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    計算機科學雜志

    評價信息:

    影響因子:0.94

    總被引頻次: 5809

    計算機科學雜志 北大期刊CSCD期刊統(tǒng)計源期刊

    Computer Science
    主要欄目:

    網(wǎng)絡(luò)與通信信息安全軟件與數(shù)據(jù)庫技術(shù)人工智能圖形圖像與模式識別

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    計算機科學雜志簡介預計審稿時間:1-3個月

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    d.標題:一般分為三級,第一級標題用“一”“二”“三”等,第二級用“(一)”“(二)”“(三)”等,第三級用“1.”“2.”“3.”等。

    e.注釋:將注釋按正文中出現(xiàn)的先后順序排列編號,用數(shù)字加圓圈標注,并集中排列在正文后。

    雜志簡介:

    計算機科學雜志月刊知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1974年創(chuàng)刊以來廣受好評,注重視角的宏觀性、全局性和指導性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

    計算機科學雜志主要欄目: 網(wǎng)絡(luò)與通信、信息安全、軟件與數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、圖形圖像與模式識別。

    計算機科學歷史收錄

    統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    雜志被引次數(shù)

    雜志發(fā)文量

    年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

    本刊文章見刊的年份

    2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

    在2012年的被引次數(shù)

    59 502 703 511 465 413 301 209 164 124

    被本刊自己引用的次數(shù)

    8 107 128 55 40 28 24 14 14 6

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.016 0.1518 0.3421 0.4804 0.6062 0.718 0.7995 0.856 0.9004 0.934

    本刊文章見刊的年份

    2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

    在2013年的被引次數(shù)

    68 519 714 599 404 383 353 250 136 119

    被本刊自己引用的次數(shù)

    5 121 125 69 36 34 19 17 8 6

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0176 0.1522 0.3374 0.4927 0.5975 0.6968 0.7884 0.8532 0.8885 0.9193

    本刊文章見刊的年份

    2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

    在2014年的被引次數(shù)

    52 554 725 706 539 409 334 269 198 142

    被本刊自己引用的次數(shù)

    1 68 106 57 39 18 10 7 7 6

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.012 0.1403 0.3082 0.4717 0.5966 0.6913 0.7686 0.8309 0.8768 0.9097

    本刊文章見刊的年份

    2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

    在2015年的被引次數(shù)

    64 419 885 719 635 460 370 284 231 179

    被本刊自己引用的次數(shù)

    6 64 122 69 55 30 16 12 8 8

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0138 0.1038 0.294 0.4485 0.585 0.6839 0.7634 0.8244 0.8741 0.9125

    本刊文章見刊的年份

    2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

    在2016年的被引次數(shù)

    58 470 652 808 607 543 351 282 204 221

    被本刊自己引用的次數(shù)

    8 62 77 72 43 34 14 17 6 11

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0123 0.1122 0.2507 0.4223 0.5513 0.6667 0.7412 0.8011 0.8445 0.8914

    本刊文章見刊的年份

    2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

    在2017年的被引次數(shù)

    94 473 727 639 651 500 435 270 229 209

    被本刊自己引用的次數(shù)

    1 41 61 53 39 26 15 8 10 8

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0194 0.1171 0.2672 0.3991 0.5336 0.6368 0.7266 0.7824 0.8297 0.8728

    本刊文章見刊的年份

    2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

    在2018年的被引次數(shù)

    85 593 815 693 537 514 373 334 238 183

    被本刊自己引用的次數(shù)

    2 34 67 55 25 17 17 12 8 3

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0167 0.1331 0.2931 0.4292 0.5347 0.6356 0.7088 0.7744 0.8211 0.8571

    本刊文章見刊的年份

    2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

    在2019年的被引次數(shù)

    114 614 750 740 509 353 421 245 249 199

    被本刊自己引用的次數(shù)

    3 51 42 46 34 12 14 9 12 12

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0233 0.1491 0.3027 0.4542 0.5585 0.6308 0.717 0.7672 0.8181 0.8589

    本刊文章見刊的年份

    2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

    在2020年的被引次數(shù)

    157 677 826 633 521 346 277 289 173 143

    被本刊自己引用的次數(shù)

    10 37 52 20 18 13 10 10 3 4

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0333 0.1768 0.3518 0.486 0.5964 0.6698 0.7285 0.7897 0.8264 0.8567

    本刊文章見刊的年份

    2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

    在2021年的被引次數(shù)

    218 797 1111 776 524 405 272 196 202 138

    被本刊自己引用的次數(shù)

    30 66 50 29 25 11 6 7 7 5

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0409 0.1904 0.3988 0.5444 0.6427 0.7186 0.7696 0.8064 0.8443 0.8702

    本刊文章見刊的年份

    2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

    在2022年的被引次數(shù)

    190 861 989 897 567 327 324 198 129 156

    被本刊自己引用的次數(shù)

    6 109 80 34 20 10 10 4 5 4

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0358 0.1983 0.3848 0.554 0.661 0.7227 0.7838 0.8212 0.8455 0.8749

    文章摘錄

    基于雙層棧式長短期記憶的電網(wǎng)時空軌跡預測

    基于定向約束的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃

    基于文本信息和層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品評分方法

    基于空間資源競爭的三維樹木建模方法

    基于二維工程圖的三維CAD模型自動構(gòu)建方法

    一種城市需水量預測的模糊認知圖方法

    基于多尺度層級LSTM網(wǎng)絡(luò)的時間序列預測分析

    雙向RNN下的航跡擬合模型研究

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    • 出版地區(qū):重慶

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