Artificial Intelligence Review

Artificial Intelligence Review
期刊缩写:
ARTIF INTELL REV
影响因子:
10.7
ISSN:
print: 0269-2821
on-line: 1573-7462
研究领域:
工程技术-计算机:人工智能
创刊年份:
1986年
h-index:
63
自引率:
3.30%
Gold OA文章占比:
17.13%
原创研究文献占比:
76.98%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文:
Artificial Intelligence Review, a fully open access journal, publishes cutting-edge research in artificial intelligence and cognitive science. It features critical evaluations of applications, techniques, and algorithms, providing a platform for both researchers and application developers. The journal includes refereed survey and tutorial articles, along with reviews and commentary on significant developments in the field.
期刊介绍中文:
Artificial Intelligence Review是一本完全开放获取的期刊,发表人工智能和认知科学领域的前沿研究。 它对应用程序、技术和算法进行严格评估,为研究人员和应用程序开发人员提供了一个平台。 该期刊包括经过参考的调查和教程文章,以及对该领域重大发展的评论和评论。 Artificial Intelligence Review已入选SCI、SCIE来源期刊。2022年发布的影响因子为12。
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
22.03.2605.068
学科
排名
百分位
大类:Arts and Humanities
小类:Language and Linguistics
1 / 1088
99%
大类:Social Sciences
小类:Linguistics and Language
2 / 1167
99%
大类:Computer Science
小类:Artificial Intelligence
13 / 350
96%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
2区 计算机科学
2区 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
WOS期刊分区
学科分类
Q1COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
历年影响因子
2015年1.7310
2016年2.6270
2017年3.8140
2018年5.0950
2019年5.7470
2020年8.1390
2021年9.5880
2022年12.0000
2023年10.7000
历年发表
2012年121
2013年129
2014年32
2015年134
2016年96
2017年148
2018年75
2019年155
2020年138
2021年174
2022年194
投稿信息
出版周期:
Bimonthly
出版语言:
English
出版国家(地区):
NETHERLANDS
接受率:
66%
初审时长:
15 days
审稿时长:
5.3 months
出版商:
Springer Netherlands
编辑部地址:
SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ

Artificial Intelligence Review - 最新文献

Artificial intelligence for geometry-based feature extraction, analysis and synthesis in artistic images: a survey

Pub Date : 2024-12-21 DOI: 10.1007/s10462-024-11051-3 Mridula Vijendran, Jingjing Deng, Shuang Chen, Edmond S. L. Ho, Hubert P. H. Shum

Digital phenotypes and digital biomarkers for health and diseases: a systematic review of machine learning approaches utilizing passive non-invasive signals collected via wearable devices and smartphones

Pub Date : 2024-12-21 DOI: 10.1007/s10462-024-11009-5 Alireza Sameh, Mehrdad Rostami, Mourad Oussalah, Raija Korpelainen, Vahid Farrahi

Models of symbol emergence in communication: a conceptual review and a guide for avoiding local minima

Pub Date : 2024-12-21 DOI: 10.1007/s10462-024-11048-y Julian Zubek, Tomasz Korbak, Joanna Rączaszek-Leonardi
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