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    應(yīng)用科技雜志

    評價信息:

    影響因子:0.53

    總被引頻次: 813

    應(yīng)用科技雜志 統(tǒng)計源期刊

    Applied Science and Technology
    主要欄目:

    船舶與海洋工程現(xiàn)代電子技術(shù)智能科學(xué)與技術(shù)計算機技術(shù)與應(yīng)用核科學(xué)技術(shù)與應(yīng)用

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    應(yīng)用科技雜志簡介預(yù)計審稿時間:1-3個月

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    a.中英文關(guān)鍵詞,關(guān)鍵詞是用來表達、揭示文章主題內(nèi)容的、具有檢索價值的詞或者詞組,通常5個左右為宜。

    b.每篇文章都需要有投稿作者和通訊作者,可以由同一人擔任。如果是學(xué)生,通訊作者應(yīng)該是指導(dǎo)教師。

    c.文稿應(yīng)具有先進性、科學(xué)性、實用性、可錄制性。文稿應(yīng)資料真實、數(shù)據(jù)準確、論點鮮明、結(jié)構(gòu)嚴謹、文字精煉,書寫工整規(guī)范,必要時應(yīng)做統(tǒng)計學(xué)處理。

    d.論文題目緊扣文章主題,用語、用詞嚴謹規(guī)范,需使用專業(yè)術(shù)語。

    e.參考文獻按在正文中出現(xiàn)的次序標引。未公開發(fā)表的資料不宜引用。

    雜志簡介:

    應(yīng)用科技雜志(雙月刊)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(dǎo)性,是以推廣新技術(shù)、新產(chǎn)品、新材料、新工藝迅速向社會傳遞科技信息、促進科研成果盡快轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的技術(shù)類期刊。

    應(yīng)用科技歷史收錄

    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)

    3 32 56 47 38 32 45 39 37 27

    被本刊自己引用的次數(shù)

    1 4 3 0 0 0 0 0 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0068 0.0794 0.2063 0.3129 0.3991 0.4717 0.5737 0.6621 0.746 0.8073

    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)

    8 23 54 45 28 38 34 45 33 35

    被本刊自己引用的次數(shù)

    2 6 6 2 0 0 1 0 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0177 0.0687 0.1885 0.2882 0.3503 0.4346 0.51 0.6098 0.6829 0.7605

    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)

    1 36 28 44 47 36 46 33 34 32

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 4 3 1 0 0 2 2 1 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0021 0.076 0.1335 0.2238 0.3203 0.3943 0.4887 0.5565 0.6263 0.692

    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)

    11 25 36 36 42 43 35 50 31 42

    被本刊自己引用的次數(shù)

    3 2 1 1 6 0 1 1 0 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0215 0.0703 0.1406 0.2109 0.293 0.377 0.4453 0.543 0.6035 0.6855

    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)

    4 31 30 22 20 50 45 50 34 19

    被本刊自己引用的次數(shù)

    1 4 5 2 1 3 2 1 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0084 0.0735 0.1366 0.1828 0.2248 0.3298 0.4244 0.5294 0.6008 0.6408

    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)

    7 28 36 34 34 35 43 34 34 32

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 6 8 4 4 1 4 2 4 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0152 0.0761 0.1543 0.2283 0.3022 0.3783 0.4717 0.5457 0.6196 0.6891

    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)

    12 44 49 36 23 26 35 33 30 16

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 5 6 5 1 0 0 0 1 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0264 0.1231 0.2308 0.3099 0.3604 0.4176 0.4945 0.567 0.633 0.6681

    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)

    18 56 48 52 29 23 26 34 30 18

    被本刊自己引用的次數(shù)

    3 9 3 0 6 1 3 0 1 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0374 0.1538 0.2536 0.3617 0.422 0.4699 0.5239 0.5946 0.657 0.6944

    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)

    9 50 59 48 26 21 21 14 29 19

    被本刊自己引用的次數(shù)

    1 6 2 4 1 0 3 1 2 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.02 0.1308 0.2616 0.3681 0.4257 0.4723 0.5188 0.5499 0.6142 0.6563

    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)

    23 58 79 61 34 25 21 16 13 20

    被本刊自己引用的次數(shù)

    3 11 17 7 7 1 2 0 0 1

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0484 0.1705 0.3368 0.4653 0.5368 0.5895 0.6337 0.6674 0.6947 0.7368

    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)

    14 92 69 59 48 28 23 15 12 15

    被本刊自己引用的次數(shù)

    0 11 3 2 2 1 4 1 0 0

    被引次數(shù)的累積百分比

    0.0272 0.2058 0.3398 0.4544 0.5476 0.6019 0.6466 0.6757 0.699 0.7282

    文章摘錄

    多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像的非剛體配準與多分辨率融合方法

    通過CWLS-DL優(yōu)化St-OMP算法的盲信號重構(gòu)

    基于DE-GRNN算法的布里淵散射譜擬合

    一種改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行人識別方法

    基于EmguCV的智能服務(wù)機器人人臉識別系統(tǒng)設(shè)計

    基于Kinect的運動檢測平臺設(shè)計與實現(xiàn)

    基于改進的遺傳-PID算法的機組軸承油霧排放控制策略

    基于視覺追蹤的輪椅行進控制系統(tǒng)

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    • 全年訂價:¥192.00
    • 發(fā)行周期:雙月刊
    • 郵發(fā)代號:14-160
    • 出版地區(qū):黑龍江

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