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Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research

SCIE

国际简称:MACH INTELL RES  参考译名:机器智能研究

  • 中科院分区

    1区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息:
ISSN:2731-538X
E-ISSN:2731-5398
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版商:Chinese Academy of Sciences
研究方向:Multiple
评价信息:
影响因子:10
CiteScore指数:17.8
SJR指数:1.894
SNIP指数:3.072
发文数据:
Gold OA文章占比:24.74%
研究类文章占比:85.71%
年发文量:70
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Machine Intelligence Research期刊介绍

Machine Intelligence Research, as an academic journal dedicated to promoting the development of the field of machine intelligence, reflects a positive response to national strategic needs and an open attitude towards global academic perspectives. This journal not only provides a platform for domestic and foreign researchers to showcase the latest research results, but also promotes academic exchanges and technological progress in key fields such as machine learning, deep learning, natural language processing, and computer vision by publishing high-quality original papers, reviews, and comments.

The publication content of the journal not only covers the basic theories of machine intelligence, but also pays special attention to cutting-edge innovations in this field, such as intelligent algorithms, big data processing, machine perception and cognition, etc. Through in-depth exploration of these contents, the journal aims to provide theoretical support and practical guidance for the technological progress of artificial intelligence, while also providing decision-making references and research perspectives for policy makers, industry experts, and academic researchers.

期刊简介Machine Intelligence Research期刊介绍

《Machine Intelligence Research》是一本计算机科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为计算机科学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进计算机科学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道计算机科学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2026年6月最新版)Machine Intelligence Research Cite Score数据

  • CiteScore:17.8
  • SJR:1.894
  • SNIP:3.072
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Modeling and Simulation Q1 2 / 397

99%

大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q1 9 / 680

98%

大类:Mathematics 小类:Computer Networks and Communications Q1 12 / 568

97%

大类:Mathematics 小类:Signal Processing Q1 7 / 203

96%

大类:Mathematics 小类:Control and Systems Engineering Q1 13 / 390

96%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 37 / 1022

96%

大类:Mathematics 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 9 / 183

95%

大类:Mathematics 小类:Artificial Intelligence Q1 33 / 570

94%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Machine Intelligence Research 中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 1区 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 1区 1区
期刊分区表(2025年3月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 2区 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 2区 2区
期刊分区表(2023年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
计算机科学 4区 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS 自动化与控制系统 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 4区 4区

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Machine Intelligence Research JCR分区

2025-2026年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS ESCI Q1 5 / 88

94.9

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 24 / 210

88.8

学科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS ESCI Q1 9 / 88

90.34

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 31 / 210

85.48

2023-2024年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS ESCI Q1 10 / 84

88.7

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 34 / 197

83

学科:AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS ESCI Q1 12 / 84

86.31

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q1 36 / 198

82.07

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Multimodal Deception Detection: A Surve

    Author: Zhang, Jiayu; Lin, Xun; Huang, Jiajian; Ye, Shuo; Guo, Xiaobao; Zhu, Dongliang; Hu, Ruimin; Guo, Dan; Liang, Yanyan; Yu, Zitong; Cao, Xiaochun

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 284-307. DOI: 10.1007/s11633-025-1625-x

  • 2、IKA2: Internal Knowledge Adaptive Activation for Robust Recognition in Complex Scenario

    Author: Ye, Shuo; Chen, Lixin; Li, Qiaoqi; Zhang, Jiayu; Chen, Chaomeng; Xia, Shutao

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 429-443. DOI: 10.1007/s11633-025-1618-5

  • 3、Micro-gesture Recognition: A Comprehensive Survey of Datasets, Methods, and Challenge

    Author: Wang, Taorui; Lin, Xun; Xu, Yong; Ye, Qilang; Guo, Dan; Escalera, Sergio; Khoriba, Ghada; Yu, Zitong

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 308-330. DOI: 10.1007/s11633-025-1629-x

  • 4、A Clinically Aligned Local-global Mutual Learning Framework for Interpretable Pneumoconiosis Diagnosi

    Author: Wang, Jiarui; Wang, Xuerong; Yang, Le; Wang, Binglu

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 444-466. DOI: 10.1007/s11633-025-1619-4

  • 5、Unveiling Hidden Psychological States: Synergistic Fusion of Amplified Color and Motion from Vide

    Author: Ru, Yiwei; Li, Qi; Liu, Yongji; Wu, Huijia; He, Zhaofeng; Sun, Zhenan

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 396-408. DOI: 10.1007/s11633-025-1601-1

  • 6、CM-CLIP: Few-shot Cross-modal Generalization for Face Anti-spoofing via Prompt Learnin

    Author: Ma, Hui; Liu, Ajian; Lin, Xun; Escalante, Hugo Jair; Guyon, Isabelle; Wan, Jun; Lei, Zhen; Liang, Yanyan

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 366-382. DOI: 10.1007/s11633-025-1575-z

  • 7、StegaFFD: Privacy-preserving Face Forgery Detection via Fine-grained Steganographic Domain Liftin

    Author: Ma, Guoqing; Lin, Xun; Ma, Hui; Liu, Ajian; Liu, Yizhong; Tang, Wenzhong; Yu, Shan; Kong, Chenqi; Yu, Yi

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 409-428. DOI: 10.1007/s11633-025-1612-y

  • 8、From Uni- to Multi-modal: Progressive Multi-source Domain Adaptation with Gradient Disentangling for Audio-visual Deception Detectio

    Author: Lin, Ronghao; Xiong, Aolin; He, Qiaolin; Mai, Sijie; Huang, Li; Hu, Haifeng

    Journal: MACHINE INTELLIGENCE RESEARCH. 2026; Vol. 23, Issue 2, pp. 484-500. DOI: 10.1007/s11633-025-1630-x

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