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期刊簡介

Magazine introduction

國際人形機器人雜志（International Journal Of Humanoid Robotics）在中科院分區中位于4區，JCR分區位于Q4。審稿速度一般為 12周，或約稿，且近兩年沒有被列入國際預警名單，您可以放心投稿。如果您需要投稿指導，可在線咨詢我們的客服老師，我們將竭誠為您服務。

《國際人形機器人學雜志》（IJHR）涵蓋了有關人形機器人思維和身體的所有主題。它致力于推進新理論、新技術和新實現，為成功實現未來機器人做出貢獻，這些機器人不僅可以模仿人類，還可以為人類服務。雖然 IJHR 鼓勵投稿以經過驗證的理論或實驗程序為基礎的原創論文，但該期刊也鼓勵投稿創新論文，這些論文涉及機器人學的新前沿領域。在研究和開發的早期階段，此類論文不一定需要展示物理或虛擬機器人新發現的全部潛力。

IJHR 歡迎以下類別的原創論文：

研究論文，傳播有助于解決人形機器人或生物啟發機器人開發技術問題的科學發現，具有與物理能力（即運動）或心理能力（即智能）相關的多種功能

評論文章，以非技術術語描述最新的基礎理論、原理和算法解決方案

短文（例如專題文章和對話），討論機器人研發的最新重大成就和未來趨勢

關于人形機器人教育課程開發的論文

書評。

中科院SCI分區

Magazine introduction

2023年12月升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	4區	ROBOTICS 機器人學	4區	否	否

2022年12月升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	4區	ROBOTICS 機器人學	4區	否	否

2021年12月舊的升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	4區	ROBOTICS 機器人學	4區	否	否

2021年12月基礎版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
工程技術	4區	ROBOTICS 機器人學	4區	否	否

2021年12月升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	4區	ROBOTICS 機器人學	4區	否	否

2020年12月舊的升級版

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
計算機科學	4區	ROBOTICS 機器人學	4區	否	否

分區表升級版：旨在解決期刊學科體系劃分與學科發展以及融合趨勢的不相容問題。升級版有如下優勢：一是論文層級的主題體系既能體現學科交叉特點，又可以精準揭示期刊載文的多學科性；二是采用“期刊超越指數”替代影響因子指標，解決了影響因子數學性質缺陷對評價結果的干擾。整體而言，分區表升級版（試行）突破了期刊評價中學科體系構建、評價指標選擇等瓶頸問題，能夠更為全面地揭示學術期刊的影響力，為科研評價“去四唯”提供解決思路。相關研究成果經過國際同行的認可，已經發表在科學計量學領域國際重要期刊。

JCR 分區

Magazine introduction（2023-2024年最新版）

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：ROBOTICS	SCIE	Q4	41 / 46	12%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：ROBOTICS	SCIE	Q4	40 / 46	14.13%

JCR：JCR沒有設置大類，只分為176個具體學科，按當期（1年）的影響因子進行分區；JCR是按照“平均主義”思想，根據刊物IF的高至低平均劃分4個區，每個區含有該領域總量25%的期刊。中科院的分區如同社會階層的金字塔結構，1區只有5%的頂級期刊，2~4區期刊數量也逐層增加,所以中科院的1區和2區雜志很少，雜志質量相對也高，基本都是本領域的頂級期刊。

統計數據

Magazine introduction

影響因子歷年變化趨勢

CiteScore歷年變化趨勢

中科院JCR分區歷年變化趨勢

引文指標和發文量歷年變化趨勢

自引數據歷年變化趨勢

影響因子：表示一種雜志的被引用頻率，是國際上通用的期刊評價指標，它不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學術水平，乃至論文質量的重要指標。

CiteScore：是影響因子最強有力的競爭者，是衡量期刊影響力的一個指標,由愛思維爾于2020年發布，旨在讓人們更細致地了解影響力對研究和期刊的意義。

CiteScore（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數

3.5

0.376

0.514

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Engineering 小類：Mechanical Engineering	Q2	284 / 672	57%
大類：Engineering 小類：Artificial Intelligence	Q3	199 / 350	43%