Tsinghua Science and Technology

SCI期刊
Tsinghua Science and Technology
期刊缩写:
Tsinghua Sci. Technol.
影响因子:
6.6
ISSN:
print: 1007-0214
研究领域:
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMSCOMPU-COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
h-index:
35
自引率:
10.60%
Gold OA文章占比:
100.00%
原创研究文献占比:
97.53%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
主管:
教育部
主办单位:
清华大学
期刊介绍英文:
Tsinghua Science and Technology (Tsinghua Sci Technol) started publication in 1996. It is an international academic journal sponsored by Tsinghua University and is published bimonthly. This journal aims at presenting the up-to-date scientific achievements in computer science, electronic engineering, and other IT fields. Contributions all over the world are welcome.
期刊介绍中文:
《清华大学学报自然科学版(英文版)》于 1996 年创刊。它是由清华大学主办的国际学术期刊,双月刊。本刊旨在介绍计算机科学、电子工程及其他信息技术领域的最新科研成果。欢迎世界各地的作者投稿。 《清华大学学报自然科学版(英文版)》入选美国《化学文摘》(CA)、英国《科学文摘》(SA)、美国《科学引文索引》(SCI)、《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)、美国《工程索引》(EI)和《中国科学引文数据库》(CSCD)。
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
10.201.6482.071
学科
分区
排名
百分位
大类:Multidisciplinary
小类:Multidisciplinary
Q1
10 / 134
93%
发文信息
发文量:
2340
被引量:
10262
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
1区 计算机科学
1区 计算机:信息系统 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
1区 计算机:软件工程 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
2区 工程:电子与电气 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
WOS期刊分区
历年影响因子
2015年1.0630
2016年1.2500
2017年1.3650
2018年1.6960
2019年1.3280
2020年2.0160
2021年3.5150
2022年6.6000
历年发表
2012年616
2013年81
2014年86
2015年83
2016年100
2017年80
2018年65
2019年63
2020年69
2021年79
2022年82
投稿信息
出版周期:
双月刊
出版语言:
English
邮政编码:
100084
Email:
journal@tsinghua.edu.cn
出版国家(地区):
PEOPLES R CHINA
出版商:
Tsing Hua University
编辑部地址:
B605D, XUE YAN BUILDING, BEIJING, PEOPLES R CHINA, 100084

Tsinghua Science and Technology - 最新文献

Scheduling of Low-Latency Medical Services in Healthcare Cloud with Deep Reinforcement Learning

Pub Date : 2024-09-11 DOI: 10.26599/TST.2024.9010033 Hongfei Du;Ming Liu;Nianbo Liu;Deying Li;Wenzhong Li;Lifeng Xu

Heterogeneous Spatio-Temporal Graph Contrastive Learning for Point-of-Interest Recommendation

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Using Multi-Scale Convolution Fusion and Memory-Augmented Adversarial Autoencoder to Detect Diverse Anomalies in Multivariate Time Series

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