模式識(shí)別研究方向中科院2區(qū)錄用率高的SCI期刊
在模式識(shí)別領(lǐng)域,中科院2區(qū)的期刊中,以下8本SCI期刊的錄用率相對(duì)較高,期刊信息如下:
1. Engineering Applications of Artificial Intelligence
影響因子:7.5
分區(qū):JCR1區(qū),中科院2區(qū)-Top
自引率:20%
年發(fā)文量:2024年已發(fā)文1762篇
審稿周期:6-7個(gè)月左右
錄用率:錄用容易
收稿方向:人工智能方法在所有工程分支中的實(shí)際應(yīng)用
2. International Journal of Computer Vision
影響因子:11.6
分區(qū):JCR1區(qū),中科院2區(qū)
自引率:3.40%
年發(fā)文量:2023年發(fā)文198篇
審稿周期:平均4.5個(gè)月,錄用不算快,7-8個(gè)月
錄用率:審稿人專業(yè)且友好,口碑在線
收稿方向:計(jì)算機(jī)視覺(jué)科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用
3. Artificial Intelligence Review
影響因子:10.7
分區(qū):JCR1區(qū),中科院2區(qū)-Top
自引率:2.8%
年發(fā)文量:2023年發(fā)文250篇左右
審稿周期:平均5.3個(gè)月
錄用率:66%
收稿方向:人工智能、認(rèn)知科學(xué)和相關(guān)學(xué)科的應(yīng)用、技術(shù)和算法的先進(jìn)研究
4. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
影響因子:8.9
分區(qū):JCR1區(qū),中科院2區(qū)
自引率:11.2%
年發(fā)文量:2024年已發(fā)文905篇
審稿周期:3-8周
錄用率:相比其他頂刊較易
收稿方向:計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、電氣工程、計(jì)算機(jī)工程和其他相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)和數(shù)據(jù)工程方面
5. International Journal of Neural Systems
影響因子:6.6
分區(qū):JCR1區(qū),中科院2區(qū)
自引率:39.4%
年發(fā)文量:2023年發(fā)文70篇左右
審稿周期:5-6個(gè)月左右
錄用率:錄用容易程度一般
收稿方向:涵蓋自然和人工神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理,特別感興趣的主題是機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)和神經(jīng)病學(xué),以及跨神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程等多個(gè)領(lǐng)域
6. Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery
影響因子:6.4
分區(qū):JCR1區(qū),中科院2區(qū)
自引率:1.6%
年發(fā)文量:2023年發(fā)文30篇左右
審稿周期:>12周
錄用率:審稿周期較長(zhǎng),適合有時(shí)間的學(xué)者投稿
收稿方向:數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的最新進(jìn)展
7. Machine Learning-Science and Technology
影響因子:6.3
分區(qū):JCR1區(qū),中科院2區(qū)
自引率:6.3%
年發(fā)文量:2024年已發(fā)文194篇
審稿周期:投稿一個(gè)月送審,兩個(gè)月返修后錄用
錄用率:審稿速度較快,國(guó)人占比低
收稿方向:機(jī)器學(xué)習(xí)在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用與理論研究
8. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
影響因子:3.7
分區(qū):JCR1/2區(qū),中科院2區(qū)
自引率:8.1%
年發(fā)文量:2023年發(fā)文180篇左右
審稿周期:快的2-3個(gè)月,慢的12個(gè)月,整體偏快
錄用率:錄用容易
收稿方向:化學(xué)和相關(guān)學(xué)科中新的統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)或計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展
這些期刊在模式識(shí)別領(lǐng)域具有較高的影響力和認(rèn)可度,雖然部分期刊的審稿周期較長(zhǎng),但錄用率相對(duì)較高,適合高質(zhì)量的原創(chuàng)研究投稿。
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