《Visual Computer》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:51:08 1106人看過
《Visual Computer》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 約3.0個月 ，影響因子指數(shù)3。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 59 | 447 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 8.58% | 3 | 0.08... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| CHINA MAINLAND | 295 |
| USA | 68 |
| India | 57 |
| Switzerland | 43 |
| Japan | 26 |
| South Korea | 26 |
| England | 25 |
| France | 24 |
| GERMANY (FED REP GER) | 21 |
| Canada | 18 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF GENEVA | 35 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 34 |
| BEIHANG UNIVERSITY | 21 |
| ZHEJIANG UNIVERSITY | 16 |
| INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... | 15 |
| NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY... | 15 |
| STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SU... | 13 |
| STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SU... | 13 |
| WUHAN UNIVERSITY | 13 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 12 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| ACM T GRAPHIC | 373 |
| VISUAL COMPUT | 262 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 242 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 163 |
| COMPUT GRAPH FORUM | 144 |
| IEEE T VIS COMPUT GR | 110 |
| INT J COMPUT VISION | 95 |
| PATTERN RECOGN | 66 |
| COMPUT VIS IMAGE UND | 37 |
| NEUROCOMPUTING | 36 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| VISUAL COMPUT | 262 |
| IEEE ACCESS | 128 |
| COMPUT GRAPH FORUM | 86 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 66 |
| ACM T GRAPHIC | 64 |
| IEEE T VIS COMPUT GR | 60 |
| COMPUT GRAPH-UK | 55 |
| SENSORS-BASEL | 36 |
| APPL SCI-BASEL | 34 |
| COMPUT AIDED DESIGN | 25 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Convolutional neural networks fo... | 27 |
| Image classification by combinin... | 13 |
| Learning deep facial expression ... | 12 |
| Hand joints-based gesture recogn... | 12 |
| Dual-Path Adversarial Learning f... | 12 |
| Compressed sensing image reconst... | 11 |
| TimeCluster: dimension reduction... | 8 |
| An optimized source term formula... | 7 |
| A survey on deep neural network-... | 7 |
| A novel multi-graph framework fo... | 7 |
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