首页 > SCI期刊 > SCIE期刊 > JCRQ4 > 期刊介绍

Brain-broad Research In Artificial Intelligence And Neuroscience

评价信息:

影响因子:0.8

年发文量:123

人工智能和神经科学的全脑研究 SCIE

Brain-broad Research In Artificial Intelligence And Neuroscience

《人工智能和神经科学的全脑研究》(Brain-broad Research In Artificial Intelligence And Neuroscience)是一本以NEUROSCIENCES综合研究为特色的国际期刊。该刊由EduSoft publishing出版商该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦NEUROSCIENCES领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为0.8。

投稿咨询 加急发表

期刊简介预计审稿时间: 2 Weeks

Brain-broad Research In Artificial Intelligence And Neuroscience is a study that explores how artificial intelligence (AI) and neuroscience can be combined to achieve a deeper simulation and understanding of brain function. Whole brain research aims to reveal the functional mechanisms of the brain by simulating its complex networks and advance the development of AI systems to better mimic human intelligence.

In the field of neuroscience, researchers use methods such as neuroimaging and electroencephalography to deeply analyze the brain's activity patterns and neural connections. With this data, scientists were able to reconstruct the brain's functional networks, revealing how it works in areas such as perception, thinking, and decision-making. At the same time, AI techniques, particularly deep learning models, attempt to mimic and replicate these brain functions by mimicking how neurons work.

《人工智能和神经科学的全脑研究》是探讨人工智能(AI)与神经科学如何结合以实现更深层次的脑功能模拟和理解的一项研究。全脑研究旨在通过模拟大脑的复杂网络来揭示其功能机制,并推动AI系统的发展,使其更好地模仿人类智能。

在神经科学领域,研究者使用神经成像技术和脑电图等方法,深入分析大脑的活动模式和神经连接。通过这些数据,科学家们能够重建大脑的功能网络,揭示其在感知、思考和决策等方面的工作原理。与此同时,AI技术特别是深度学习模型,通过模仿神经元的工作机制,试图模拟和复制这些大脑功能。

如果您需要协助投稿或润稿服务,您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年,熟悉发表政策,可为您提供一对一投稿指导,避免您在投稿时频繁碰壁,节省您的宝贵时间,有效提升发表机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。我们视信誉为生命,多方面确保文章安全保密,在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。

JCR分区(2023-2024年最新版)

JCR分区等级:Q4

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:NEUROSCIENCES ESCI Q4 296 / 310

4.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:NEUROSCIENCES ESCI Q4 281 / 310

9.52%

Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
98.93% 95.93%
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

数据趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

免责声明

若用户需要出版服务,请联系出版商。