ComputingSCIE
国际简称：COMPUTING 中文名称：计算Computing杂志是一本工程技术-计算机：理论方法应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Springer Vienna出版，该期刊创刊于1966年，出版周期为Bimonthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区3区，显示出其优秀的学术水平和影响力。
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ISSN：0010-485X
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出版地区：AUSTRIA
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出版周期：Bimonthly
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E-ISSN：1436-5057
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创刊时间：1966
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出版语言：English
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是否OA：未开放
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预计审稿时间： 12周，或约稿
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影响因子：3.3
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是否预警：否
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研究方向：工程技术,计算机：理论方法
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年发文量：93
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研究类文章占比：96.77%
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Gold OA文章占比：14.97%
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H-index：51
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出版国人文章占比：0.18
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开源占比：0.135
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文章自引率：0.0270...
杂志简介
Computing 发表有关计算各个领域的原创论文、短文和综述。投稿应以英文撰写，可以是理论性的，也可以是应用性的，基本标准是计算相关性和结果的系统基础。
值得一提的是，Computing已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Bimonthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q2评级。此外，其CiteScore指数达到8.2，该期刊2023年的影响因子达到3.3，再次验证了其优秀学术水平。
Computing是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了计算机科学-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。
期刊指数
中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子
中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。
CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。
自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。
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 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
计算机：理论方法
3区
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JCR 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, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 37 / 143 |
74.5% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q2 | 37 / 143 |
74.48% |
CiteScore 分区（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||
| 8.2 | 0.97 | 1.359 |
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文章摘录
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
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IEEE 绿色通信与网络通讯中科院分区：2区 CiteScore：9.3 -
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工业、生物医药和艺术领域的视觉计算中科院分区：4区 CiteScore：5.6 -
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大数据挖掘与分析中科院分区：1区 CiteScore：20.9 -
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IEEE 可持续计算学报中科院分区：3区 CiteScore：7.7
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