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IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊

Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence 出版商:IEEE ISSN:2471-285X

首頁 計(jì)算機(jī)科學(xué) 期刊介紹(非官網(wǎng))

IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊基本信息 SCIE

IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊是一本在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域享有國際盛譽(yù)的優(yōu)秀雜志,其國際簡稱為Ieee T Em Top Comp I,全稱《Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence》,由知名出版機(jī)構(gòu)IEEE主辦并發(fā)行。該雜志一直致力于發(fā)表計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)論文,展現(xiàn)獨(dú)特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學(xué)術(shù)交流的重要平臺(tái),更促進(jìn)了國內(nèi)外同行間的深入研討與思想碰撞,為計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展做出了卓越貢獻(xiàn)。

基本信息:
ISSN:2471-285X
大類學(xué)科:計(jì)算機(jī)科學(xué)
研究方向:Mathematics - Control and Optimization
出版信息:
是否預(yù)警:否
出版地區(qū):UNITED STATES
出版語言:None
評(píng)價(jià)信息:
年發(fā)文量:168
中科院分區(qū):3區(qū)
JCR分區(qū):Q1
CiteScore:10.3

IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊雜志介紹

IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊(Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence)(國際簡稱:Ieee T Em Top Comp I)是一本專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。該期刊由知名的科學(xué)出版機(jī)構(gòu)IEEE出版。該雜志一直致力于推動(dòng)COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的知識(shí)創(chuàng)新和學(xué)術(shù)交流。雜志的內(nèi)容豐富,覆蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)的多個(gè)子領(lǐng)域,致力于發(fā)表計(jì)算機(jī)科學(xué)各子領(lǐng)域的高質(zhì)量研究。雜志的審稿標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格,并通過同行評(píng)審流程確保發(fā)表的文章達(dá)到學(xué)術(shù)界的標(biāo)準(zhǔn)。此外,作為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究者和專業(yè)人士,IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊是一個(gè)不可或缺的資源,它不僅提供了最新的科研信息,也是了解該領(lǐng)域最新研究動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)的重要窗口。

期刊CiteScore指數(shù)(2024年最新版)

CiteScore排名

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
10.3 1.894 1.93

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Computational Mathematics

分區(qū)

Q1

排名

6 / 189

百分位

97%

10.3 1.894 1.93

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Control and Optimization

分區(qū)

Q1

排名

5 / 130

百分位

96%

10.3 1.894 1.93

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Computer Science Applications

分區(qū)

Q1

排名

95 / 817

百分位

88%

10.3 1.894 1.93

學(xué)科類別

大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence

分區(qū)

Q1

排名

60 / 350

百分位

83%

CiteScore: 通過計(jì)算期刊在特定時(shí)間內(nèi)發(fā)表的論文的平均引用次數(shù)來衡量期刊的影響力。CiteScore作為Scopus中一系列指標(biāo)的一部分,與其他如SNIP(源文檔標(biāo)準(zhǔn)化影響)和SJR(SCImago 雜志排名)等指標(biāo)一起,為期刊評(píng)價(jià)提供了多維度的視角。

中科院分區(qū)

中科院SCI期刊分區(qū)2023年12月升級(jí)版

Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
計(jì)算機(jī)科學(xué) 3區(qū)
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能
3區(qū)
中科院分區(qū)表: 旨在評(píng)估期刊的學(xué)術(shù)影響力,為學(xué)術(shù)投稿提供參考,為科研管理部門的宏觀判斷提供支撐。中科院分區(qū)表分區(qū)覆蓋廣泛,對(duì)JCR(Journal Citation Reports)的自然科學(xué)版(SCIE)和社會(huì)科學(xué)版(SSCI)的全部期刊進(jìn)行分區(qū),并提供大、小類兩種學(xué)科分類體系的分區(qū)數(shù)據(jù),幫助科研人員在特定學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行更精確的比較和選擇。

WOS(JCR)分區(qū)(2023-2024年最新版)

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 43 / 197

78.4%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 52 / 198

73.99%

期刊近年評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

中科院分區(qū)表

影響因子和CiteScore

IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊投稿注意事項(xiàng)

IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊(Ieee Transactions On Emerging Topics In Computational Intelligence)是由IEEE出版商出版的一本專業(yè)學(xué)術(shù)雜志,收稿方向涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)全領(lǐng)域,在行業(yè)領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力很大,作為行業(yè)內(nèi)的優(yōu)秀期刊,IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊在學(xué)術(shù)界享有極高的關(guān)注度和專業(yè)認(rèn)可度,是COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究者發(fā)表重要學(xué)術(shù)成果的首選平臺(tái)。盡管審稿速度 ,需要耐心等待,但這也是對(duì)學(xué)術(shù)質(zhì)量的嚴(yán)格把控和尊重。IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊近期未被列入任何國際期刊預(yù)警名單,其學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性和出版標(biāo)準(zhǔn)得到了國際學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可。對(duì)于追求在頂級(jí)期刊發(fā)表研究成果的學(xué)者,我們強(qiáng)烈推薦關(guān)注并投稿至IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊。誠邀您將您的突破性研究成果投稿至IEEE 計(jì)算智能新興主題通訊,與全球科研同仁共享您的學(xué)術(shù)洞見,并推動(dòng)COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE的進(jìn)步。

作者在撰寫學(xué)術(shù)論文時(shí),作者應(yīng)嚴(yán)格遵守以下準(zhǔn)則,以提升論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量和增加其被接受的可能性:

1、科學(xué)性與創(chuàng)新性:確保研究具有明確的科學(xué)依據(jù),并且提供領(lǐng)域內(nèi)的新見解或方法。

2、邏輯性:論文結(jié)構(gòu)應(yīng)清晰,論點(diǎn)連貫,使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。

3、語言準(zhǔn)確性:使用規(guī)范的科學(xué)術(shù)語和表達(dá)方式,避免語法錯(cuò)誤和拼寫錯(cuò)誤,確保語言的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。

4、數(shù)據(jù)精確性:所有數(shù)據(jù)必須經(jīng)過嚴(yán)格校驗(yàn),包括表格、圖表和計(jì)量單位,以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。

5、文獻(xiàn)引用:優(yōu)先引用高質(zhì)量、時(shí)效性強(qiáng)的文獻(xiàn),特別是目標(biāo)期刊發(fā)表的相關(guān)文章,這有助于提升論文的學(xué)術(shù)權(quán)威性。

6、避免一稿多投:遵守學(xué)術(shù)規(guī)范,不得同時(shí)向多個(gè)期刊提交同一篇論文,以免觸犯著作權(quán)法并損害個(gè)人學(xué)術(shù)聲譽(yù)。

相關(guān)期刊

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