機(jī)器視覺與應(yīng)用是一本在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域享有國(guó)際盛譽(yù)的優(yōu)秀雜志,其國(guó)際簡(jiǎn)稱為MACH VISION APPL,全稱《Machine Vision And Applications》,由知名出版機(jī)構(gòu)Springer Berlin Heidelberg主辦并發(fā)行。 自1988年創(chuàng)刊以來,該雜志一直致力于發(fā)表計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)術(shù)論文,展現(xiàn)獨(dú)特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學(xué)術(shù)交流的重要平臺(tái),更促進(jìn)了國(guó)內(nèi)外同行間的深入研討與思想碰撞,為計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展做出了卓越貢獻(xiàn)。
機(jī)器視覺與應(yīng)用(Machine Vision And Applications)(國(guó)際簡(jiǎn)稱:MACH VISION APPL)是一本專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。該期刊由知名的科學(xué)出版機(jī)構(gòu)Springer Berlin Heidelberg出版。自1988年創(chuàng)刊以來,該雜志一直致力于推動(dòng)COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的知識(shí)創(chuàng)新和學(xué)術(shù)交流。雜志的內(nèi)容豐富,覆蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)的的多個(gè)子領(lǐng)域,致力于發(fā)表計(jì)算機(jī)科學(xué)各子領(lǐng)域的高質(zhì)量研究。 雜志的審稿標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格,并通過同行評(píng)審流程確保發(fā)表的文章達(dá)到學(xué)術(shù)界的標(biāo)準(zhǔn)。此外,作為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究者和專業(yè)人士,機(jī)器視覺與應(yīng)用是一個(gè)不可或缺的資源,它不僅提供了最新的科研信息,也是了解該領(lǐng)域最新研究動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)的重要窗口。
近年來,機(jī)器視覺與應(yīng)用的發(fā)文機(jī)構(gòu)中,以下機(jī)構(gòu)表現(xiàn)突出,發(fā)文數(shù)量位于前列: INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM)(發(fā)文量10篇) 、CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)(發(fā)文量9篇) 、CHINESE ACADEMY OF SCIENCES(發(fā)文量7篇) 、SHANDONG UNIVERSITY(發(fā)文量7篇) 、NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY(發(fā)文量6篇) 、NATIONAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY (NIT SYSTEM)(發(fā)文量5篇) 、AUTONOMOUS UNIVERSITY OF BARCELONA(發(fā)文量4篇) 。這些數(shù)據(jù)反映了上述機(jī)構(gòu)在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的研究活躍度和學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
6.3 | 0.657 | 1.142 |
學(xué)科類別大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition |
分區(qū)Q2 |
排名30 / 106 |
百分位72% |
6.3 | 0.657 | 1.142 |
學(xué)科類別大類:Computer Science 小類:Computer Science Applications |
分區(qū)Q2 |
排名235 / 817 |
百分位71% |
6.3 | 0.657 | 1.142 |
學(xué)科類別大類:Computer Science 小類:Hardware and Architecture |
分區(qū)Q2 |
排名53 / 177 |
百分位70% |
6.3 | 0.657 | 1.142 |
學(xué)科類別大類:Computer Science 小類:Software |
分區(qū)Q2 |
排名130 / 407 |
百分位68% |
Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
---|---|---|---|
否 | 否 |
計(jì)算機(jī)科學(xué)
4區(qū)
|
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
計(jì)算機(jī):人工智能
4區(qū)
COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
計(jì)算機(jī):控制論
4區(qū)
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
工程:電子與電氣
4區(qū)
|
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 111 / 197 |
43.9% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS | SCIE | Q2 | 14 / 32 |
57.8% |
學(xué)科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 170 / 352 |
51.8% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 109 / 198 |
45.2% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS | SCIE | Q2 | 10 / 32 |
70.31% |
學(xué)科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 168 / 354 |
52.68% |
機(jī)器視覺與應(yīng)用(Machine Vision And Applications)是由Springer Berlin Heidelberg 出版商出版的一本專業(yè)學(xué)術(shù)雜志,收稿方向涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)全領(lǐng)域,在行業(yè)領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力很大,作為行業(yè)內(nèi)的優(yōu)秀期刊,機(jī)器視覺與應(yīng)用在學(xué)術(shù)界享有極高的關(guān)注度和專業(yè)認(rèn)可度,是COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究者發(fā)表重要學(xué)術(shù)成果的首選平臺(tái)。盡管審稿速度Bimonthly,需要耐心等待,但這也是對(duì)學(xué)術(shù)質(zhì)量的嚴(yán)格把控和尊重。 機(jī)器視覺與應(yīng)用近期未被列入任何國(guó)際期刊預(yù)警名單,其學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性和出版標(biāo)準(zhǔn)得到了國(guó)際學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可。對(duì)于追求在頂級(jí)期刊發(fā)表研究成果的學(xué)者,我們強(qiáng)烈推薦關(guān)注并投稿至機(jī)器視覺與應(yīng)用。誠(chéng)邀您將您的突破性研究成果投稿至機(jī)器視覺與應(yīng)用,與全球科研同仁共享您的學(xué)術(shù)洞見,并推動(dòng)COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE的進(jìn)步。
作者在撰寫學(xué)術(shù)論文時(shí),作者應(yīng)嚴(yán)格遵守以下準(zhǔn)則,以提升論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量和增加其被接受的可能性:
1、科學(xué)性與創(chuàng)新性:確保研究具有明確的科學(xué)依據(jù),并且提供領(lǐng)域內(nèi)的新見解或方法。
2、邏輯性:論文結(jié)構(gòu)應(yīng)清晰,論點(diǎn)連貫,使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。
3、語言準(zhǔn)確性:使用規(guī)范的科學(xué)術(shù)語和表達(dá)方式,避免語法錯(cuò)誤和拼寫錯(cuò)誤,確保語言的專業(yè)性和準(zhǔn)確性。
4、數(shù)據(jù)精確性:所有數(shù)據(jù)必須經(jīng)過嚴(yán)格校驗(yàn),包括表格、圖表和計(jì)量單位,以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。
5、文獻(xiàn)引用:優(yōu)先引用高質(zhì)量、時(shí)效性強(qiáng)的文獻(xiàn),特別是目標(biāo)期刊發(fā)表的相關(guān)文章,這有助于提升論文的學(xué)術(shù)權(quán)威性。
6、避免一稿多投:遵守學(xué)術(shù)規(guī)范,不得同時(shí)向多個(gè)期刊提交同一篇論文,以免觸犯著作權(quán)法并損害個(gè)人學(xué)術(shù)聲譽(yù)。