时间：2024-11-18浏览次数：46
介绍：信息科学期刊旨在服务对信息、知识工程、智能系统最新研究感兴趣的人员，涵盖工程、数学、统计学、物理学、计算机科学、细胞生物学等多个领域，强调理论与实践平衡。主要主题包括信息科学基础与实现和信息技术。
中科院一区期刊是本专业科研最高水平。根据SCI之家平台显示，中科院一区期刊是指被中国科学院认定为属于一区的期刊，也就是被认为是学术水平最高的期刊之一。中科院将期刊分为四个等级：一区、二区、三区、四区，其中一区是最高级别，四区是最低级别。
近一两年，国产SCI期刊表现抢眼，高质量期刊发展迅速。GREEN ENERGY & ENVIRONMENT是一本由中科院过程工程研究所主办的多学科国际学术期刊，致力于发表绿色能源与环境研究，包括生物燃料、能源存储与网络、催化能源与环境过程和材料。每两个月一期，每年6期，由KeAi出版社出版。
PATTERN RECOGNITION，计算机科学领域顶级SCI期刊，以影响因子518和中科院1区TOP排名展现其学术影响力。该期刊专注于模式识别的理论、方法与应用，涵盖计算机视觉、图像处理、文本分析、神经网络等，与机器学习紧密相关。
我认为中科院一区和sci一区区别有：划分标准不同sci一区和中科院一区，都与sci期刊的影响因子有关。但sci一区看的是期刊上一年的影响因子。所在比例不同所有的sci期刊，分别按照jcr分区和中科院分区的计算结果，从高到低的依次排序。
《IET Optoelectronics》由ENGLAND出版。出版周期为：半月刊。期刊ISSN：1751-8768，2017-2018最新影响因子：506，2017-2018自引率：4%，平均审稿速度12周，或约稿。
《OPTICS AND LASERS IN ENGINEERING》位于中科院2区，其录用比例较高，通常审稿周期为3个月左右。期刊旨在为光学与激光技术发展提供国际交流平台，发表基础与应用研究、综述及快报等文稿。《Chinese Optics Letters》近年来影响因子稳步上升至二区，投稿体验良好，编辑服务到位。
Nature Photonics，被誉为光学期刊的顶尖之作，其IF评分高达35，位列自引率7%、JCRQ中国科学院1区，成为光学研究领域月刊的首选。聚焦光的产生、操纵与检测，Nature Photonics刊载高质量的同行评审研究，覆盖从光的基本特性及其与物质的相互作用，到最新光电设备设计与光子新兴应用的广阔领域。
《光学精密工程》：由中国光学学会主办，创刊于1987年，主要报道光学精密工程领域的研究进展和应用成果。《光电子·激光》：由中国光学学会主办，创刊于1987年，主要报道光电子学与激光技术领域的研究进展和应用成果。
OpticsExpress：这是一份由美国OpticalSocietyofAmerica出版的国际性光学期刊，主要发表关于激光、光子学、光电子学等领域的研究论文。该期刊的影响因子较高，被认为是光学领域的顶级期刊之一。
Optical Engineering：由SPIE出版，是一个月刊，主要发布光学工程的最新研究成果。Journal of the Optical Society of America B：由美国光学学会出版，是一个月刊，主要发布光学的原创研究和综述文章。Optics Express：由美国光学学会出版，是一个周刊，主要发布光学的原创研究。
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE，影响因子26，学科领域：计算机科学-计算机：人工智能。 COMMUNICATIONS OF THE ACM，影响因子27，学科领域：计算机科学-计算机：硬件。
期刊涵盖的主题广泛，包括人工智能、自动控制、生物信息学、计算机科学、信息技术、建模与仿真、网络与通信、优化与决策、模式识别、机器人学、信号处理和系统工程等。
IEEE Access，一个面向应用的全电子档案期刊，开放存取，面向所有学科，持续呈现IEEE所有领域内的原创研究或开发成果。Frontiers of Computer Science，发表广泛主题的研究论文和评论文章，涵盖建筑、软件、人工智能、理论计算机科学等多个领域，特别鼓励新兴和多学科领域的论文。
发表版面：正刊 出版社：Elsevier 检索类型：Article征稿主题主要分为信息科学基础、实施和信息技术、应用三大部分，潜在主题包括但不限于：数学语言学；自动机理论；定性行为理论；模糊逻辑和近似推理；人工神经网络；专家和决策支持系统；图像处理和计算机视觉系统；基因组学和生物信息学。
SOFT COMPUTING 学科领域：大类：计算机科学，小类：计算机：人工智能，中科院分区：3区 期刊简介：软计算致力于基于软计算技术的系统解决方案，快速传播软计算技术的重要成果，融合进化算法、遗传规划、神经科学、神经网络系统、模糊集理论、模糊系统以及混沌理论和混沌系统的研究。
在高新波教授的教学与科研成果中，他发表了一系列关于计算机视觉、图像处理、大数据分析和人工智能领域的高质量论文。
高新波，西安电子科技大学教授。自1994年起，他于西安电子科技大学学习，先后获得本科、硕士及博士学位，专业方向为电子工程与信号与信息处理。
重庆大学、西南大学、重庆工商大学、重庆邮电大学、西南政法大学、重庆医科大学、重庆师范大学、中国人民解放军第三军医大学、重庆交通大学、四川外语学院、四川美术学院、重庆教育学院、中国人民解放军后勤工程学院、中国人民解放军通讯工程学院、四川外语学院。如何挑选大学： 考量大学的文化底蕴。
