Imagen médica y computarizada SCI
【Año de recopilación de datos】2005;
[Tasa de autocompra] 4.60%
[Proporción de personas chinas] 26.609% (amigable con los chinos)
【Introducción de la revista】IF: 5.0-6.0, Distrito JCR2, Distrito 2 de la Academia de Ciencias de China (ARRIBA)
【Estado de recuperación】SCI está bajo inspección, publicación regular
【Field of Call for Papers】Investigación sobre la combinación de imágenes médicas y de computadora
Incluyendo pero no limitado a:
- Interacción hombre-computadora
- Computación cognitiva -
Interfaz cerebro - computadora -
Inteligencia artificial
- Aprendizaje automático
- Aprendizaje profundo - Visión artificial - Procesamiento de lenguaje natural - Sistema de apoyo a la toma de decisiones - Sistema experto - Reconocimiento de patrones - Interpretación de imágenes - Diagnóstico asistido por computadora - Informática Médica - Neurociencia Computacional
Procesamiento de señales SCI&EI
✔ Tasa de autoadelanto: 1,30%
✔ Proporción de personas chinas: amigables con los chinos
✔ Volumen de publicación anual: unos 50 artículos
✔ Perfil de la revista: IF:7.5-8.0, área JCR1, área 2 de la Academia China de Ciencias
✔ Estado de recuperación: doble verificación por SCIE&EI, publicación regular
✔ Fecha límite de presentación: 2023.10.31
✔ Convocatoria de artículos: investigaciones relacionadas sobre el procesamiento de señales y el aprendizaje de gráficos, los temas incluyen, entre otros, los siguientes:
• Red neuronal de gráficos profundos
• Aprendizaje e incrustación de gráficos
• Gestión del conocimiento y grafos semánticos
• Gestión de grafos dinámicos y espacio-temporales
• Minería de datos de gráficos paralelos y distribuidos
• Teoría Interpretable de Redes Neuronales Graficadas
• Sistema de diseño complejo dinámico basado en redes neuronales gráficas
• Fusión y presentación de gráficos en el futuro
• Graficar redes neuronales para visión por computadora
• Agrupación de gráficos no supervisada
• Aprendizaje de representación de mapas de tráfico
• Aprendizaje de representación gráfica para sistemas de recomendación
• Aprendizaje activo/aprendizaje de datos gráficos reforzados
• Aprendizaje de redes de difusión de grafos para representación de nodos de alta calidad
Referencias de buenas revistas de SCI/SSCI/EI en más campos: