Asynchronous dual-pipeline deep learning framework for online data stream classification

Lara-Benítez, Pedro; Carranza-García, Manuel; García-Gutiérrez, Jorge; Riquelme, José C.

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2020
Volumen: 27
Número: 2
Páginas: 101 - 119
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus2027-11-2021
wos1227-11-2021
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año (SCIE): 2020

Factor de Impacto (SCIE): 4.827

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARYSCIE13/91Q1T1D2
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONSSCIE28/112Q1T1D3
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCESCIE37/140Q2T1D3

Año:

2020

CiteScore:

8.700

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Computational Theory and Mathematics9/133Q1T1D1
Computer Science Applications62/693Q1T1D1
Theoretical Computer Science9/120Q1T1D1
Artificial Intelligence31/227Q1T1D2
Software46/389Q1T1D2

SJR año:

2020

Factor de Impacto:

0.801

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Software68/352Q1T1D2
Computational Theory and Mathematics34/134Q1T1D3
Artificial Intelligence54/210Q2T1D3
Computer Science Applications163/646Q2T1D3
Theoretical Computer Science32/118Q2T1D3
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Agencia Código de Proyecto
Spanish Ministry of Economy and CompetitivenessTIN2017-88209-C2-2-R
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor Afiliación
1Lara-Benítez, PedroUniversidad de Sevilla (Spain)
2Carranza-García, ManuelUniversidad de Sevilla (Spain)
3García-Gutiérrez, JorgeUniversidad de Sevilla (Spain)
4Riquelme, José C.Universidad de Sevilla (Spain)