1。Hongjun Jeong,Heesoo Jung,Gayeong Kim,Juann Kim,Ko Keun Kim,Hogun Park*,增强了具有相关性相对数字编码的知识图中的感应数值推理,Proc。,2025年。(接受,接受率:24%,选择用于口头表现)2。Jiwon Jeong,Hogun Park*,通过信息理论分解,在自我监督学习中平衡平滑图,Proc。网络会议(www 2025),2025。(接受,接受率:19.8%)3。Jiwon Jeong,Hyeju Jang*,Hogun Park*,大型语言模型是更好的逻辑谬误推理者,具有反驳,解释和目标及时意识及时及时的配方,Proc。在ACL美洲章节2025年度会议(NAACL 2025调查结果),2025年。(接受)4。Hyunju Kang+,Geonhee Han+,Hogun Park*,Audiogenx:文本待办事项生成模型上的解释性,Proc。,2025年。(接受,接受率:23.4%,)5。Sangho Lee,Il Yong Chun*,Hogun Park*,MAMS:视频字幕的模型 - 敏捷模块选择框架,Proc。,2025年。(接受,接受率:23.4%,选择用于口头陈述(前6.1%纸))6。Jimyeong Han,Sangpil Kim*,Hogun Park*,Mela:多事件本地化回答视频问题回答的框架,Proc。(接受)7。第40届ACM/SIGAPP在应用计算(SAC)的第40届ACM/SIGAPP研讨会,2025年。Jongwon Park+,Heesoo Jung+,Hogun Park*,Cimage:利用蒙面图自动编码器中的有条件独立性,Proc。 第18届ACM Web搜索和数据挖掘国际会议(WSDM),2025年。 (接受率:17.3%,被选为口头表现(前6.5%纸))8。 Young-gon Kim +,Hyunju Kang +,Beomki Lee +,Hyeok-Jae Jang,Jong-Ho Park,Jonghee HA,Hogun Park *,Jong-Won Kim *,一系列无义介导的mRNA衰减效率,沿突变约束的程度,沟通生物学,自然portfolio,Dive,Dive,20224 (影响因子:5.2,JCR期刊排名:前11.5%)9。 Suonwook Park,Donghoon Lee*,Hogun Park*,通过概念图和响应解开,基于知识的系统来增强知识追踪,Elsevier,2024年。 (影响因子:7.2,JCR期刊排名:前13.5%)10。Jongwon Park+,Heesoo Jung+,Hogun Park*,Cimage:利用蒙面图自动编码器中的有条件独立性,Proc。第18届ACM Web搜索和数据挖掘国际会议(WSDM),2025年。(接受率:17.3%,被选为口头表现(前6.5%纸))8。Young-gon Kim +,Hyunju Kang +,Beomki Lee +,Hyeok-Jae Jang,Jong-Ho Park,Jonghee HA,Hogun Park *,Jong-Won Kim *,一系列无义介导的mRNA衰减效率,沿突变约束的程度,沟通生物学,自然portfolio,Dive,Dive,20224(影响因子:5.2,JCR期刊排名:前11.5%)9。Suonwook Park,Donghoon Lee*,Hogun Park*,通过概念图和响应解开,基于知识的系统来增强知识追踪,Elsevier,2024年。(影响因子:7.2,JCR期刊排名:前13.5%)10。
在周五的研究日,NTSAD首席执行官凯西·弗林(Kathy Flynn)和研究总监瓦莱丽·格雷格(Valerie Greger)博士概述了NTSAD的研究重点和最近的投资。然后,前NTSAD执行董事苏·卡恩(Sue Kahn)主持了“询问行业专家”小组,讨论了Tay-Sachs,Canavan,GM1和Sandhoff疾病的当前研究和药物开发环境。小组成员包括:Aspa Therapeutics的David Rintell,EDD; Azafaros的Gisela Linthorst;内外的泰勒田; JCR USA的Mathias Schmidt,PD博士; Myrtelle的医学博士Olga Flamini;和赛诺菲的克里斯蒂娜·卡多索(Cristina Cardoso)。
Agarwal,S.,de Freitas,J.,Ragnhildstveit,A。,&Morewedge,C。K.(2024)。自动车辆的接受比其他车辆要低。消费者研究协会期刊,9(3),269 - 281。https:// doi.org/10.1086/729900 Ahn,J。,Kim,J。,J。,&Sung,Y。(2022)。性别刻板印象对艺术情报建议的影响。商业研究杂志,141,50 - 59。https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.12.007 Allport,G。W.(1954)。偏见的本质。Addison-Wesley。Batson,C。D.,Polycarpou,M。R.,Harmon-Jones,E. 同理心和态度:对一个受污名的群体的成员可以感觉到会改善对团体的感觉吗? 人格与社会心理学杂志,72(1),105 - 118。https://doi.org/10.10.10.1037/0022-3514.72.1.105 Berger,B.,Adam,M.,Rühr,A。和Benlian,A。 (2021)。 看着我的进步:算法厌恶并展示学习能力。 业务与信息系统工程,63(1),55 - 68。https://doi.org/10。 1007/S12599-020-00678-5 Bergner,A.S.,Hildebrand,C。,&Häubl,G。(2023)。 机器谈话:对话AI中的verbal实施例如何塑造消费者 - 品牌关系。 消费者研究杂志,50(4),742 - 764。https:// doi。 org/10.1093/jcr/ucad014 Bernstein,R。S.,Bulger,M.,Salipante,P。和Weisinger,J。Y. (2020)。 从多样性到包容性到公平:生成相互作用的理论。Batson,C。D.,Polycarpou,M。R.,Harmon-Jones,E.同理心和态度:对一个受污名的群体的成员可以感觉到会改善对团体的感觉吗?人格与社会心理学杂志,72(1),105 - 118。https://doi.org/10.10.10.1037/0022-3514.72.1.105 Berger,B.,Adam,M.,Rühr,A。和Benlian,A。(2021)。看着我的进步:算法厌恶并展示学习能力。业务与信息系统工程,63(1),55 - 68。https://doi.org/10。1007/S12599-020-00678-5 Bergner,A.S.,Hildebrand,C。,&Häubl,G。(2023)。 机器谈话:对话AI中的verbal实施例如何塑造消费者 - 品牌关系。 消费者研究杂志,50(4),742 - 764。https:// doi。 org/10.1093/jcr/ucad014 Bernstein,R。S.,Bulger,M.,Salipante,P。和Weisinger,J。Y. (2020)。 从多样性到包容性到公平:生成相互作用的理论。1007/S12599-020-00678-5 Bergner,A.S.,Hildebrand,C。,&Häubl,G。(2023)。机器谈话:对话AI中的verbal实施例如何塑造消费者 - 品牌关系。消费者研究杂志,50(4),742 - 764。https:// doi。org/10.1093/jcr/ucad014 Bernstein,R。S.,Bulger,M.,Salipante,P。和Weisinger,J。Y.(2020)。从多样性到包容性到公平:生成相互作用的理论。商业道德杂志,167(3),395 - 410。https://doi.org/10.1007/ S10551-019-04180-1 Bigman,Y。E.和Gray,K。(2018)。人们反对做出道德决定的机器。认知,181,21 - 34。https://doi.org/10.1016/j。Cognition.2018.08.003 Bilewicz,M。,&Soral,W。(2020)。仇恨言论流行:贬义语言对群体间关系和政治激进化的动态影响。政治心理学,41(增刊1),3 - 33。https://doi.org/ 10.1111/pops.12670
通讯作者:墨尔本人口与全球健康学院流行病学与生物统计学中心Mark A. Jenkins,澳大利亚VIC 3010,墨尔本大学。m.jenkins@unimelb.edu.au。 *请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。 贡献者AKW,RWH,FAM,GM和MAJ概念化了研究调查。 AKW,RWH,FAM,GM和MAJ获得了资金。 JCR,GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划,项目管理和资源做出了贡献。 AKW,JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析,并起草了手稿。 AKW,JCR,GL和MAJ已访问和验证的数据。 所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。 Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas,Elisa J. Woods,Tatsuro Yamaguchi,Silke Zachariae,Mohd N. Zahary。m.jenkins@unimelb.edu.au。*请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。贡献者AKW,RWH,FAM,GM和MAJ概念化了研究调查。AKW,RWH,FAM,GM和MAJ获得了资金。JCR,GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划,项目管理和资源做出了贡献。 AKW,JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析,并起草了手稿。AKW,JCR,GL和MAJ已访问和验证的数据。所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas,Elisa J.Woods,Tatsuro Yamaguchi,Silke Zachariae,Mohd N. Zahary。COPS,ISABELLE COUPLER,MARCIA CROSS,CRUZ,WIND,Adriana Della Valley,Capuchine Delnatte,Marion Dhooge,Valentine Domingues,Drouet Youenn,Floor A.发言人D. Gareth Evans,Vargas的AídaFalse,Jane C Figueird,William,William,Lauren M. Gimaud,Annabel Goodwin,Heike Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,Kate Green,kate Green, Jose Guillem,Roselyne,Rodrigo St. C. Guindani,Elizabeth E. Half,Michael,Hampel Heather,Thomas V. Ho,Elke Holinski-Feder。
6 有关欧盟《人工智能法案》产品安全方法的专家法律意见,请参阅:Edwards, L. (2022)。欧洲人工智能监管:四个问题和四个解决方案。阿达洛夫莱斯研究所。网址:https://www.adalovelaceinstitute.org/report/regulating-ai-in-europe/ 7 请参阅:阿达洛夫莱斯研究所。(2022 年)。人、风险和人工智能的独特要求。网址:https://www.adalovelaceinstitute.org/policy-briefing/eu-ai-act/ 8 本文作者也提出了类似的建议。请参阅:Wendehorst, C. (2021)。从消费者政策角度提出的人工智能法案提案 COM(2021) 206。奥地利联邦社会事务、卫生、护理和消费者保护部。网址:https://www.sozialministerium.at/dam/jcr:750b1a99-c5af-47bd-906a-7aa2485dabbd/The%20 Proposal%20for%20an%20Artificial%20Intelligence%20Act%20COM2021%20206%20from%20a%20Consumer%20Policy%20 Perspective_dec2021__pdfUA_web.pdf
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作伙伴期刊,其第一个影响因子(IF)在2024年获得23.7,在微生物学领域中排名为2/165。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然生物技术,自然微生物学和细胞宿主和微生物。其独特的功能包括视频摘要,双语出版物和社交媒体传播,有超过500,000个关注者。它已经发表了200多篇论文并被引用了4000多次,并由ESCI/WOS/JCR,PubMed,Google Scholar和Scopus索引。“ imetaomics”是2024年推出的“ imeta”的姊妹杂志,其目标是> 10,其范围与微生物组相似,ISME J,核酸研究,生物信息学,生物信息学的简报等。欢迎所有贡献!
先进材料。通过与冶炼和金属回收业务的跨部门合作,实现产品的稳定供应和质量改进。凭借强大的产品开发能力,该公司拥有许多享有高市场份额的产品,包括半导体溅射靶和压延铜箔。在金属和回收部门,佐贺关冶炼和精炼厂拥有日本最大的生产能力。该公司是 ENEOS Holdings, Inc. 的全资子公司,已提交在东京证券交易所上市的申请,预计未来将成为 ENEOS Holdings 的权益法子公司。母公司对公司的控制和参与程度将因此大幅降低,公司对母公司的管理重要性预计也会下降。JCR 预测母公司支持的可能性将下降,在评级中反映了公司的独立信用度。(2)整体表现开始好转,预计中期将有所改善。
在知名同行评审中具有“国际标准序列号”(ISSN)或具有“国际标准簿号”(ISBN)数字的书籍的研究/评论文章。强烈鼓励Charusat学术兄弟会在具有汤姆森路透的影响因素的期刊上发表其研究。Charusat的作者应该一丝不解地选择那些由以下机构索引的期刊或发行商:Scopus,Scopus,Web of Science,PubMed和由期刊引文报告(JCR),SCOCICE CITION INDEX(SCI),社会科学引文引文指数(SSCI),Scimago杂志期刊(SJR)。相应的作者应确保所有传播期刊出版物中的所有作者都同意最终手稿,并应向所有对其研究做出学术贡献的作者提供应有的学分。RP7专利,知识产权和特许权使用费
该表比较了六个来源的期刊的当前排名,不考虑其主题类别。JCR 仅供订阅,使用 SCI 和 SSCI 期刊,并通过比较引用与可引用文档(文章和评论)来计算引用率。该方法与规模无关,拥有更多文档和引用并不会提高排名。CiteScore 使用类似的方法,包括书籍章节、会议论文和数据论文。它使用的时间段与 JIF 不同。SNIP 和 SJR 使用与 Citescore 相同的数据集。SNIP 使用类似的比率,但根据主题进行规范化。SJR 使用相同的规模独立方法,同时考虑引用期刊的声望。它有自己的 H 指数。FCR(领域引用率)根据文章的主题和年龄进行规范化,需要订阅。Google Metrics 由计算机程序编译。