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《Acm Transactions On Multimedia Computing Communications And Applications》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:50:32 1404人看過

《Acm Transactions On Multimedia Computing Communications And Applications》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 12周,或約稿 ,影響因子指數(shù)5.2。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 38 218
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
0.57% 5.2 0
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
99.54% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)量
CHINA MAINLAND 184
USA 70
England 22
Australia 19
France 19
India 18
Italy 18
Singapore 18
Canada 13
GERMANY (FED REP GER) 11

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 46
SUN YAT SEN UNIVERSITY 16
ZHEJIANG UNIVERSITY 11
HEFEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 10
NATIONAL UNIVERSITY OF SINGAPORE 10
TIANJIN UNIVERSITY 10
TSINGHUA UNIVERSITY 10
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY 10
CITY UNIVERSITY OF HONG KONG 9
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 9

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE T IMAGE PROCESS 178
ACM T MULTIM COMPUT 131
IEEE T MULTIMEDIA 123
IEEE T PATTERN ANAL 105
INT J COMPUT VISION 64
IEEE T CIRC SYST VID 52
MULTIMED TOOLS APPL 40
IEEE T INF FOREN SEC 32
J MACH LEARN RES 30
ACM T GRAPHIC 29

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 141
ACM T MULTIM COMPUT 131
MULTIMED TOOLS APPL 80
ACM COMPUT SURV 28
IEEE T MULTIMEDIA 22
IEEE T CIRC SYST VID 21
IEEE T IMAGE PROCESS 19
CLUSTER COMPUT 17
NEUROCOMPUTING 16
IEEE T VEH TECHNOL 15

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
A Discriminatively Learned CNN E... 97
Unsupervised Person Re-identific... 62
CM-GANs: Cross-modal Generative ... 24
Applying Deep Learning for Epile... 22
Convolutional Attention Networks... 14
Deep Cross-Modal Correlation Lea... 14
Paying More Attention to Salienc... 11
Deep Semantic Mapping for Hetero... 10
Interactive Search or Sequential... 10
Adaptive Fractional-Pixel Motion... 9

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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