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喜报 | MIR 首次入选中国科学院期刊分区表计算机科学类二区

已有 270 次阅读 2025-3-28 09:07 |个人分类:最新资讯|系统分类:博客资讯

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2025年中国科学院文献情报中心期刊分区表于近日发布。Machine Intelligence Research （MIR）首次入选中国科学院期刊分区表计算机科学类二区（中国科学院期刊分区表二区标准：学科排名前6%-20%）！

自2022年来，MIR发展已初创佳绩：被ESCI、EI、Scopus 等 20 余数据库收录，入选中国科技期刊卓越行动计划二期项目，成功位列科睿唯安JCR排名一区，Scopus数据库最佳学科排名一区，中国科学院期刊分区二区。

在各位专家学者的大力支持下，MIR前景可待，未来可期！

MIR 下载量 TOP10 好文（2023-2024年）

下载量：17K次

Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey

Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Shangnian Li, Chengjie Wang, Feng Zheng & Yaochu Jin

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1459-z

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1459-z

中文导读：

金耀初团队&郑锋团队 | 综述: 深度工业图像异常检测

下载量：11K次

Large-scale Multi-modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey

Xiao Wang, Guangyao Chen, Guangwu Qian, Pengcheng Gao, Xiao-Yong Wei, Yaowei Wang, Yonghong Tian & Wen Gao

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1410-8

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1410-8

中文导读：

高文院士团队 | 综述: 大规模多模态预训练模型

下载量：11K次

YuNet: A Tiny Millisecond-level Face Detector

Wei Wu, Hanyang Peng & Shiqi Yu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1423-y

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1423-y

中文导读：

南科大于仕琪团队 | YuNet:一个速度为毫秒级的人脸检测器

下载量：8601次

VLP: A Survey on Vision-language Pre-training

Fei-Long Chen, Du-Zhen Zhang, Ming-Lun Han, Xiu-Yi Chen, Jing Shi, Shuang Xu & Bo Xu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1369-5

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1369-5

下载量：6250次

Practical Blind Image Denoising via Swin-Conv-UNet and Data Synthesis

Kai Zhang, Yawei Li, Jingyun Liang, Jiezhang Cao, Yulun Zhang, Hao Tang, Deng-Ping Fan, Radu Timofte & Luc Van Gool

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1466-0

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1466-0

中文导读：

Luc Van Gool团队 | 通过Swin-Conv-UNet和数据合成实现实用图像盲去噪

下载量：5919次

AI in Human-computer Gaming: Techniques, Challenges and Opportunities

Qi-Yue Yin, Jun Yang, Kai-Qi Huang, Mei-Jing Zhao, Wan-Cheng Ni, Bin Liang, Yan Huang, Shu Wu & Liang Wang

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1384-6

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1384-6

中文导读：

自动化所黄凯奇团队·综述 | 人机对抗智能：技术、挑战和机遇

下载量：5281次

Distributed Deep Reinforcement Learning: A Survey and a Multi-player Multi-agent Learning Toolbox

Qiyue Yin, Tongtong Yu, Shengqi Shen, Jun Yang, Meijing Zhao, Wancheng Ni, Kaiqi Huang, Bin Liang & Liang Wang

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1454-4

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1454-4

中文导读：

自动化所黄凯奇团队 | 分布式深度强化学习：综述与多玩家多智能体学习工具箱

下载量：5111次

Exploring Variational Auto-encoder Architectures, Configurations, and Datasets for Generative Music Explainable AI

Nick Bryan-Kinns, Bingyuan Zhang, Songyan Zhao & Berker Banar

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1457-1

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1457-1

下载量：5109次

Federated Learning with Privacy-preserving and Model IP-right-protection

Qiang Yang, Anbu Huang, Lixin Fan, Chee Seng Chan, Jian Han Lim, Kam Woh Ng, Ding Sheng Ong & Bowen Li

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1343-2

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1343-2

中文导读：

港科大杨强团队 | 综述: 联邦学习的隐私保护与模型的知识产权保护

下载量：4567次

Federated Learning on Multimodal Data: A Comprehensive Survey

Yi-Ming Lin, Yuan Gao, Mao-Guo Gong, Si-Jia Zhang, Yuan-Qiao Zhang & Zhi-Yuan Li

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1398-0

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1398-0

中文导读：

西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习

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关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区。

▼往期目录▼

2025年第1期 | 机器视觉、机器人、神经网络、反事实学习、小样本信息网络...

2024年第6期 | 图神经网络，卷积神经网络，生物识别技术...

2024年第5期 | 大语言模型，无人系统，统一分类与拒识...

2024年第4期 | 特约专题: 多模态表征学习

2024年第3期 | 分布式深度强化学习，知识图谱，推荐系统，3D视觉，联邦学习...

2024年第2期 | 大语言模型、零信任架构、常识知识推理、肿瘤自动检测和定位...

2024年第1期 | 特约专题: AI for Art

2023年第6期 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计...

2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架... (机器智能研究MIR)

2023年第4期 | 大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习......

2023年第3期 | 人机对抗智能、边缘智能、掩码图像重建、强化学习...