| 5 | 人工智能；制勝；企業；AI；英特 |
| 6 | 機器人；機器人技術；汽車；人工智能；人機 |
| 7 | 機器人；手術；手術機；手術機器人；汽車 |
| 8 | 機器人；人工智能；制造業；智能技術；人工智能技術 |
機器人產業期刊文獻
- 不可忽視的區域市場活力 作者：王沛霖；
- 美國三院院士邁克爾·喬丹：人工智能革命尚未發生 作者：Michael; Jordan；加州大學伯克利分校；
- 解讀英國議會人工智能報告十大熱點 作者：曹建峰；騰訊研究院法律研究中心；
- 伯克利無模型共享自動化,探索人機交互新方法 作者：Siddharth; Reddy；
- DeepMind雙路徑智能體結構,不用地圖也能導航 作者：Piotr; Mirowski; Matthew; Koichi; Grimes; Mateusz; Malinowski; Karl; Moritz; Hermann; Keith; Anderson; Denis; Teplyashin; Karen; Simonyan; Koray; Kavukcuoglu; ANDrew; Zisserman; Raia; Hadsell；
- Google提出FollowNet提高機器人導航能力 作者：Pararth; Shah; Marek; Fiser; Aleksandra; Faust; J.Chase; Kew; Dilek; Hakkani-Tur；
- 對抗深度強化學習為自動駕駛汽車保駕護航 作者：Aidin; Ferdowsi; Ursula; Challita; Walid; Saad; Narayan; B.Mandayam；美國弗吉尼亞理工大學電氣與計算機工程系; 瑞典愛立信研究院; 美國羅格斯大學；
- 最新無模型深度強化學習研究：從零開始訓練機器人“玩樂高” 作者：Tuomas; Haarnoja; Vitchyr; Pong; Aurick; Zhou; Murtaza; Dalal; Pieter; Abbeel; Sergey; Levine；
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