期刊名称:Computer Modeling in Engineering & Science
期刊名称缩写:CMES
期刊ISSN:1526-1492
期刊EISSN:1526-1506
是否OA:是
自引率:16.8%
影响因子:1.593
分区:中科院4区、JCRQ3
出版社:Tech Science Press
期刊网址:https://www.techscience.com/journal/CMES
JCR及中科院分区
根据WOS的最新JCR分区显示,当前位于ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY(61/90)类别分区为Q3、MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS(71/108)类别分区为Q3。
根据2021年12月出炉的最新升级版中科院分区显示,当前位于大类学科-工程技术4区,小类学科-工程:综合、数学跨学科应用4区。
接收领域
5G已经完全商业化。随着5G在垂直行业的不断渗透,人们的6G理念逐渐提上议事日程。面向2030+,6G将在5G的基础上全力支持全球数字化,并结合人工智能(AI)等技术的发展,推动社会走向虚拟与现实的“数字孪生”世界,实现“数字孪生、普适智慧”的美好愿景。6G整合了数字世界和物理世界。它不再是简单的通信传输通道,而是可以感知一切,从而实现一切的智能化。6G将成为传感器和机器学习的网络,数据中心是大脑,机器学习将遍布整个网络。6G的关键特性是本地AI,它分布在整个传感器网络中。它优化和管理通信传感器网络。通信传感器网络可以自我生成和自我进化。
支持6G的AI技术将允许为互连设备创建“智能应用层”,从自动驾驶汽车到医疗植入物再到地理传感器,所有这些设备都可以实时相互通信。这一覆盖范围广泛的网络将由“智能传感器层”支持,该层将快速收集和分析来自这些互连设备的大量相关数据。
然而,智能传感器的研究还处于起步阶段,存在一些技术难点有待解决。本专题重点介绍智能传感器在人工智能辅助传感器网络中的应用,及时发布基于人工智能的智能传感器的研究成果,推动智能传感器关键技术的发展。
· 基于AI的智能传感器网络建模。
· PHY层智能传感器网络使能器:massive MIMO、mmWave、全双工、NOMA等。
· 人工智能驱动的智能网络层协议、框架、基础设施、物联网设备。
· 基于人工智能的智能传感器网络能效/收获优化建模。
· 基于人工智能的智能传感器网络网络安全和隐私建模。
· 推进智能传感器网络模型中的智能大数据分析。
· 智能传感器应用:智能家居、智能E健康、智慧城市、智能制造等。
影响因子
我们通过查询WOS发现,2020年CMES期刊最新影响因子为1.593。2016-2020年影响因子分别为:2016(0.670)、2017(0.581)、2018(0.796)、2019(0.805)、2020(1.593)。
历史发文量
我们对期刊近年的刊文量进行统计发现,2020年度最新发文量有228篇,该期刊2014-2020年发文量分别为:2014(102篇)、2015(55篇)、2016(26篇)、2017(28篇)、2018(90篇)、2019(141篇)、2020(228篇)。
审稿速度
CMES从官网数据来看,整体审稿速度需要2-3个月。
国人学者发文占比
通过WOS对近几年在CMES发文的地区进行统计,国人学者在该刊的最新发文数量有998篇,排名全球第一。
另外,在近三年文章贡献中,我国科研机构/院校期刊发文量排名前10的有:
自引率
CMES最新自引率是16.8%。该期刊2015-2020年度自引率分别为:2015(26.3%)、2016(2.7%)、2017(2.2%)、2018(37.2%)、2019(23.1%)、2020(16.8%)。
投稿经验
致谢:部分图片和数据来源于科睿唯安Web of Science网站等。
咨询方式
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