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    計算機工程與設計雜志

    評價信息:

    影響因子:0.62

    總被引頻次: 5196

    計算機工程與設計雜志 北大期刊統(tǒng)計源期刊

    Computer Engineering and Design
    主要欄目:

    研究與分析設計與實現(xiàn)開發(fā)與應用算法分析與設計讀者作者編者

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    計算機工程與設計雜志簡介預計審稿時間:1-3個月

    稿件需知:

    a.論文題目和各級標題應簡潔、準確,20個字以內為宜;避免使用非公知、公用的縮略詞及代號。

    b.內容應注意保守國家機密,文稿要求打印在A4白紙上,亦可用復印件或抄寫在16開單面方格稿紙上,字跡清楚,書寫規(guī)范。

    c.參考文獻應按在文中出現(xiàn)的先后順序編號,并在文末按順序著錄。文獻作者3名以內全部列出,4名以上則列前3名,后加“等”;外文作者書寫時,姓前名后,名用縮寫,不加縮寫點。

    d.摘要用第三人稱表述,要求文字簡潔精煉、內容客觀,重點突出,200字以內。

    e.作者簡介(姓名、性別、職稱、學歷、工作單位、聯(lián)系方式、研究方向)。

    雜志簡介:

    計算機工程與設計雜志(月刊)知識豐富,內容廣泛,貼近大眾,自1980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。

    計算機工程與設計歷史收錄

    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)

    49 463 869 855 760 742 475 299 140 64

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 88 176 134 111 86 55 18 3 3

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0102 0.1068 0.2882 0.4666 0.6252 0.7801 0.8792 0.9416 0.9708 0.9841

    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)

    50 387 636 775 758 712 643 384 252 137

    被本刊自己引用的次數(shù)

    3 67 83 103 89 77 51 19 4 2

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0103 0.0902 0.2214 0.3813 0.5377 0.6845 0.8172 0.8964 0.9484 0.9767

    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)

    47 393 514 583 719 634 573 546 328 209

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 69 80 61 62 72 38 37 10 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0099 0.0926 0.2008 0.3234 0.4747 0.6082 0.7287 0.8436 0.9127 0.9566

    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)

    43 371 552 515 520 595 526 530 390 250

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 35 68 53 35 49 42 30 12 3

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0092 0.0886 0.2068 0.3171 0.4284 0.5558 0.6684 0.7818 0.8653 0.9189

    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)

    38 285 560 533 437 458 555 395 399 360

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 42 71 48 32 36 32 16 7 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0083 0.0707 0.1933 0.3101 0.4057 0.506 0.6275 0.714 0.8014 0.8802

    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)

    55 318 485 547 446 372 405 398 361 333

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 28 72 49 30 38 30 20 5 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0125 0.0845 0.1943 0.3182 0.4192 0.5034 0.5951 0.6852 0.767 0.8424

    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)

    77 400 544 443 449 350 293 304 276 262

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 30 84 55 49 42 11 6 1 2

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0182 0.1128 0.2414 0.3461 0.4522 0.535 0.6043 0.6761 0.7414 0.8033

    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)

    98 499 628 453 335 334 235 185 242 256

    被本刊自己引用的次數(shù)

    2 33 56 37 40 40 3 3 1 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0237 0.1443 0.2962 0.4057 0.4867 0.5675 0.6243 0.669 0.7275 0.7894

    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)

    129 684 725 471 340 273 254 186 157 183

    被本刊自己引用的次數(shù)

    2 45 95 55 33 28 18 0 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0307 0.1934 0.3659 0.478 0.5589 0.6238 0.6843 0.7285 0.7659 0.8094

    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)

    92 645 889 642 315 204 213 178 149 113

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 29 95 65 32 17 15 4 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0218 0.1743 0.3845 0.5363 0.6108 0.659 0.7094 0.7515 0.7867 0.8134

    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)

    103 454 896 724 406 199 154 160 112 98

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 22 89 69 27 20 13 4 1 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0259 0.14 0.3652 0.5471 0.6492 0.6992 0.7379 0.7781 0.8062 0.8309

    文章摘錄

    基于鄰接多重表的動態(tài)頻繁項集挖掘算法

    改進GWO優(yōu)化SVM的服務器性能預測

    基于圖像邊緣增強與弱化的邊緣檢測

    LANDMARC室內定位改進算法

    Centroid和EM結合的半監(jiān)督文本分類

    面向非平衡數(shù)據(jù)集分類的改進模糊支持向量機

    功率優(yōu)化的FBMC/OQAM信道估計算法

    基于密度峰值的Adaboost算法

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