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이 학술지의 논문 검색
A Comparative Study of Fractal-Based Decomposition Optimization
Firmin, T. Springer 2023 p.3-20
Diagonal Barzilai-Borwein Rules in Stochastic Gradient-Like Methods
Franchini, Giorgia Springer 2023 p.21-35
Algorithm Selection for Large-Scale Multi-objective Optimization
Misir, Mustafa Springer 2023 p.36-47
Para, Jesús Springer 2023 p.48-61
Solving the Nurse Scheduling Problem Using the Whale Optimization Algorithm
Sadeghilalimi, Mehdi Springer 2023 p.62-73
Zhong, Rui Springer 2023 p.74-84
Tornado: An Autonomous Chaotic Algorithm for High Dimensional Global Optimization Problems
Aslimani, Nassime Springer 2023 p.85-116
Neural Network Information Leakage Through Hidden Learning
da Cunha, Arthur Carvalho Walraven Springer 2023 p.117-128
Mixing Data Augmentation Methods for Semantic Segmentation
Escobedo, Rubén Springer 2023 p.129-136
Real-Time Elastic Partial Shape Matching Using a Neural Network-Based Adjoint Method
Odot, Alban Springer 2023 p.137-147
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.