人工智能论文投稿期刊

appliedintelligence的proof需要具体看应用的类型，一般来说，appliedintelligence的proof需要花费一些时间来完成，可能需要几天或者几周。

人工智能类的还有好多期刊，这个期刊影响因子稍微偏低，比较容易投，审稿时间大概三个月

人工智能领域、计算机领域是推荐考虑的方向。文章《人工智能方向的论文发表和范文》

还有一种找投稿期刊的方法，就是在知网检索一下人工智能或者是你说的支持向量机，看这些文章是发表在了哪些期刊上，非常值得借鉴。qikanzj编辑拙见，如有帮助欢迎点赞。

IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首2019年08月14日 · 优质科技领域创作者8月10日-16日，第28届国际人工智能联合会议IJCAI在中国澳门隆重召开。来自全球各国3000 余名 AI 研究人员和专家齐聚中国澳门，共同探讨人工智能的现状和未来。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首会议现场IJCAI作为AI领域的首个国际性的学术会议，一直以来都被该领域的研究者们视为发表论文和参加会议的重要殿堂。本届大会共收到4752篇有效提交论文，最终收录论文850篇，接收率为17.9%。虽然，今年的论文提交量和录取量都创历史新高，但录取比率却是近10年最低。今年IJCAI的投稿总数相较于去年增加了约37%（去年论文投稿量3470篇、收录量710篇），而录取数仅比去年多了141篇。可以看出，一方面AI正受到越来越多研究者的关注，另一方面论文被接受的难度也在不断加大，但论文的含金量也得到了大大提高。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首大会历年来接收论文数量从通讯作者来看，来自中国的研究人员为本届IJCAI贡献了主要力量。据大会官方统计，今年的接收论文中，38%的论文来自中国，48%的论文来自亚洲。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首根据通讯作者所在地区划分：中国327篇（38%）中国香港15篇美国169篇（20%）欧盟152篇（其中包括英国32，法国29，意大利19，德国28）澳大利亚37篇加拿大14篇其他亚洲国家：日本18篇，新加坡18篇，印度20篇，以色列8根据论文主题划分，机器学习投稿2516篇，接收438篇，依旧是最热门的子领域。其次是计算机视觉，提交833篇，接受117篇；机器学习应用提交785篇论文，收录144篇论文。多智能体系统、自然语言处理、人类和AL、Al中的不确定性等都成为此次热门投稿论文。IJCAI 2019奖项全部出炉在13日上午的开幕致辞中，IJCAI2019理事会主席、香港科技大学计算机科学与工程学系主任杨强教授为各位获奖者颁发了奖项。

Intelligent Data Analysis是一个涵盖机器学习、数据挖掘、人工智能等领域的国际学术期刊，它旨在为学术界和工业界提供一个交流最新研究成果和技术进展的平台。该期刊的录用难度较大，因为它对提交的论文的质量和研究水平有较高的要求。然而，如果作者的研究成果具有独特性和创新性，并且符合期刊的主题和要求，就有可能被录用。为了在这个学术期刊上发表论文，作者需要具备较高的学术水平和研究能力，了解期刊的主题和要求，精心准备论文，并积极与编辑和审稿人沟通和交流，以提高论文的质量和录用率。同时，作者需要遵守学术规范和道德，不进行抄袭和剽窃等不正当行为，以维护学术诚信和公正性。Intelligent Data Analysis期刊的高要求也反映了学术界对研究质量和水平的追求和要求，鼓励学者在独立思考和创新的基础上，推动学科的发展和进步。

对于普通学者而言，想要在Intelligent data analysis (IDA)期刊上发表文章是比较具有挑战性的。因为该期刊越来越受到国内外科研人员的关注和认可，已经成为数据挖掘、、机器学习等领域的重要刊物之一，因此被录用是非常困难的。IDA期刊对论文质量和创新性的要求非常高，只有那些切实做出重大贡献并且具有深入思考和独特见解的论文才能被录用。而且，IDA期刊的审稿非常严格，需要通过多轮评审才能决定是否可以发表，所以投稿作者需要耐心等待。总的来说，如果想要在IDA期刊上发表文章，需要具备深刻的学术研究背景、独特的研究观点、对当前研究热点问题有自己的独特见解，并且有良好的写作技巧和高质量的实验结果支撑才有可能被录用。

作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为＂分解—重组＂法和＂直接求解＂法。

人工智能领域发展到今天，哪些学术会议和期刊称得上顶级？清华大学刚刚提出的「计算机科学推荐学术会议和期刊列表」对于这些论文投稿目标有了新的评级。更为重要的是——它直接与清华学生的毕业产生了关联。对于研究生和博士来说，国际会议和期刊的评级可谓关键指标，清华计算机系的新规定和评级迅速引发了校内师生的广泛关注，讨论也很快扩展到了整个学术圈。最近，清华大学计算机学位评定分委员会针对其负责的计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全三个一级学科，制定了「研究生学位创新成果要求」。与此同时，同时分委员会还发布了最新版《清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表》。在我们比较关注的人工智能方向上，清华大学的列表就引来了不少议论。大幅减少会议期刊数量简单说来，与目前国内最为通用的中国计算机学会（CCF）版国际会议和期刊目录不同，清华大学新推出的分级标准只分 A、B 两类期刊，而且列表上的期刊数量也变少了。以往，B 类被认为是大神文章和普通文章的分水岭，而没有了 C 类则很可能让研究生们的毕业难度有所提高。此外，被清华评定为 A 类的期刊和会议与 CCF 有所不同。仅看 AI 领域：清华把 CCF 定为 B 类的 ECCV 、COLT、EMNLP 、ICRA 评定为 A 类，同时新增了 ICLR 、RSS 为 A 类会议。也就是说，由深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办、短短成立 6 年的国际学习表征会议（ICLR)，此次被清华大学列为 A 类顶会。在期刊方面，清华新增了 TR、TASLP 为 A 类期刊。当然也有从 A 类「降级」到 B 类的学术会议：它就是 AI 领域的首个国际性的学术会议 IJCAI。香港科技大学教授、微众银行首席 AI 官杨强评论说：「不知道清华大学这个排名用目标函数是不是『引用数』，如果只用引用数的话，排名的结果和我们所期望的影响力不一样。影响力的目标函数应该是（连接度+权威度），所谓『Hub and Authority』，参考 Jon Kleinberg。否则很容易被小圈子所利用。」另外，在数量上，与 CCF 的列表相比，清华给出的人工智能方向列表在期刊和会议数目上都有所减少，大大增加了投稿的难度。清华大学的文件还对于申请计算机相关学科的博士、硕士学位设置了标准，学生需要根据《研究生申请学位创新成果计分办法》至少获得 6 分才有资格申请博士学位；而申请硕士学位，则至少需要 2 分。而根据推荐会议和期刊列表，一篇 A 类得 4 分，一篇 B 类得 2 分。国际会议论文只认可长文，以及做口头报告的不少于 6 页的短文。若 B 类论文获得最佳论文或最佳学生论文奖，则等同于 A 类论文。这份规定从今年 9 月入学的新生开始执行，以往的高年级学生依然按照过去的考评标准。清华版 AI 顶会和期刊列表据《学术头条》报道，《清华大学计算机学科推荐学术会议和期刊列表》将计算机学科划分为 10 个方向，分别是高性能计算、计算机网络、网络与信息安全、系统软件与软件工程、数据库与数据挖掘、理论计算机科学、计算机图形学与多媒体、人工智能与模式识别、人机交互与普适计算、综合与交叉。在人工智能与模式识别方向，清华推荐了 12 个 A 类会议，17 个 B 类会议；A 类期刊 6 个，B 类期刊 33 个。A 类会议B 类会议A 类期刊B 类期刊CCF 版 AI 顶会和期刊列表清华大学发布的 CS 会议期刊列表和中国计算机学会的有哪些不同呢？2018 年 12 月，CCF 启动了新一轮《目录》的更新工作，并于今年 4 月发布了最新版的目录。对于计算机相关专业的学生们来说，CCF 目录是论文投稿的重要指标。不过 CCF 表示，该目录是值得计算机界研究者们发表研究成果的推荐列表，其目的不是作为学术评价的唯一根据，而仅作为 CCF 的推荐建议业界参考。与清华版人工智能与模式识别方向对应的是 CCF 人工智能方向。CCF 人工智能方向 A 类会议 7 个，B 类会议 12 个；C 类会议 21 个；A 类期刊 4 个，B 类期刊 21 个，C 类期刊 36 个。目前在最新版的目录中，人工智能领域的 A 类期刊为：而 A 类学术会议为：可以看出，CCF 版的七大人工智能学术会议基本早已成为大多数人认知中的「AI 顶会」。自 2010 年 CCF 发布计算机国际会议和期刊目录后，计算机科学领域内的国际会议重要性被人们逐渐确立起来，这改变了过去国内计算机科学领域仅依靠 SCI 影响因子评价的情况，让国内学界逐渐与国际发展接轨。不过在中国计算机学会版《目录》出现的 9 年之后，清华大学似乎已对未来计算机科学的学术评价有了新的思路。据悉，清华的学术期刊和会议标准，是根据论文引用的中位数、10H、H5 指数等指标进行量化后，再以人工（专家）意见为辅经过细微调整后得出的。随着学术和领域的发展，我们正在看到更加符合目前发展规律的评价方式不断出现，清华大学的新标准是否会业内带来变化？我们还需拭目以待。

appliedintelligence多久proof sci文章proof一般7天完成合适，因为sci论文接受后是需要审核的，外审、终审之后才能到校稿环节也就是proof的一个状态，通常来说论文审核的比较顺利，论文接受后没有一个月时间就校稿了。如果审核过程中比较繁琐，尤其是会收到修改的通知，反复修改这样就会耗费不少时间，可能三个月甚至更久才能到校稿环节。