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當(dāng)前位置: 首頁 SCI雜志 SCIE雜志 工程技術(shù) 中科院1區(qū) JCRQ1 雜志介紹(非官網(wǎng))

視頻技術(shù)電路和系統(tǒng)的IEEE交易

英文名稱:Ieee Transactions On Circuits And Systems For Video Technology   國際簡(jiǎn)稱:IEEE T CIRC SYST VID
《Ieee Transactions On Circuits And Systems For Video Technology》雜志由Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.出版社出版,本刊創(chuàng)刊于1991年,發(fā)行周期Monthly,每期雜志都匯聚了全球工程技術(shù)領(lǐng)域的最新研究成果,包括原創(chuàng)論文、綜述文章、研究快報(bào)等多種形式,內(nèi)容涵蓋了工程技術(shù)的各個(gè)方面,為讀者提供了全面而深入的學(xué)術(shù)視野,為工程技術(shù)-ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。
中科院分區(qū)
工程技術(shù)
大類學(xué)科
1051-8215
ISSN
1558-2205
E-ISSN
預(yù)計(jì)審稿速度: 約3.0個(gè)月
雜志簡(jiǎn)介 期刊指數(shù) WOS分區(qū) 中科院分區(qū) CiteScore 學(xué)術(shù)指標(biāo) 高引用文章

視頻技術(shù)電路和系統(tǒng)的IEEE交易雜志簡(jiǎn)介

出版商:Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
出版語言:English
TOP期刊:
出版地區(qū):UNITED STATES
是否預(yù)警:

是否OA:未開放

出版周期:Monthly
出版年份:1991
中文名稱:視頻技術(shù)電路和系統(tǒng)的IEEE交易

視頻技術(shù)電路和系統(tǒng)的IEEE交易(國際簡(jiǎn)稱IEEE T CIRC SYST VID,英文名稱Ieee Transactions On Circuits And Systems For Video Technology)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自1991年創(chuàng)刊以來,始終站在工程技術(shù)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在工程技術(shù)領(lǐng)域各個(gè)方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì),為工程技術(shù)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn),對(duì)于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實(shí),均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。

近年來,來自CHINA MAINLAND、USA、Australia、Singapore、South Korea、England、Taiwan、Canada、India、France等國家和地區(qū)的研究者在《Ieee Transactions On Circuits And Systems For Video Technology》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富,包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點(diǎn)、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)和靈感來源。

在過去幾年中,該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量,具體數(shù)據(jù)如下:

2014年:發(fā)表文章173篇、2015年:發(fā)表文章161篇、2016年:發(fā)表文章178篇、2017年:發(fā)表文章214篇、2018年:發(fā)表文章282篇、2019年:發(fā)表文章286篇、2020年:發(fā)表文章372篇、2021年:發(fā)表文章372篇、2022年:發(fā)表文章667篇、2023年:發(fā)表文章519篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球工程技術(shù)領(lǐng)域的影響力和活躍度,同時(shí)也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位。《Ieee Transactions On Circuits And Systems For Video Technology》將繼續(xù)致力于推動(dòng)工程技術(shù)領(lǐng)域的知識(shí)傳播和科學(xué)進(jìn)步,為全球工程技術(shù)問題的解決貢獻(xiàn)力量。

期刊指數(shù)

  • 影響因子:8.3
  • 文章自引率:0.2738...
  • Gold OA文章占比:3.15%
  • CiteScore:13.8
  • 年發(fā)文量:519
  • 開源占比:0.0319
  • SJR指數(shù):2.299
  • H-index:154
  • SNIP指數(shù):2.332
  • 出版國人文章占比:0.46

WOS期刊SCI分區(qū)(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:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 20 / 352

94.5%

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:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q1 17 / 354

95.34%

中科院分區(qū)表

中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
工程技術(shù) 1區(qū)
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:電子與電氣
1區(qū)

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
13.8 2.299 2.332
學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Engineering 小類:Media Technology Q1 2 / 63

97%

大類:Engineering 小類:Electrical and Electronic Engineering Q1 43 / 797

94%

學(xué)術(shù)指標(biāo)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(shí)期被引用的頻率,是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)。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(xué)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(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計(jì)算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例,可以反映期刊對(duì)于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。

年發(fā)文量:是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo),年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽(yù),從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。

期刊互引關(guān)系
序號(hào) 引用他刊情況 引用次數(shù)
1 IEEE T IMAGE PROCESS 1107
2 IEEE T CIRC SYST VID 855
3 IEEE T PATTERN ANAL 658
4 IEEE T MULTIMEDIA 242
5 INT J COMPUT VISION 224
6 PATTERN RECOGN 155
7 IEEE SIGNAL PROC LET 111
8 ACM T GRAPHIC 102
9 IEEE T INF FOREN SEC 99
10 IEEE T CYBERNETICS 77
序號(hào) 被他刊引用情況 引用次數(shù)
1 IEEE ACCESS 1151
2 IEEE T CIRC SYST VID 855
3 MULTIMED TOOLS APPL 788
4 IEEE T IMAGE PROCESS 322
5 J VIS COMMUN IMAGE R 304
6 J REAL-TIME IMAGE PR 285
7 IEEE T MULTIMEDIA 282
8 SIGNAL PROCESS-IMAGE 211
9 NEUROCOMPUTING 189
10 SENSORS-BASEL 158

高引用文章

  • Robust Sparse Linear Discriminant Analysis引用次數(shù):55
  • Skeleton Optical Spectra-Based Action Recognition Using Convolutional Neural Networks引用次數(shù):45
  • Generating Realistic Videos From Keyframes With Concatenated GANs引用次數(shù):41
  • Pedestrian Alignment Network for Large-scale Person Re-Identification引用次數(shù):40
  • T-CNN: Tubelets With Convolutional Neural Networks for Object Detection From Videos引用次數(shù):34
  • Estimating Depth From Monocular Images as Classification Using Deep Fully Convolutional Residual Networks引用次數(shù):34
  • A Unified Metric Learning-Based Framework for Co-Saliency Detection引用次數(shù):33
  • Review of Visual Saliency Detection With Comprehensive Information引用次數(shù):30
  • An Overview of Digital Video Watermarking引用次數(shù):29
  • Residual Networks of Residual Networks: Multilevel Residual Networks引用次數(shù):28
若用戶需要出版服務(wù),請(qǐng)聯(lián)系出版商:AMER SOC NONDESTRUCTIVE TEST, 1711 ARLINGATE LANE PO BOX 28518, COLUMBUS, USA, OH, 43228-0518。

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