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高級工程信息學

英文名稱:Advanced Engineering Informatics   國際簡稱:ADV ENG INFORM
《Advanced Engineering Informatics》雜志由Elsevier Ltd出版社出版,本刊創刊于2002年,發行周期Quarterly,每期雜志都匯聚了全球工程技術領域的最新研究成果,包括原創論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內容涵蓋了工程技術的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為工程技術-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE事業的進步提供了有力的支撐。
中科院分區
工程技術
大類學科
1474-0346
ISSN
1873-5320
E-ISSN
預計審稿速度: 約4.5個月 約9.3周
雜志簡介 期刊指數 WOS分區 中科院分區 CiteScore 學術指標 高引用文章

高級工程信息學雜志簡介

出版商:Elsevier Ltd
出版語言:English
TOP期刊:
出版地區:ENGLAND
是否預警:

是否OA:未開放

出版周期:Quarterly
出版年份:2002
中文名稱:高級工程信息學

高級工程信息學(國際簡稱ADV ENG INFORM,英文名稱Advanced Engineering Informatics)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自2002年創刊以來,始終站在工程技術研究的前沿。該期刊致力于發表在工程技術領域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發展趨勢,為工程技術事業的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業道德標準,對于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實,均可能導致稿件被拒絕。

近年來,來自CHINA MAINLAND、USA、Singapore、Taiwan、Australia、England、Canada、GERMANY (FED REP GER)、South Korea、New Zealand等國家和地區的研究者在《Advanced Engineering Informatics》上發表了大量的高質量文章。該期刊內容豐富,包括原創研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領域研究者提供廣泛的學術交流平臺和靈感來源。

在過去幾年中,該期刊保持了穩定的發文量和綜述量,具體數據如下:

2014年:發表文章40篇、2015年:發表文章82篇、2016年:發表文章52篇、2017年:發表文章75篇、2018年:發表文章99篇、2019年:發表文章115篇、2020年:發表文章145篇、2021年:發表文章209篇、2022年:發表文章322篇、2023年:發表文章411篇。這些數據反映了期刊在全球工程技術領域的影響力和活躍度,同時也展示了其作為學術界和工業界研究人員首選資源的地位。《Advanced Engineering Informatics》將繼續致力于推動工程技術領域的知識傳播和科學進步,為全球工程技術問題的解決貢獻力量。

期刊指數

  • 影響因子:8
  • 文章自引率:0.1818...
  • Gold OA文章占比:11.12%
  • CiteScore:12.4
  • 年發文量:411
  • 開源占比:0.0769
  • SJR指數:1.731
  • H-index:68
  • SNIP指數:2.176
  • OA被引用占比:0.0364...
  • 出版國人文章占比:0.3

WOS期刊SCI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:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 22 / 197

89.1%

學科:ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 4 / 179

98%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 17 / 198

91.67%

學科:ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 9 / 180

95.28%

中科院分區表

中科院SCI期刊分區 2023年12月升級版
Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
工程技術 1區
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程:綜合
1區 1區

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
12.4 1.731 2.176
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Computer Science 小類:Information Systems Q1 31 / 394

92%

大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 43 / 350

87%

學術指標分析

影響因子和CiteScore
自引率

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 。

CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

自引率:是衡量期刊質量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數與總被引次數的比例,可以反映期刊對于自身研究內容的重視程度以及內部引用的情況。

年發文量:是衡量期刊活躍度和研究產出能力的重要指標,年發文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術聲譽,從而吸引更多的優質稿件。

期刊互引關系
序號 引用他刊情況 引用次數
1 AUTOMAT CONSTR 335
2 ADV ENG INFORM 327
3 J COMPUT CIVIL ENG 105
4 INT J PROD RES 75
5 J CLEAN PROD 75
6 EUR J OPER RES 61
7 J CONSTR ENG M 58
8 ENERG BUILDINGS 54
9 EXPERT SYST APPL 52
10 INT J ADV MANUF TECH 43
序號 被他刊引用情況 引用次數
1 ADV ENG INFORM 327
2 AUTOMAT CONSTR 294
3 IEEE ACCESS 99
4 SUSTAINABILITY-BASEL 73
5 APPL SCI-BASEL 69
6 SENSORS-BASEL 55
7 J COMPUT CIVIL ENG 48
8 J CLEAN PROD 43
9 ADV CIV ENG 41
10 J CONSTR ENG M 36

高引用文章

  • A new wind power prediction method based on ridgelet transforms, hybrid feature selection and closed-loop forecasting引用次數:75
  • Automated detection of workers and heavy equipment on construction sites: A convolutional neural network approach引用次數:38
  • Short-term electricity demand forecasting with MARS, SVR and ARIMA models using aggregated demand data in Queensland, Australia引用次數:28
  • Deep-learning neural-network architectures and methods: Using component based models in building-design energy prediction引用次數:26
  • A deep learning-based method for detecting non-certified work on construction sites引用次數:25
  • Prediction of soil compression coefficient for urban housing project using novel integration machine learning approach of swarm intelligence and Multi-layer Perceptron Neural Network引用次數:25
  • Applications of 3D point cloud data in the construction industry: A fifteen-year review from 2004 to 2018引用次數:24
  • Prototyping virtual reality serious games for building earthquake preparedness: The Auckland City Hospital case study引用次數:22
  • Times-series data augmentation and deep learning for construction equipment activity recognition引用次數:22
  • A deep learning-based approach for mitigating falls from height with computer vision: Convolutional neural network引用次數:22
若用戶需要出版服務,請聯系出版商:ELSEVIER SCI LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OXON, OX5 1GB。

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