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A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19
Wang, Bingshu; Zheng, Jiangbin; Chen, C. L. Philip IEEE 2022 p.323-343
FairDrop: Biased Edge Dropout for Enhancing Fairness in Graph Representation Learning
Spinelli, Indro; Scardapane, Simone; Hussain, Amir; Uncini, Aurelio IEEE 2022 p.344-354
Assessment of the Clusterability of Data Using a Multimodal Convolutional Neural Network
Reunanen, Niko; Raty, Tomi; Lintonen, Timo; Jokinen, Juho J. IEEE 2022 p.355-369
Unsupervised Domain-Adaptation-Based Tensor Feature Learning With Structure Preservation
Braytee, Ali; Naji, Mohamad; Kennedy, Paul J. IEEE 2022 p.370-380
Quick Learning Mechanism With Cross-Domain Adaptation for Intelligent Fault Diagnosis
Sharma, Arun K.; Verma, Nishchal K. IEEE 2022 p.381-390
Distributed GAN: Toward a Faster Reinforcement-Learning-Based Architecture Search
Shi, Jiachen; Fan, Yi; Zhou, Guoqiang; Shen, Jun IEEE 2022 p.391-401
Mou, Xun; Mao, Ling-Xiang; Liu, Hu-Chen; Zhou, MengChu IEEE 2022 p.402-413
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.