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Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking
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Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking SCIE

關(guān)于認(rèn)知通信和網(wǎng)絡(luò)的 Ieee Transactions雜志

中科院分區(qū)：1區(qū) JCR分區(qū)：Q1 預(yù)計(jì)審稿周期：

《Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking》是一本由IEEE出版商出版的計(jì)算機(jī)科學(xué)國(guó)際刊物，國(guó)際簡(jiǎn)稱為IEEE T COGN COMMUN，中文名稱關(guān)于認(rèn)知通信和網(wǎng)絡(luò)的 Ieee Transactions。該刊創(chuàng)刊于2015年，出版周期為4 issues/year。 《Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking》2023年影響因子為7.4，被收錄于國(guó)際知名權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE。

ISSN：2332-7731
研究方向：Computer Science-Artificial Intelligence
是否預(yù)警：否
E-ISSN：2332-7731
出版地區(qū)：UNITED STATES
Gold OA文章占比：7.48%
語言：English
是否OA：未開放
OA被引用占比：0
出版商：IEEE
出版周期：4 issues/year
影響因子：7.4
創(chuàng)刊時(shí)間：2015
年發(fā)文量：121
雜志簡(jiǎn)介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計(jì) 通訊方式 相關(guān)雜志 期刊導(dǎo)航

Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking 雜志簡(jiǎn)介

《Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking》重點(diǎn)專注發(fā)布Computer Science-Artificial Intelligence領(lǐng)域的新研究，旨在促進(jìn)和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識(shí)。鼓勵(lì)該領(lǐng)域研究者詳細(xì)地發(fā)表他們的高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)研究和理論結(jié)果。根據(jù)網(wǎng)友分享的投稿經(jīng)驗(yàn)，平均審稿速度為 。該雜志創(chuàng)刊至今，在Computer Science-Artificial Intelligence領(lǐng)域，影響力非凡，對(duì)來稿文章質(zhì)量要求很高，稿件投稿過審難度很大，刊登文章的學(xué)術(shù)水平和編輯質(zhì)量在同類雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發(fā)表論文，你可以向編輯部提交文章，但文章必須具有重要意義并代表該領(lǐng)域?qū)I(yè)的發(fā)展。我們歡迎廣大同領(lǐng)域的研究者提交投稿。

Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)
中科院SCI期刊分區(qū)（2023年12月升級(jí)版）
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 1區(qū) TELECOMMUNICATIONS 電信學(xué) 1區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2022年12月升級(jí)版）
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 2區(qū) TELECOMMUNICATIONS 電信學(xué) 2區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月舊的升級(jí)版）
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 2區(qū) TELECOMMUNICATIONS 電信學(xué) 3區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月基礎(chǔ)版）
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
工程技術(shù) 2區(qū) TELECOMMUNICATIONS 電信學(xué) 2區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月升級(jí)版）
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 2區(qū) TELECOMMUNICATIONS 電信學(xué) 3區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2020年12月舊的升級(jí)版）
大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 2區(qū) TELECOMMUNICATIONS 電信學(xué) 2區(qū) 否 否
中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
影響因子趨勢(shì)圖

中科院JCR分區(qū)：中科院JCR期刊分區(qū)（又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）是中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心世界科學(xué)前沿分析中心的科學(xué)研究成果，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)，一般而言，發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文，通常被認(rèn)為是該學(xué)科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報(bào)告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項(xiàng)數(shù)據(jù)，現(xiàn)已成為國(guó)際上通用的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)，不僅是一種測(cè)度期刊有用性和顯示度的指標(biāo)，而且也是測(cè)度期刊的學(xué)術(shù)水平，乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。

Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)（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：TELECOMMUNICATIONS SCIE Q1 11 / 119

91.2%
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：TELECOMMUNICATIONS SCIE Q1 11 / 119

91.18%

Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking CiteScore 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

  • CiteScore：15.5
  • SJR：3.371
  • SNIP：2.211

CiteScore 排名

學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類：Computer Science 小類：Computer Networks and Communications Q1 14 / 395

96%
大類：Computer Science 小類：Hardware and Architecture Q1 9 / 177

95%
大類：Computer Science 小類：Artificial Intelligence Q1 27 / 350

92%
CiteScore趨勢(shì)圖
年發(fā)文量趨勢(shì)圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發(fā)布的一個(gè)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的指標(biāo)，該指標(biāo)是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標(biāo)，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking 雜志發(fā)文統(tǒng)計(jì)

文章名稱引用次數(shù)

  • Deep Learning Models for Wireless Signal Classification With Distributed Low-Cost Spectrum Sensors55
  • A Very Brief Introduction to Machine Learning With Applications to Communication Systems46
  • Deep Reinforcement Learning for Dynamic Multichannel Access in Wireless Networks42
  • Interplay Between NOMA and Other Emerging Technologies: A Survey21
  • Energy-Efficient Resource Allocation for Energy Harvesting-Based Cognitive Machine-to-Machine Communications18
  • Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image Transmission15
  • Deep Learning for Launching and Mitigating Wireless Jamming Attacks14
  • On the Application of Blockchains to Spectrum Management13
  • Deep Reinforcement Learning for Adaptive Caching in Hierarchical Content Delivery Networks13
  • Deep Reinforcement Learning for Intelligent Internet of Vehicles: An Energy-Efficient Computational Offloading Scheme13

國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量

  • USA125
  • CHINA MAINLAND81
  • India34
  • England29
  • Canada28
  • Finland15
  • Australia14
  • Italy13
  • France11
  • GERMANY (FED REP GER)10

機(jī)構(gòu)發(fā)文發(fā)文量

  • INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM)18
  • UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY10
  • UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM10
  • PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION (PCSHE)9
  • UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE & TECHNOLOGY OF CHINA9
  • SUN YAT SEN UNIVERSITY8
  • UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM8
  • VIRGINIA POLYTECHNIC INSTITUTE & STATE UNIVERSITY8
  • SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA7
  • UNIVERSITY OF LONDON7

Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking 雜志社通訊方式

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