Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам сингапурское научное издание International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering. Журнал имеет третий квартиль, издается в World Scientific Publishing Co. Pte Ltd., его SJR за 2020 г. равен 0,236, импакт-фактор 1,470, печатный ISSN - 0218-1940, электронный - 1793-6403, предметные области - Компьютерная графика и дизайн, Программное обеспечение, Компьютерные сети и коммуникации, Искусственный интеллект. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Ши-Куо Чанг, контактные данные - chang@cs.pitt.edu,
Журнал является форумом для исследователей, практиков и разработчиков для обмена идеями и результатами в области разработки программного обеспечения и разработки знаний. К публикации принимаются три типа статей:
- Исследовательские работы, сообщающие об оригинальных результатах исследований;
- Обзоры тенденций в области технологий, обзор области исследований в области разработки программного обеспечения и инженерии знаний;
- Обзорные статьи, охватывающие широкую область разработки программного обеспечения и инженерии знаний.
Кроме того, также приветствуются обзоры инструментов (не более трех страниц рукописи) и обзоры книг (не более двух страниц рукописи). Центральной темой данного журнала является взаимодействие между разработкой программного обеспечения и разработкой знаний: как методы разработки знаний могут быть применены к разработке программного обеспечения и наоборот. Журнал публикует статьи в таких областях, как методы и практики разработки программного обеспечения, объектно-ориентированные системы, быстрое прототипирование, повторное использование программного обеспечения, разработка программного обеспечения в чистых помещениях, поэтапное уточнение/усовершенствование, формальные методы спецификации, неоднозначность при разработке программного обеспечения, влияние случая на жизненный цикл разработки программного обеспечения, методы и практики разработки знаний, логическое программирование, экспертные системы, системы, основанные на знаниях, распределенные системы, основанные на знаниях, дедуктивные системы баз данных, представления знаний, системы, основанные на знаниях, в переводе и обработке языков, техническое обслуживание программного обеспечения и знаний, обратное проектирование в разработке программного обеспечения и приложений в различных областях, представляющих интерес.
Адрес издания - https://www.worldscientific.com/worldscinet/ijseke
Пример статьи, название - DHLBT: Efficient Cross-Modal Hashing Retrieval Method Based on Deep Learning Using Large Batch Training. Заголовок (Abstract) - Cross-modal hashing has attracted considerable attention as it can implement rapid cross-modal retrieval through mapping data of different modalities into a common Hamming space. With the development of deep learning, more and more cross-modal hashing methods based on deep learning are proposed. However, most of these methods use a small batch to train a model. The large batch training can get better gradients and can improve training efficiency. In this paper, we propose the DHLBT method, which uses the large batch training and introduces orthogonal regularization to improve the generalization ability of the DHLBT model. Moreover, we consider the discreteness of hash codes and add the distance between hash codes and features to the objective function. Extensive experiments on three benchmarks show that our method achieves better performance than several existing hashing methods. Keywords: Cross-modal hashing; large batch training; orthogonal regularization; distance between hash codes and features