
《IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(简称TPAMI)是IEEE计算机协会(IEEE Computer Society)旗下的国际顶级学术期刊,创刊于1979年,是模式识别、机器学习、计算机视觉等领域历史最悠久、影响力最大的期刊之一,被公认为全球AI领域的三大顶刊之一(另外两本为《Nature Machine Intelligence》和《Journal of Machine Learning Research》)。
期刊以”推动模式识别、机器学习与计算机视觉领域的学术研究与技术创新,促进国内外学术交流”为办刊宗旨,主要报道模式识别、机器学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理等领域的原创性研究成果,涵盖理论研究、算法设计、应用开发等多个方面。期刊设有Regular Papers(原创研究论文)、Short Papers(短篇研究论文)、Reviews(综述论文)、Special Issues(专题特刊)等栏目,定期推出反映领域热点的专题特刊,如”深度学习与计算机视觉”、”医疗图像分析”、”机器人视觉”等,为全球研究者提供前沿的学术资讯。
期刊学术影响力显著,2025年影响因子达18.6,在JCR分区中,计算机科学-人工智能(COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE)位于Q1区,工程-电子与电气(ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC)位于Q1区;在中科院分区中,大类学科计算机科学位于1区,小类学科计算机科学-人工智能(COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE)位于1区,工程-电子与电气(ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC)位于1区。期刊被SCIE、EI、Scopus等多个国内外重要数据库收录,发表的论文多由全球顶尖高校和科研机构的研究者完成,如麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、微软研究院、谷歌DeepMind等,代表了AI领域的最高研究水平。
期刊实行严格的同行评议制度,审稿周期约6-12个月,采用在线投稿系统,接收率不足10%,是AI领域研究者发表高水平成果、提升学术影响力的首选期刊之一。
数据评估
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