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《Ieee Computer Architecture Letters》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來(lái)源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:07:03 546人看過(guò)

《Ieee Computer Architecture Letters》雜志收稿范圍涵蓋計(jì)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(cuò)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(zhuān)業(yè)度認(rèn)可很高,所以對(duì)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 12周,或約稿 ,影響因子指數(shù)1.4。

該期刊近期沒(méi)有被列入國(guó)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(xún)本站客服,在線(xiàn)客服團(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑,提供針對(duì)性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:10662 LOS VAQUEROS CIRCLE, PO BOX 3014, LOS ALAMITOS, USA, CA, 90720-1314

其他數(shù)據(jù)

是否OA開(kāi)放訪(fǎng)問(wèn): h-index: 年文章數(shù):
未開(kāi)放 31 46
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來(lái)源于搜索引擎): 開(kāi)源占比(OA被引用占比):
10.77% 1.4 0.16
研究類(lèi)文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國(guó)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(lèi)分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國(guó)家/地區(qū) 數(shù)量
USA 96
South Korea 19
CHINA MAINLAND 15
Iran 8
Belgium 6
Greece 6
Israel 5
Canada 3
India 3
England 2

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 13
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... 7
INTEL CORPORATION 6
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU) 6
SHARIF UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 6
UNIVERSITY OF ILLINOIS SYSTEM 6
UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM 5
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA 5
UNIVERSITY OF ROCHESTER 5
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 5

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱(chēng) 數(shù)量
IEEE COMPUT ARCHIT L 12
IEEE MICRO 10
COMPUTER 8
IEEE T COMPUT AID D 6
IEEE T COMPUT 4
IEEE T VLSI SYST 4
NATURE 4
ACM T ARCHIT CODE OP 3
COMMUN ACM 3
IEEE J SOLID-ST CIRC 3

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱(chēng) 數(shù)量
IEEE ACCESS 24
IEEE T COMPUT 22
ACM T ARCHIT CODE OP 19
J PARALLEL DISTR COM 15
IEEE T COMPUT AID D 13
IEEE COMPUT ARCHIT L 12
ACM T DES AUTOMAT EL 10
J SUPERCOMPUT 10
IEEE T VLSI SYST 8
J SYST ARCHITECT 7

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱(chēng) 數(shù)量
A Deep Q-Learning Approach for D... 9
Efficient In-Memory Processing U... 7
The Architectural Implications o... 6
SimpleSSD: Modeling Solid State ... 5
Improving GPU Multitasking Effic... 5
PPT-GPU: Scalable GPU Performanc... 4
Spatial Correlation and Value Pr... 4
RTSim: A Cycle-Accurate Simulato... 4
HMC-MAC: Processing-in Memory Ar... 4
SMT-SA: Simultaneous Multithread... 3

聲明:以上內(nèi)容來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)資料,如有不準(zhǔn)確之處,請(qǐng)聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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