IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Aims and Scope
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (sometimes abbreviated as IEEE PAMI or simply PAMI) is a monthly peer-reviewed scientific journal published by the IEEE Computer Society. It covers research in computer vision and image understanding, pattern analysis and recognition, machine intelligence, machine learning, search techniques, document and handwriting analysis, medical image analysis, video and image sequence analysis, content-based retrieval of image and video, and face and gesture recognition. The editor-in-chief is Sven J. Dickinson (University of Toronto). According to the Journal Citation Reports, the journal has a 2020 impact factor of 16.389. Less
주요 지표
저널 사양
- 출판사IEEE COMPUTER SOC
- 언어English
- 발행 주기Monthly
- 언어English
- 발행 주기Monthly
- 발행 시작년도1979
- 출판사 사이트
- 저널 사이트
관련 분야
연간 게재 논문수
- 5Y
- 10Y
자주 묻는 질문(FAQ)
언제부터 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence가 퍼블리싱을 시작했나요? 
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence는 1979부터 현재까지 게시되고 있습니다.
얼마나 자주 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence가 게시되나요?
{PH}가 Monthly로 게시되었습니다.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence의 게시자는 누구인가요?
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence의 게시자는 IEEE COMPUTER SOC입니다.
저널의 목표와 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence의 범위는 어디에서 찾을 수 있나요?
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence의 목표 및 범위에 대해서는 위 페이지의 섹션을 참조하세요.
에디티지에서 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence의 저널 메트릭을 보려면 어떻게 해야 하나요?
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 메트릭에 대해서는 위 페이지의 섹션을 참조하세요.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence의 eISSN 및 pISSN 번호는 무엇인가요?
eISSN 번호는 1939-3539이고 pISSN 번호는 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence의 경우 0162-8828입니다.
이 저널의 초점은 무엇인가요?
이 저널은 Self-regulated learning, Deep learning, Point cloud, Single image, Activity recognition, Hash function, Missing data, Image restoration, Block design, Light field, Gaussian process, Global optimization, Structural similarity, Architecture, Stiefel manifold, Machine learning, Image segmentation, Backbone network, Feature learning, Data structure를 포함한 다양한 주제를 다룹니다.
내 연구에 적합한 저널을 찾는 것이 왜 중요한가요?
올바른 저널을 선택하면 연구가 가장 관련성이 높은 독자에게 도달할 수 있으며, 따라서 학술적 영향력과 해당 분야에 대한 기여도를 극대화할 수 있습니다.
저널 선택이 제 학업 경력에 영향을 미칠 수 있나요?
물론입니다. 평판이 좋은 저널에 출판하면 학술적 프로필이 향상되어 보조금, 종신 재직 및 기타 직업적 기회에 대한 경쟁력을 높일 수 있습니다.
영향력이 큰 저널만 타겟팅하는 것이 바람직합니까?
영향력이 높은 저널은 가시성이 높지만, 경쟁이 치열한 경우가 많습니다. 저널의 영향력 지수와 논문이 채택될 가능성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
