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Electrocardiogram soft computing using hybrid deep learning CNN-ELM
Zhou, ShurenTan, Bo Elsevier Science 2020 p.105778.0
Do you know your customer? Bank risk assessment based on machine learning
Chen, Ting-Hsuan Elsevier Science 2020 p.105779.0
Human action recognition using two-stream attention based LSTM networks
Dai, Cheng;Liu, XingangLai, Jinfeng Elsevier Science 2020 p.105820.0
Daldal, Nihat;Cömert, ZaferPolat, Kemal Elsevier Science 2020 p.105834.0
Kou, Gang;Yang, Pei;Peng, Yi;Xiao, Feng;Chen, YangAlsaadi, Fawaz E. Elsevier Science 2020 p.105836.0
Ribeiro, Matheus Henrique Dal Molindos Santos Coelho, Leandro Elsevier Science 2020 p.105837.0
Consolidation assessment using Multi Expression Programming
Sharifi, Sohrab;Abrishami, SaeedGandomi, Amir H. Elsevier Science 2020 p.105842.0
Chitradevi, D.Prabha, S. Elsevier Science 2020 p.105857.0
Qu, Hui;Ai, Xue-YiWang, Lin Elsevier Science 2020 p.105863.0
Wang, Xindi;Gou, XunjieXu, Zeshui Elsevier Science 2020 p.105864.0
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.
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