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《Network-computation In Neural Systems》雜志好發表嗎?

來源:優發表網整理 2024-09-18 11:02:55 478人看過

《Network-computation In Neural Systems》雜志是一本專注于計算機科學領域的期刊,發表難度因多種因素而異,以下是具體分析:

網絡:神經系統計算致力于發表由實驗數據支持的理論神經科學研究,重點關注新技術。我們鼓勵作者和研究人員提交以下方面的工作:

大腦功能的神經網絡計算機模型。

支持大腦功能的實驗記錄的神經和突觸動力學分析。

支持精神和神經疾病的神經和突觸機制。

支持精神和神經疾病的新興神經網絡動力學。

人工智能和機器意識的神經網絡方法

意識神經生物學基礎的實驗和理論研究。

生物啟發神經網絡在人工智能中的應用。

我們也歡迎提交關于神經網絡數據分析和生物激勵神經建模觀點的文章。文章必須包含重要的數學支持。

網絡:神經系統中的計算適用于(但不限于)以下領域:

神經生物學家

心理學家

認知學生

理論神經科學

人工智能/意識

應用數學

發表難度

影響因子與分區:《Network-computation In Neural Systems》雜志的影響因子為1.1,屬于JCR分區Q4區,中科院分區中大類學科計算機科學為3區, 小類學科ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC工程:電子與電氣為3區,較高的影響因子和較好的分區表明其在學術界具有較高的影響力和認可度,因此對稿件的質量要求也相對較高,發表難度較大。

歷年IF值(影響因子):

WOS分區(數據版本:2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q4 167 / 197

15.5%

學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q4 278 / 352

21.2%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q4 283 / 310

8.9%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 105 / 198

47.22%

學科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC SCIE Q2 166 / 354

53.25%

學科:NEUROSCIENCES SCIE Q3 224 / 310

27.9%

名詞解釋:
WOS即Web of Science,是全球獲取學術信息的重要數據庫,Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息,來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分,根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影響因子值高的就會在高分區中,最后的劃分結果分別是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表質量最高。

審稿周期預計:平均審稿速度 12周,或約稿 ,審稿周期也體現了編輯部對稿件質量的嚴格把關。

發表建議

提高稿件質量:確保研究內容具有創新性和學術價值,語言表達清晰準確,符合雜志工程:電子與電氣的格式和要求。

提前準備:根據審稿周期,建議作者提前規劃好研究和寫作進度,以便有足夠的時間進行修改和補充。同時,可以關注《Network-computation In Neural Systems》雜志的約稿信息,如果能夠獲得約稿機會,發表的可能性會更大。

聲明:以上內容來源于互聯網公開資料,如有不準確之處,請聯系我們進行修改。

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