《Ieee Transactions On Multimedia》杂志的收稿范围和要求是什么?
来源:优发表网整理 2024-09-18 10:50:46 1114人看过
《Ieee Transactions On Multimedia》杂志收稿范围涵盖计算机科学全领域,此刊是该细分领域中属于非常不错的SCI期刊,在行业细分领域中学术影响力较大,专业度认可很高,所以对原创文章要求创新性较高,如果您的文章质量很高,可以尝试。
平均审稿速度 约3.0个月 ,影响因子指数8.4。
该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。
具体收稿要求需联系杂志社或者咨询本站客服,在线客服团队会及时为您答疑解惑,提供针对性的建议和解决方案。
出版商联系方式:IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141
其他数据
是否OA开放访问: |
h-index: |
年文章数: |
未开放 |
108 |
734 |
Gold OA文章占比: |
2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): |
开源占比(OA被引用占比): |
3.34% |
8.4 |
0.04...
|
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) |
期刊收录: |
中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单: |
100.00% |
SCIE |
否 |
历年IF值(影响因子):
历年引文指标和发文量:
历年中科院JCR大类分区数据:
历年自引数据:
发文统计
2023-2024国家/地区发文量统计:
国家/地区 |
数量 |
CHINA MAINLAND |
543 |
USA |
168 |
Singapore |
56 |
Australia |
45 |
England |
36 |
Canada |
28 |
South Korea |
25 |
Japan |
23 |
Taiwan |
22 |
GERMANY (FED REP GER) |
16 |
2023-2024机构发文量统计:
机构 |
数量 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES |
110 |
PEKING UNIVERSITY |
42 |
TSINGHUA UNIVERSITY |
38 |
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... |
35 |
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY |
29 |
BEIHANG UNIVERSITY |
28 |
TIANJIN UNIVERSITY |
27 |
HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY |
25 |
BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY |
22 |
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY |
21 |
近年引用统计:
期刊名称 |
数量 |
IEEE T MULTIMEDIA |
1324 |
IEEE T IMAGE PROCESS |
841 |
IEEE T PATTERN ANAL |
545 |
IEEE T CIRC SYST VID |
282 |
INT J COMPUT VISION |
205 |
ACM T GRAPHIC |
110 |
PATTERN RECOGN |
104 |
IEEE SIGNAL PROC LET |
91 |
IEEE T CYBERNETICS |
87 |
IEEE T NEUR NET LEAR |
74 |
近年被引用统计:
期刊名称 |
数量 |
IEEE T MULTIMEDIA |
1324 |
IEEE ACCESS |
1047 |
MULTIMED TOOLS APPL |
621 |
IEEE T IMAGE PROCESS |
246 |
IEEE T CIRC SYST VID |
242 |
J VIS COMMUN IMAGE R |
204 |
NEUROCOMPUTING |
196 |
SIGNAL PROCESS-IMAGE |
145 |
ACM T MULTIM COMPUT |
123 |
SENSORS-BASEL |
122 |
近年文章引用统计:
文章名称 |
数量 |
Scale-Aware Fast R-CNN for Pedes... |
99 |
Arbitrary-Oriented Scene Text De... |
90 |
A Fast Uyghur Text Detector for ... |
63 |
Cross-Modality Bridging and Know... |
57 |
Two-Stream 3-D convNet Fusion fo... |
50 |
Where-and-When to Look: Deep Sia... |
49 |
Deep Learning for Single Image S... |
46 |
Hybrid Deep-Learning-Based Anoma... |
42 |
Speech Emotion Recognition Using... |
40 |
CCL: Cross-modal Correlation Lea... |
33 |
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