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ComputingSCIE

國際簡稱：COMPUTING 參考譯名：計算

中科院分區(qū)
3區(qū)
CiteScore分區(qū)
Q1
JCR分區(qū)
Q2

基本信息：: ISSN：0010-485X; E-ISSN：1436-5057; 是否OA：未開放; 是否預(yù)警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地區(qū)：AUSTRIA; 出版商：Springer Vienna; 出版語言：English; 出版周期：Bimonthly; 出版年份：1966; 研究方向：工程技術(shù)-計算機(jī)：理論方法

評價信息：: 影響因子：3.3; H-index：51; CiteScore指數(shù)：8.2; SJR指數(shù)：0.97; SNIP指數(shù)：1.359

發(fā)文數(shù)據(jù)：: Gold OA文章占比：14.97%; 研究類文章占比：96.77%; 年發(fā)文量：93; 自引率：0.0270...; 開源占比：0.135; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.18; OA被引用占比：0.0722...

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

英文簡介Computing期刊介紹

Computing publishes original papers, short communications and surveys on all fields of computing. The contributions should be written in English and may be of theoretical or applied nature, the essential criteria are computational relevance and systematic foundation of results.

期刊簡介Computing期刊介紹

《Computing》自1966出版以來，是一本計算機(jī)科學(xué)優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學(xué)研究結(jié)果，并為計算機(jī)科學(xué)各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺，以促進(jìn)計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的的進(jìn)步。該刊鼓勵先進(jìn)的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當(dāng)前感興趣的研究主題的新見解，或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預(yù)警期刊名單，目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄，得到了廣泛的認(rèn)可。

該期刊投稿重要關(guān)注點：

預(yù)計審稿時間： 12周，或約稿
計算機(jī)科學(xué)
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
SCIE
中科院3區(qū)
非預(yù)警

Cite Score數(shù)據(jù)（2024年最新版）Computing Cite Score數(shù)據(jù)

CiteScore：8.2
SJR：0.97
SNIP：1.359

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Computational Mathematics	Q1	9 / 189	95%
大類：Mathematics 小類：Numerical Analysis	Q1	5 / 88	94%
大類：Mathematics 小類：Computational Theory and Mathematics	Q1	15 / 176	91%
大類：Mathematics 小類：Theoretical Computer Science	Q1	16 / 130	88%
大類：Mathematics 小類：Computer Science Applications	Q1	152 / 817	81%
大類：Mathematics 小類：Software	Q1	79 / 407	80%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻(xiàn)計量指標(biāo)。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎(chǔ)，針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學(xué)術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標(biāo)來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區(qū)Computing 中科院分區(qū)

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學(xué)科	分區(qū)	小類學(xué)科	分區(qū)
計算機(jī)科學(xué)	3區(qū)	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機(jī)：理論方法	3區(qū)

中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用科學(xué)計量學(xué)方法對國際、國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊依據(jù)影響力進(jìn)行等級劃分的期刊評價標(biāo)準(zhǔn)。它為我國科研、教育機(jī)構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學(xué)術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù)，得到了全國各地高校、科研機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可。

中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標(biāo)劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次，類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始，這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領(lǐng)域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

歷年中科院分區(qū)趨勢圖

JCR分區(qū)Computing JCR分區(qū)

2023-2024 年最新版

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, THEORY & METHODS	SCIE	Q2	37 / 143	74.5%

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, THEORY & METHODS	SCIE	Q2	37 / 143	74.48%

JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻(xiàn)質(zhì)量進(jìn)行評估。不同學(xué)科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨(dú)依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學(xué)科門類和影響因子分為不同的分區(qū)，這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發(fā)文數(shù)據(jù)

2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計

國家/地區(qū)數(shù)量
CHINA MAINLAND82
India36
Australia30
Iran24
England23
Spain22
USA22
France18
Italy18
Saudi Arabia14

本刊中國學(xué)者近年發(fā)表論文

1、An adaptive workload-aware power consumption measuring method for servers in cloud data centers
Author: Lin, Weiwei; Zhang, Yufeng; Wu, Wentai; Fong, Simon; He, Ligang; Chang, Jia

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 3, pp. 515-538. DOI: 10.1007/s00607-020-00819-4
2、A novel approach for CPU load prediction of cloud server combining denoising and error correction
Author: You, Deguang; Lin, Weiwei; Shi, Fang; Li, Jianzhuo; Qi, Deyu; Fong, Simon

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 3, pp. 577-594. DOI: 10.1007/s00607-020-00865-y
3、A novel indoor localization system using machine learning based on bluetooth low energy with cloud computing
Author: Hu, Quanyi; Wu, Feng; Wong, Raymond K.; Millham, Richard C.; Fiaidhi, Jinan

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 3, pp. 689-715. DOI: 10.1007/s00607-020-00897-4
4、A Prior-mask-guided Few-shot Learning for Skin Lesion Segmentation
Author: Xiao, Junsheng; Xu, Huahu; Zhao, Wei; Cheng, Chen; Gao, HongHao

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 3, pp. 717-739. DOI: 10.1007/s00607-021-00907-z
5、Using machine learning to model the training scalability of convolutional neural networks on clusters of GPUs
Author: Barrachina, Sergio; Castello, Adrian; Catalan, Mar; Dolz, Manuel F.; Mestre, Jose, I

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 5, pp. 915-934. DOI: 10.1007/s00607-021-00997-9
6、Illumination-robust feature detection based on adaptive threshold function
Author: Wang, Ruiping; Zeng, Liangcai; Wu, Shiqian; Wong, Kelvin K. L.

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 3, pp. 657-674. DOI: 10.1007/s00607-020-00868-9
7、AMAE: Adversarial multimodal auto-encoder for crisis-related tweet analysis
Author: Lv, Jiandong; Wang, Xingang; Shao, Cuiling

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 1, pp. 13-28. DOI: 10.1007/s00607-022-01098-x
8、Practical heterogeneous signcryption system for vehicular communication in VANETs
Author: Elkhalil, Ahmed; Zhang, Jiashu

Journal: COMPUTING. 2023; Vol. 105, Issue 1, pp. 89-113. DOI: 10.1007/s00607-022-01114-0