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計算機與現(xiàn)代化雜志

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影響因子:0.47

總被引頻次: 1709

計算機與現(xiàn)代化雜志

統(tǒng)計源期刊
Computer and Modernization
主要欄目:

算法設(shè)計與分析數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)挖掘軟件工程操作系統(tǒng)人工智能圖像處理計算機仿真計算機控制網(wǎng)絡(luò)與通信信息安全電子商務(wù)計算機輔助設(shè)計計算機輔助教學(xué)信息系統(tǒng)與ERP中文信息技術(shù)多媒體技術(shù)農(nóng)村信息化技術(shù)應(yīng)用與開發(fā)等

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計算機與現(xiàn)代化雜志簡介預(yù)計審稿時間:1-3個月

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b.一級標(biāo)題用“一、二、……” 來標(biāo)識,二級標(biāo)題用“(一)、(二)、……”來標(biāo)識,三級標(biāo)題用“1.2.”來標(biāo)識,四級標(biāo)題用“(1)、(2)”來標(biāo)識。

c.不得簡單重復(fù)題名中已有的信息,要著重反映文章的新內(nèi)容和主要觀點,一般不超過300字。

d.請作者嚴(yán)格遵守國家有關(guān)部門保密規(guī)定,稿件刊出后文責(zé)自負(fù)。

e.基金項目指文章產(chǎn)出的資助背景,一般為國家或省部級基金項目項目名稱應(yīng)按國家有關(guān)部門規(guī)定的正式名稱填寫;多項基金項目應(yīng)依次列出,中間用“;”隔開,每個項目須給出基金編號。

雜志簡介:

計算機與現(xiàn)代化雜志(月刊)知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1985年創(chuàng)刊以來廣受好評,注重視角的宏觀性、全局性和指導(dǎo)性,主要刊登計算機專業(yè)方面的新理論、新技術(shù)及其在各個領(lǐng)域中應(yīng)用成果的論文,設(shè)有算法設(shè)計與分析、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)挖掘、軟件工程、操作系統(tǒng)、人工智能、圖像處理、計算機仿真、計算機控制、網(wǎng)絡(luò)與通信、信息系統(tǒng)與ERP、中文信息技術(shù)、多媒體技術(shù)、農(nóng)村信息化技術(shù)等欄目,既有相當(dāng)?shù)膶W(xué)術(shù)水平,又有現(xiàn)實的指導(dǎo)作用。

計算機與現(xiàn)代化歷史收錄

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)

45 178 267 160 164 102 74 54 60 39

被本刊自己引用的次數(shù)

17 49 48 26 17 11 8 4 3 4

被引次數(shù)的累積百分比

0.0372 0.1843 0.405 0.5372 0.6727 0.757 0.8182 0.8628 0.9124 0.9446

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)

53 223 217 212 143 149 87 80 68 43

被本刊自己引用的次數(shù)

4 45 31 24 17 8 7 7 4 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0387 0.2015 0.3599 0.5146 0.619 0.7277 0.7912 0.8496 0.8993 0.9307

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)

41 293 273 210 183 107 141 56 74 62

被本刊自己引用的次數(shù)

9 36 28 17 15 8 9 4 6 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0262 0.2137 0.3884 0.5227 0.6398 0.7083 0.7985 0.8343 0.8816 0.9213

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)

22 163 314 216 196 161 75 97 75 33

被本刊自己引用的次數(shù)

7 21 13 5 9 1 3 5 0 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0146 0.1228 0.3311 0.4745 0.6045 0.7113 0.7611 0.8255 0.8752 0.8971

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)

22 130 221 263 191 206 125 86 97 65

被本刊自己引用的次數(shù)

2 14 15 14 11 8 7 2 0 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0139 0.0957 0.2349 0.4005 0.5208 0.6505 0.7292 0.7834 0.8445 0.8854

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)

18 104 160 204 249 161 146 103 60 74

被本刊自己引用的次數(shù)

0 12 15 22 20 16 8 5 3 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0123 0.0832 0.1924 0.3315 0.5014 0.6112 0.7108 0.781 0.822 0.8724

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)

45 129 153 126 153 193 121 106 83 49

被本刊自己引用的次數(shù)

17 29 12 11 8 9 5 9 5 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0332 0.1284 0.2413 0.3343 0.4472 0.5897 0.679 0.7572 0.8185 0.8546

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)

35 194 184 126 88 142 164 103 67 50

被本刊自己引用的次數(shù)

4 40 30 24 13 21 12 5 2 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0261 0.1709 0.3082 0.4022 0.4679 0.5739 0.6963 0.7731 0.8231 0.8604

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)

48 185 250 145 89 84 84 100 78 60

被本刊自己引用的次數(shù)

1 29 25 13 10 10 8 9 7 6

被引次數(shù)的累積百分比

0.0362 0.1758 0.3645 0.474 0.5411 0.6045 0.6679 0.7434 0.8023 0.8475

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)

54 232 220 162 106 67 61 73 84 49

被本刊自己引用的次數(shù)

6 25 30 10 5 6 7 7 4 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0419 0.222 0.3929 0.5186 0.6009 0.653 0.7003 0.757 0.8222 0.8602

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)

37 190 234 152 112 58 57 49 44 56

被本刊自己引用的次數(shù)

0 18 24 12 6 4 2 4 2 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0315 0.1934 0.3927 0.5221 0.6175 0.667 0.7155 0.7572 0.7947 0.8424

文章摘錄

基于差分進化算法的面目標(biāo)瞄準(zhǔn)點尋優(yōu)

Spark平臺的分布式階段自適應(yīng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

基于脆弱點分析的故障注入技術(shù)

基于飽和系統(tǒng)隨機共振的圖像去噪算法

基于多特征融合的車輛陰影檢測與去除

基于鑒別性低秩表示的2階段人臉識別算法

基于教室監(jiān)控視頻的學(xué)生位置檢測和人臉圖像捕獲算法

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識別

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  • 發(fā)行周期:月刊
  • 郵發(fā)代號:44-121
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