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《Ieee Transactions On Information Forensics And Security》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 10:50:45 1186人看過

《Ieee Transactions On Information Forensics And Security》雜志收稿范圍涵蓋計算機(jī)科學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)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6.8個月 ,影響因子指數(shù)6.3。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)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(tuán)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:IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 95 420
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):
11.31% 6.3 0.13...
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(yù)警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)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 321
USA 259
England 56
Singapore 56
Australia 49
South Korea 46
Italy 42
GERMANY (FED REP GER) 34
Canada 32
India 28

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 55
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... 24
WUHAN UNIVERSITY 24
XIDIAN UNIVERSITY 23
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 21
SHENZHEN UNIVERSITY 20
NEW YORK UNIVERSITY 17
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY 17
ZHEJIANG UNIVERSITY 17
BEIJING UNIVERSITY OF POSTS & TE... 16

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE T INF FOREN SEC 589
IEEE T INFORM THEORY 268
IEEE T PATTERN ANAL 189
IEEE T IMAGE PROCESS 166
IEEE T WIREL COMMUN 152
PATTERN RECOGN 123
IEEE T COMMUN 94
IEEE T VEH TECHNOL 92
IEEE J SEL AREA COMM 80
IEEE SIGNAL PROC LET 66

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 1519
MULTIMED TOOLS APPL 653
IEEE T INF FOREN SEC 589
IEEE INTERNET THINGS 230
INFORM SCIENCES 175
SENSORS-BASEL 175
FUTURE GENER COMP SY 131
IEEE COMMUN SURV TUT 117
J VIS COMMUN IMAGE R 116
SECUR COMMUN NETW 106

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
A Light CNN for Deep Face Repres... 91
Leveraging Content Sensitiveness... 68
Privacy-Preserving Deep Learning... 55
Deep Residual Network for Stegan... 41
An Efficient MSB Prediction-Base... 38
Depreciating Motivation and Empi... 38
Enabling Efficient and Geometric... 37
Cloud-Based Approximate Constrai... 37
Using Deep Convolutional Neural ... 36
Enabling Identity-Based Integrit... 32

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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