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Toward Optimal Tradeoff Between Data Freshness and Update Cost in Information-Update Systems
Liu, Zhongdong IEEE 2023 p.13988-14002
High-Resolution Data Acquisition and Joint Source-Channel Coding in Underwater IoT
Sadhu, Vidyasagar IEEE 2023 p.14003-14013
Qiu, Yunbo IEEE 2023 p.14014-14027
Digital-Twin-Enabled On-Demand Content Delivery in HetVNets
Hui, Yilong IEEE 2023 p.14028-14041
Joint Activity Detection, Channel Estimation, and Data Decoding for Grant-Free Massive Random Access
Bian, Xinyu IEEE 2023 p.14042-14057
A Data-Driven Control-Policy-Based Driving Safety Analysis System for Autonomous Vehicles
Kang, Liuwang IEEE 2023 p.14058-14070
A Comprehensive Empirical Study of Heterogeneity in Federated Learning
Abdelmoniem, Ahmed M. IEEE 2023 p.14071-14083
Snapshot for Power Grids IoT: Adaptive Measurement for Resilience Intelligent Internet of Things
Zhao, Yuyu IEEE 2023 p.14084-14101
Federated Learning Hyperparameter Tuning From a System Perspective
Zhang, Huanle IEEE 2023 p.14102-14113
Stress Detection Using Context-Aware Sensor Fusion From Wearable Devices
Rashid, Nafiul IEEE 2023 p.14114-14127
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.