Long Cheng

2000–2026 年に発表

別表記
Long, Cheng
900
論文数
29,903
被引用数
87
h 指数
488
i10 指数

被引用数

Long Cheng の年別被引用数1897 年: 被引用 3 件1969 年: 被引用 1 件1982 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 1 件2002 年: 被引用 1 件2003 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 1 件2005 年: 被引用 8 件2006 年: 被引用 8 件2007 年: 被引用 9 件2008 年: 被引用 30 件2009 年: 被引用 59 件2010 年: 被引用 73 件2011 年: 被引用 115 件2012 年: 被引用 146 件2013 年: 被引用 226 件2014 年: 被引用 345 件2015 年: 被引用 505 件2016 年: 被引用 539 件2017 年: 被引用 641 件2018 年: 被引用 714 件2019 年: 被引用 969 件2020 年: 被引用 1,152 件2021 年: 被引用 1,530 件2022 年: 被引用 1,532 件2023 年: 被引用 1,724 件2024 年: 被引用 2,204 件2025 年: 被引用 1,852 件2026 年: 被引用 376 件2027 年: 被引用 2 件1898〜1968 年は被引用が無いため表示していません1970〜1981 年は被引用が無いため表示していません1983〜1998 年は被引用が無いため表示していません2001 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 7,091 件、この内訳の 40.4%アメリカ合衆国: 引用元論文 1,957 件、この内訳の 11.1%イギリス: 引用元論文 710 件、この内訳の 4%インド: 引用元論文 698 件、この内訳の 4%カナダ: 引用元論文 473 件、この内訳の 2.7%オーストラリア: 引用元論文 401 件、この内訳の 2.3%ドイツ: 引用元論文 401 件、この内訳の 2.3%香港: 引用元論文 393 件、この内訳の 2.2%韓国: 引用元論文 361 件、この内訳の 2.1%イタリア: 引用元論文 319 件、この内訳の 1.8%イラン: 引用元論文 299 件、この内訳の 1.7%日本: 引用元論文 295 件、この内訳の 1.7%
0%40.4%その他 23.7%

分野

  • Computer Science40.3%
  • Engineering31.5%
  • Medicine9.8%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology8.4%
  • Social Sciences1.8%
  • Neuroscience1.3%
  • その他6.9%

トピック

  • Distributed Control Multi-Agent Systems4.4%
  • Adaptive Control of Nonlinear Systems3.5%
  • Neural Networks Stability and Synchronization3%
  • Indoor and Outdoor Localization Technologies2%
  • Energy Efficient Wireless Sensor Networks1.8%
  • IoT and Edge/Fog Computing1.7%
  • その他83.6%

共著者

全論文

検索で開く
  1. Tau PTM Profiles Identify Patient Heterogeneity and Stages of Alzheimer’s Disease

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Cell 2020 被引用: 728

  2. A WOA-Based Optimization Approach for Task Scheduling in Cloud Computing Systems

    著者: , , , , , , - IEEE Systems Journal, IEEE Syst. J. 2020 被引用: 307

  3. Brown and beige adipose tissue: a novel therapeutic strategy for obesity and type 2 diabetes mellitus

    著者: , , , , , , , , , , , , , - Adipocyte 2021 被引用: 357

  4. Unsupervised cross-domain rolling bearing fault diagnosis based on time-frequency information fusion

    著者: , , , , - Journal of the Franklin Institute, J. Frankl. Inst. 2022 被引用: 220

  5. Neural Control of Robot Manipulators With Trajectory Tracking Constraints and Input Saturation

    著者: , , , - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2020 被引用: 282

  6. An Efficient Federated Learning System for Network Intrusion Detection

    著者: , , , - IEEE Systems Journal, IEEE Syst. J. 2023 被引用: 105

  7. Adaptive-Constrained Impedance Control for Human-Robot Co-Transportation

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Trans. Cybern. 2021 被引用: 173

  8. A Transformer-based network intrusion detection approach for cloud security

    著者: , , , , , - Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications, J. Cloud Comput. 2024 被引用: 110

  9. Finite-Time Convergence Adaptive Fuzzy Control for Dual-Arm Robot With Unknown Kinematics and Dynamics

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2018 被引用: 326

  10. Coarse to fine-based image-point cloud fusion network for 3D object detection

    著者: , , , , , , - Information Fusion, Inf. Fusion 2024 被引用: 78

  11. Enterprise data breach: causes, challenges, prevention, and future directions

    著者: , , - Wiley Interdisciplinary Reviews Data Mining and Knowledge Discovery, WIREs Data Mining Knowl. Discov. 2017 被引用: 298

  12. Cost-aware scheduling systems for real-time workflows in cloud: An approach based on Genetic Algorithm and Deep Reinforcement Learning

    著者: , , , , - Expert Systems with Applications, Expert Syst. Appl. 2023 被引用: 66

  13. Decentralized Robust Adaptive Control for the Multiagent System Consensus Problem Using Neural Networks

    著者: , , - IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part B (Cybernetics), IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B 2009 被引用: 663

  14. Energy-aware systems for real-time job scheduling in cloud data centers: A deep reinforcement learning approach

    著者: , , , , , , - Computers & Electrical Engineering, Comput. Electr. Eng. 2022 被引用: 91

  15. Deep Reinforcement Learning for Load-Balancing Aware Network Control in IoT Edge Systems

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, IEEE Trans. Parallel Distributed Syst. 2021 被引用: 94

  16. A Deep Reinforcement Learning-Based Preemptive Approach for Cost-Aware Cloud Job Scheduling

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Sustainable Computing, IEEE Trans. Sustain. Comput. 2023 被引用: 46

  17. Applying a random forest method approach to model travel mode choice behavior

    著者: , , , , - Travel Behaviour and Society 2018 被引用: 475

  18. Development and Motion Control of Biomimetic Underwater Robots: A Survey

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Systems, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst. 2020 被引用: 159

  19. A Transfer Learning Model for Gesture Recognition Based on the Deep Features Extracted by CNN

    著者: , - IEEE Transactions on Artificial Intelligence, IEEE Trans. Artif. Intell. 2021 被引用: 82

  20. Advancements in Accelerating Deep Neural Network Inference on AIoT Devices: A Survey

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Sustainable Computing, IEEE Trans. Sustain. Comput. 2024 被引用: 43

  21. An Approximate Neuro-Optimal Solution of Discounted Guaranteed Cost Control Design

    著者: , , - IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Trans. Cybern. 2020 被引用: 132

  22. IoTSafe: Enforcing Safety and Security Policy with Real IoT Physical Interaction Discovery

    著者: , , - Proceedings 2021 Network and Distributed System Security Symposium, NDSS 2021 被引用: 64

  23. Cost-aware job scheduling for cloud instances using deep reinforcement learning

    著者: , , , , , - Cluster Computing, Clust. Comput. 2021 被引用: 97

  24. Augmented reality for industrial quality inspection: An experiment assessing task performance and human factors

    著者: , , - Computers in Industry, Comput. Ind. 2023 被引用: 48