Electronics入选《世界期刊影响力指数 (WJCI) 报告 (2020科技版)》 | MDPI 期刊推广

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近日，中国科协正式发布《世界期刊影响力指数 (WJCI) 报告 (2020科技版)》 (以下简称《WJCI报告》), Electronics期刊在 "控制科学与技术" 和 "电子技术" 两个学科分别位列第9和第20。

《WJCI报告》由中国科学技术信息研究所、《中国学术期刊 (光盘版) 》电子杂志社有限公司、清华大学图书馆、万方数据有限公司、中国高校科技期刊研究会联合研制。

《WJCI报告》采用 "世界期刊影响力指数" (WJCI指数) 对期刊质量、信息量、办刊历史及其对基础研究、应用研究等学术活动的影响力进行全面评价，获得了国内外专家学者的广泛认可。

入选《WJCI报告》的期刊均被认为是具有地区代表性和学科代表性的优秀期刊，这对提升期刊学术影响力具有重要意义。

Electronics期刊衷心感谢期刊主编、编委、客座编辑、审稿专家、作者和读者群的积极贡献与支持！

主编介绍

Prof. Dr. Flavio Canavero

都灵理工大学

都灵理工大学电子和电信系电路理论和电磁兼容性教授。同时是 IEEE Fellow 和 URSI Fellow。曾获得了多项行业和 IEEE 奖项，包括享有盛誉的 Richard R. Stoddard 杰出性能奖，以及 EMC 协会的荣誉会员奖。研究兴趣包括信号完整性和 EMC 设计问题、互连建模、数字集成电路的黑盒表征、EMC 中的统计和不确定性量化等。

高引文章荐读

1. Internet of Things Architectures, Technologies, Applications, Challenges, and Future Directions for Enhanced Living Environments and Healthcare Systems: A Review

综述：改善生活环境和医疗保健系统的物联网架构、技术、应用、挑战和未来方向

Gonçalo Marques, Rui Pitarma, Nuno M. Garcia and Nuno M. Garcia

https://doi.org/10.3390/electronics8101081

物联网 (IoT) 是互联网演变中的产物，受到越来越多学术和工业环境研究人员的关注。不断的技术改进使得开发具有高通信和数据收集能力的智能系统成为可能，为众多物联网应用，特别是医疗保健系统提供了很多机会。

物联网为医疗保健系统提供了重要的特性，例如可用性、移动性和可扩展性，为众多高科技医疗保健应用提供了架构基础，例如实时患者监测、环境和室内质量监测以及无处不在的信息访问使卫生专业人员和患者受益。本文回顾了 ELE 和医疗保健系统的物联网架构的发展，重点阐述了物联网技术、应用程序、挑战、机遇、开源平台和操作系统的研究进展。

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2. A Blockchain-Based Smart Contract System for Healthcare Managemen

基于区块链的医疗保健管理智能合约系统

Asma Khatoon

https://doi.org/10.3390/electronics9010094

区块链正在发展成为一个安全可靠的平台，用于在金融部门、供应链管理、食品工业、能源部门、物联网和医疗保健等应用领域进行安全数据共享。本文回顾了可用于医疗保健系统区块链技术的现有文献和应用。此外，这项工作还提出了使用区块链技术可以更好地管理医疗生态系统中涉及的多个工作流的数据。

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3. 4-Port MIMO Antenna with Defected Ground Structure for 5G Millimeter Wave Applications

用于5G毫米波应用的具有缺陷接地结构的4端口 MIMO 天线

Mahnoor Khalid, Syeda Iffat Naqvi and Niamat Hussain et al.

https://doi.org/10.3390/electronics9010071

本文设计研究了一个4端口多输入多输出 (MIMO) 天线阵列，用于5G毫米波频段的应用。论文中介绍了一个由基于T结功率组合器/分配器的馈电网络激发的相同二元阵列。阵元为矩形开槽贴片天线，接地面采用矩形、圆形和锯齿形开槽结构，以增强天线的辐射特性。为了验证性能，制造并测量了MIMO结构。模拟结果与实测结果具有良好的一致性。文中所设计的天线结构可以在25.5-29.6 GHz 频段运行，并能支持即将到来的5G毫米波应用。

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4. Early Detection of Diabetic Retinopathy Using PCA-Firefly Based Deep Learning Model

基于 PCA-Firefly 的深度学习模型用于早期检测糖尿病视网膜病变

Thippa Reddy Gadekallu et al.

https://doi.org/10.3390/electronics9020274

糖尿病视网膜病变是影响全球数百万人的视力减退和失明的主要原因。尽管已经建立了筛查方法——荧光素血管造影术和光学相干断层扫描术来检测疾病，但在大多数情况下，患者仍然一无所知，未能在适当的时间进行此类检查。本研究中使用的数据集是从 UCI 机器学习存储库收集的糖尿病视网膜病变数据集。最初，原始数据集使用标准标量技术进行归一化，然后使用主成分分析 (PCA) 提取数据集中最重要的特征。这个简化的数据集被输入到深度神经网络模型中进行分类。模型生成的结果根据流行的机器学习模型进行评估，结果证明了所提出模型在准确性、精确度、召回率、灵敏度和特异性方面的优越性。

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5. A Novel PCA-Firefly Based XGBoost Classification Model for Intrusion Detection in Networks Using GPU

一种新的基于 PCA-Firefly 的 XGBoost 分类模型，用于使用 GPU 的网络入侵检测

Sweta Bhattacharya et al.

https://doi.org/10.3390/electronics9020219

互联网已经普及到了人类生活的各个领域，这提高了用户在网络中受到各种恶意攻击的风险。这些攻击可以通过网络活动毫不费力地扩散，并导致了入侵检测系统的出现。由于攻击的模式是动态的，所以需要对网络攻击进行有效的分类和预测。本文提出了一种基于混合主成分分析 (PCA) -萤火虫的机器学习模型来对入侵检测系统 (IDS) 数据集进行分类。研究中使用的数据集是从 Kaggle 收集的。该模型首先对 IDS 数据集的转换执行 One-Hot 编码。然后使用混合 PCA-萤火虫算法进行降维。XGBoost 算法在缩减数据集上实现以进行分类。文章使用最先进的机器学习方法对模型进行了全面评估，以证明提出的方法的优越性。实验结果证实了所提出的模型比现有的机器学习模型表现更好的事实。

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  Electronics 期刊介绍

主编：Flavio Canavero, Polytechnic University of Turin, Italy

Electronics于2012年创刊。期刊主题涵盖电子科学与应用领域，发表电子器件、微电子与计算机技术、光电子工程、通信工程、信号与信息处理、微波理论与技术、生物电子工程、能源电子及系统等领域的各类文章。

2020 Impact Factor	2.397
2020 CiteScore	2.7
MPT	35
APT	37

*MPT: Median Publication Time; APT: Average Publication Time

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