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計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件雜志

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影響因子:0.61

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計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件雜志

北大期刊統(tǒng)計(jì)源期刊
Computer Applications and Software
主要欄目:

最新技術(shù)動態(tài)綜述專家論壇基金項(xiàng)目論文學(xué)位論文軟件與數(shù)據(jù)庫技術(shù)研究應(yīng)用技術(shù)與研究網(wǎng)絡(luò)與通信圖像處理與應(yīng)用多媒體技術(shù)應(yīng)用人工智能與識別嵌入式軟件與應(yīng)用算法安全技術(shù)信息技術(shù)交流及其他相關(guān)內(nèi)容

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計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件雜志簡介預(yù)計(jì)審稿時(shí)間:1-3個(gè)月

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b.題名簡明、具體、確切,概括要旨,一般不超過20個(gè)漢字,必要時(shí)可加副標(biāo)題。

c.摘要篇幅在100~300字,每篇文章都要有3~8個(gè)關(guān)鍵詞,多個(gè)關(guān)鍵詞之間以分號分隔。

d.注釋一律采用當(dāng)頁腳注,每頁單獨(dú)編號,注釋號碼用阿拉伯?dāng)?shù)字①、②、③……等表示。

e.前言應(yīng)充分說明研究工作的背景、意義、本文擬解決的問題、采用的方法和手段,引出重要文獻(xiàn),全面評述相關(guān)研究工作,突出本工作的重要性和創(chuàng)新性,不要忽視國內(nèi)同行的工作。

雜志簡介:

計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件雜志(月刊)知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1984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,致力于創(chuàng)辦以創(chuàng)新、準(zhǔn)確、實(shí)用為特色,突出綜述性、科學(xué)性、實(shí)用性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件雜志及時(shí)報(bào)道國內(nèi)外計(jì)算機(jī)技術(shù)在科研、教學(xué)、應(yīng)用方面的研究成果和發(fā)展動態(tài)的綜合性技術(shù)期刊,為國內(nèi)計(jì)算機(jī)同行提供學(xué)術(shù)交流的平臺。

計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件歷史收錄

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計(jì)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(jì)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)

59 347 445 432 376 279 167 172 174 59

被本刊自己引用的次數(shù)

6 30 43 37 22 19 7 9 2 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0229 0.1574 0.33 0.4975 0.6433 0.7515 0.8162 0.8829 0.9504 0.9732

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)

65 376 514 433 342 291 218 160 130 135

被本刊自己引用的次數(shù)

1 43 59 45 18 19 18 6 2 6

被引次數(shù)的累積百分比

0.0238 0.1612 0.3492 0.5075 0.6325 0.7389 0.8186 0.8771 0.9247 0.974

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)

59 515 641 529 431 345 303 158 133 96

被本刊自己引用的次數(shù)

0 30 76 60 49 26 20 13 8 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0174 0.169 0.3578 0.5135 0.6405 0.742 0.8313 0.8778 0.917 0.9452

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)

54 441 748 631 485 345 288 218 151 96

被本刊自己引用的次數(shù)

0 31 115 111 71 44 21 14 6 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0145 0.133 0.334 0.5036 0.634 0.7267 0.8041 0.8627 0.9033 0.9291

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)

53 413 688 689 441 390 254 230 172 131

被本刊自己引用的次數(shù)

1 18 102 88 48 38 25 18 6 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0141 0.1241 0.3073 0.4908 0.6083 0.7121 0.7798 0.841 0.8868 0.9217

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)

52 364 528 561 558 343 306 205 163 139

被本刊自己引用的次數(shù)

6 56 66 45 46 18 11 7 4 7

被引次數(shù)的累積百分比

0.0146 0.1168 0.265 0.4225 0.5792 0.6755 0.7614 0.8189 0.8647 0.9037

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)

76 371 529 429 447 360 270 226 162 121

被本刊自己引用的次數(shù)

7 74 78 46 30 24 9 14 10 5

被引次數(shù)的累積百分比

0.0225 0.1322 0.2887 0.4156 0.5478 0.6542 0.7341 0.8009 0.8489 0.8846

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)

104 564 468 512 328 383 271 221 181 116

被本刊自己引用的次數(shù)

6 87 54 66 20 21 12 13 6 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0291 0.1867 0.3176 0.4607 0.5524 0.6595 0.7353 0.797 0.8476 0.8801

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)

135 752 881 484 386 282 261 174 162 135

被本刊自己引用的次數(shù)

0 47 121 56 40 21 16 11 5 7

被引次數(shù)的累積百分比

0.0333 0.2185 0.4356 0.5548 0.6499 0.7194 0.7837 0.8266 0.8665 0.8997

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)

169 680 999 778 339 293 227 196 167 138

被本刊自己引用的次數(shù)

0 2 94 84 46 27 16 13 13 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0384 0.193 0.42 0.5968 0.6739 0.7405 0.792 0.8366 0.8745 0.9059

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)

92 686 819 792 540 245 175 160 173 113

被本刊自己引用的次數(shù)

0 2 6 108 66 40 17 9 17 6

被引次數(shù)的累積百分比

0.0219 0.1848 0.3793 0.5675 0.6957 0.7539 0.7955 0.8335 0.8746 0.9014

文章摘錄

基于influxDB的工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)庫引擎設(shè)計(jì)

鐵路道岔故障診斷及顯示系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

公立醫(yī)院“健康管理+互聯(lián)網(wǎng)”系統(tǒng)建設(shè)與實(shí)踐

自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整粒子群的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度

基于優(yōu)先執(zhí)行關(guān)系閉包運(yùn)算的事務(wù)可串行化判定方法

基于RBM-BPNN的民航潛在高價(jià)值旅客預(yù)測

基于大數(shù)據(jù)的試井解釋參數(shù)分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在無人機(jī)系統(tǒng)故障預(yù)測中的應(yīng)用分析

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