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Cmc-computers Materials & Continua

英文名称:Cmc-computers Materials & Continua   国际简称:CMC-COMPUT MATER CON
《Cmc-computers Materials & Continua》杂志由Tech Science Press出版社出版,本刊创刊于2004年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球计算机科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了计算机科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为计算机科学-MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
计算机科学
大类学科
1546-2218
ISSN
1546-2226
E-ISSN
预计审稿速度: 较慢,6-12周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

Cmc-computers Materials & Continua杂志简介

出版商:Tech Science Press
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:开放

出版周期:Monthly
出版年份:2004
中文名称:Cmc-computers Materials & Continua

Cmc-computers Materials & Continua(国际简称CMC-COMPUT MATER CON,英文名称Cmc-computers Materials & Continua)是一本开放获取(OA)国际期刊,自2004年创刊以来,始终站在计算机科学研究的前沿。该期刊致力于发表在计算机科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为计算机科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、USA、Saudi Arabia、Pakistan、Australia、South Korea、England、Vietnam、India、Canada等国家和地区的研究者在《Cmc-computers Materials & Continua》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章48篇、2015年:发表文章20篇、2016年:发表文章17篇、2017年:发表文章19篇、2018年:发表文章127篇、2019年:发表文章286篇、2020年:发表文章463篇、2021年:发表文章922篇、2022年:发表文章1469篇、2023年:发表文章1164篇。这些数据反映了期刊在全球计算机科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Cmc-computers Materials & Continua》将继续致力于推动计算机科学领域的知识传播和科学进步,为全球计算机科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2
  • 文章自引率:0.1935...
  • Gold OA文章占比:98.65%
  • CiteScore:5.3
  • 年发文量:1164
  • 开源占比:0.9734
  • SJR指数:0.46
  • H-index:27
  • 出版撤稿文章占比:0.0043...
  • SNIP指数:0.73
  • OA被引用占比:0.5886...
  • 出版国人文章占比:0.42

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q3 151 / 249

39.6%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q3 292 / 438

33.4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS SCIE Q2 117 / 251

53.59%

学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 180 / 438

59.02%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学 4区
MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机:信息系统
3区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
5.3 0.46 0.73
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Modeling and Simulation Q1 68 / 324

79%

大类:Mathematics 小类:Mechanics of Materials Q2 119 / 398

70%

大类:Mathematics 小类:Electrical and Electronic Engineering Q2 247 / 797

69%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q2 300 / 817

63%

大类:Mathematics 小类:Biomaterials Q2 68 / 137

50%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 CMC-COMPUT MATER CON 186
2 IEEE ACCESS 88
3 QUANTUM INF PROCESS 78
4 IEEE T IMAGE PROCESS 60
5 INT J THEOR PHYS 55
6 PHYS REV A 54
7 IEEE T PATTERN ANAL 52
8 IEEE T INF FOREN SEC 51
9 MULTIMED TOOLS APPL 47
10 COMPUT METHOD APPL M 46
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 192
2 CMC-COMPUT MATER CON 186
3 MATH BIOSCI ENG 60
4 SENSORS-BASEL 47
5 MULTIMED TOOLS APPL 38
6 J INF SECUR APPL 32
7 INT J SENS NETW 28
8 ENG ANAL BOUND ELEM 25
9 APPL SCI-BASEL 23
10 COMPOS STRUCT 22

高引用文章

  • Artificial Neural Network Methods for the Solution of Second Order Boundary Value Problems引用次数:103
  • A Deep Collocation Method for the Bending Analysis of Kirchhoff Plate引用次数:83
  • A PSO based Energy Efficient Coverage Control Algorithm for Wireless Sensor Networks引用次数:70
  • Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks on Digital Signal Modulation Classification引用次数:59
  • An Asynchronous Clustering and Mobile Data Gathering Schema Based on Timer Mechanism in Wireless Sensor Networks引用次数:56
  • A Nonlocal Operator Method for Partial Differential Equations with Application to Electromagnetic Waveguide Problem引用次数:41
  • A Fusion Steganographic Algorithm Based on Faster R-CNN引用次数:35
  • Adversarial Learning for Distant Supervised Relation Extraction引用次数:31
  • Reversible Natural Language Watermarking Using Synonym Substitution and Arithmetic Coding引用次数:26
  • A Method for Improving CNN-Based Image Recognition Using DCGAN引用次数:20
若用户需要出版服务,请联系出版商:TECH SCIENCE PRESS, 6825 JIMMY CARTER BLVD, STE 1850, NORCROSS, USA, GA, 30071。