《Network-computation In Neural Systems》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區(qū)：3區(qū)； 小類學科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC工程：電子與電氣， 分區(qū)：3區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發(fā)表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Network-computation In Neural Systems》雜志是一本專注于工程：電子與電氣領域的國際期刊，由Informa Healthcare?出版，創(chuàng)刊于1990年，出版周期為Quarterly。

網絡：神經系統(tǒng)計算致力于發(fā)表由實驗數據支持的理論神經科學研究，重點關注新技術。我們鼓勵作者和研究人員提交以下方面的工作：

大腦功能的神經網絡計算機模型。

支持大腦功能的實驗記錄的神經和突觸動力學分析。

支持精神和神經疾病的神經和突觸機制。

支持精神和神經疾病的新興神經網絡動力學。

人工智能和機器意識的神經網絡方法

意識神經生物學基礎的實驗和理論研究。

生物啟發(fā)神經網絡在人工智能中的應用。

我們也歡迎提交關于神經網絡數據分析和生物激勵神經建模觀點的文章。文章必須包含重要的數學支持。

網絡：神經系統(tǒng)中的計算適用于（但不限于）以下領域：

神經生物學家

心理學家

認知學生

理論神經科學

人工智能/意識

應用數學

《Network-computation In Neural Systems》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為1.1，顯示出其在工程：電子與電氣學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q4

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q4，排名：167 / 197，百分位：15.5%；ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q4，排名：278 / 352，百分位：21.2%；NEUROSCIENCES中為Q4，排名：283 / 310，百分位：8.9%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：105 / 198，百分位：47.22%；ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC中為Q2，排名：166 / 354，百分位：53.25%；NEUROSCIENCES中為Q3，排名：224 / 310，百分位：27.9%；

《Network-computation In Neural Systems》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 12周，或約稿 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：5.13%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區(qū)（數據版本：2024年最新版）：3.7，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：53，年發(fā)文量：23篇

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