Computer Science - Czasopismo - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Computer Science

ISSN:

1508-2806

eISSN:

2300-7036

Wydawca:

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica

Dyscypliny:

  • Architektura i urbanistyka (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • Informatyka techniczna i telekomunikacja (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • Inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • Inżynieria lądowa i transport (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • Inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • Informatyka (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
  • Matematyka (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)

Punkty Ministerialne: Pomoc

Punkty Ministerialne - aktualny rok
Rok Punkty Lista
2021 20 MNiSW 2019
Punkty Ministerialne - lata ubiegłe
Rok Punkty Lista
2021 20 MNiSW 2019
2020 20 MNiSW 2019
2019 20 MNiSW 2019
2018 12 B
2017 12 B
2016 12 B
2015 12 B
2014 8 B
2013 8 B
2012 7 B
2011 7 B
2010 2 B
2009 2 B
2008 2 B

Model czasopisma:

Open Access

Punkty CiteScore:

Punkty CiteScore - aktualny rok
Rok Punkty
2019 0.6
Punkty CiteScore - lata ubiegłe
Rok Punkty
2019 0.6
2018 0.4
2017 0.3

Impact Factor:

brak danych

Polityka wydawnicza:

Licencja: CC BY 4.0
Licencja
Creative Commons: CC-BY 4.0 otwiera się w nowej karcie
Informacja o polityce wydawniczej
https://journals.agh.edu.pl/csci/about/editorialPolicies#openAccessPolicy otwiera się w nowej karcie
Informacja o warunkach samoarchiwizacji
Zawarta w licencji
Czy czasopismo pozwala na samoarchiwizację
Tak - bez ograniczeń
Submitted Version Pomoc
tak
Accepted Version Pomoc
nie
Published Version Pomoc
tak
Informacje o polityce dot. danych badawczych
brak danych
Embargo w miesiącach
brak embargo
Informacje dodatkowe
Indeksowane w DOAJ
Przy udostępnianiu/rozpowszechnianiu należy podać źródło oryginału i DOI.

Filtry

wszystkich: 5

  • Kategoria
  • Rok

Katalog Czasopism

2020
2017
  • From Linear Classifier to Convolutional Neural Network for Hand Pose Recognition
    Publikacja

    Recently gathered image datasets and the new capabilities of high-performance computing systems have allowed developing new artificial neural network models and training algorithms. Using the new machine learning models, computer vision tasks can be accomplished based on the raw values of image pixels instead of specific features. The principle of operation of deep neural networks resembles more and more what we believe to be happening...

    Pełny tekst w serwisie zewnętrznym

  • Using Redis supported by NVRAM in HPC applications
    Publikacja

    Nowadays, the efficiency of storage systems is a bottleneck in many modern HPC clusters. High performance in the traditional approach – processing using files – is often difficult to obtain because of a model’s complexity and its read/write patterns. An alternative approach is to apply a key-value database, which usually has low latency and scales well. On the other hand, many key-value stores suffer from a limitation of memory...

    Pełny tekst w serwisie zewnętrznym

2013
2012

wyświetlono 103 razy