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    應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)雜志

    評(píng)價(jià)信息:

    影響因子:0.71

    總被引頻次: 617

    應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)雜志 北大期刊CSCD期刊統(tǒng)計(jì)源期刊

    Journal of Applied Sciences
    主要欄目:

    光纖傳感技術(shù)通信工程信號(hào)與信息處理計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用電子技術(shù)控制與系統(tǒng)

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    應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)雜志簡(jiǎn)介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間:1-3個(gè)月

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    雜志簡(jiǎn)介:

    應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)(雙月刊)知識(shí)豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1983年創(chuàng)刊以來(lái)廣受好評(píng),以強(qiáng)調(diào)科學(xué)的應(yīng)用為其特色,注重視角的宏觀性、全局性和指導(dǎo)性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

    應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)主要刊登創(chuàng)造性科研成果,優(yōu)先刊登前沿科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域中探索研究的新成果。內(nèi)容側(cè)重于應(yīng)用數(shù)學(xué)、應(yīng)用物理、應(yīng)用化學(xué)、信息科學(xué)、材料科學(xué)、無(wú)線電電子學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和精密機(jī)械等方面。

    應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)歷史收錄

    統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

    被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計(jì)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(jì)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)

    5 32 51 57 26 44 43 33 22 21

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 9 5 6 4 1 1 2 1 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0118 0.0877 0.2085 0.3436 0.4052 0.5095 0.6114 0.6896 0.7417 0.7915

    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)

    1 34 72 53 34 31 28 32 22 16

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 1 8 8 1 2 2 2 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0024 0.085 0.2597 0.3883 0.4709 0.5461 0.6141 0.6917 0.7451 0.784

    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)

    2 22 64 41 43 25 23 26 28 22

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 1 6 5 4 2 1 0 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0051 0.0612 0.2245 0.3291 0.4388 0.5026 0.5612 0.6276 0.699 0.7551

    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)

    2 16 40 35 37 36 23 23 23 25

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 0 1 1 0 1 1 1 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0054 0.0488 0.1572 0.252 0.3523 0.4499 0.5122 0.5745 0.6369 0.7046

    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)

    5 29 57 32 36 23 30 18 8 23

    被本刊自己引用的次數(shù)

    3 3 6 2 1 3 1 1 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0133 0.0902 0.2414 0.3263 0.4218 0.4828 0.5623 0.6101 0.6313 0.6923

    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)

    4 31 29 47 27 37 24 21 22 9

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 1 2 5 1 2 1 0 2 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0106 0.0928 0.1698 0.2944 0.366 0.4642 0.5279 0.5836 0.6419 0.6658

    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)

    4 26 47 27 29 25 39 15 14 14

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 5 8 4 0 1 2 0 1 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0119 0.089 0.2285 0.3086 0.3947 0.4688 0.5846 0.6291 0.6706 0.7122

    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)

    12 45 57 59 21 23 13 28 20 10

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 6 4 8 1 3 1 2 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0302 0.1432 0.2864 0.4347 0.4874 0.5452 0.5779 0.6482 0.6985 0.7236

    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)

    38 91 69 48 44 12 15 9 19 11

    被本刊自己引用的次數(shù)

    2 2 5 4 4 1 0 0 0 2

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0852 0.2892 0.4439 0.5516 0.6502 0.6771 0.7108 0.7309 0.7735 0.7982

    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)

    31 116 157 58 25 54 22 13 8 18

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 5 9 5 0 3 3 0 0 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0514 0.2438 0.5041 0.6003 0.6418 0.7313 0.7678 0.7894 0.8027 0.8325

    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)

    16 120 143 122 39 12 27 11 7 8

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 8 6 5 2 2 1 0 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0274 0.2325 0.4769 0.6855 0.7521 0.7726 0.8188 0.8376 0.8496 0.8632

    文章摘錄

    基于深度圖像分析的細(xì)粒度礦石分級(jí)測(cè)定方法

    一種結(jié)合全局和局部特征的圖像描述生成模型

    基于時(shí)序柵格的暴雨事件提取與追蹤方法

    基于Spearman等級(jí)系數(shù)的植被變化趨勢(shì)分析

    基于主成分回歸算法的城市客流聚集風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

    基于Attention機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本分類模型

    基于隨機(jī)時(shí)延的多無(wú)人機(jī)編隊(duì)控制方法

    3-RRR平面并聯(lián)機(jī)構(gòu)模糊PID控制虛擬儀器設(shè)計(jì)

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