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《Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:11:20 535人看過

《Ieee Transactions On Cognitive Communications And Networking》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(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 ,影響因子指數(shù)7.4。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 08855-4141

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 -- 121
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
7.48% 7.4 0.10...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)量
USA 125
CHINA MAINLAND 81
India 34
England 29
Canada 28
Finland 15
Australia 14
Italy 13
France 11
GERMANY (FED REP GER) 10

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... 18
UNIVERSITY OF TECHNOLOGY SYDNEY 10
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 10
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... 9
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE... 9
SUN YAT SEN UNIVERSITY 8
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 8
VIRGINIA POLYTECHNIC INSTITUTE &... 8
SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA 7
UNIVERSITY OF LONDON 7

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE T WIREL COMMUN 209
IEEE T VEH TECHNOL 151
IEEE J SEL AREA COMM 145
IEEE T COMMUN 123
IEEE COMMUN MAG 102
IEEE COMMUN SURV TUT 84
IEEE COMMUN LETT 77
IEEE ACCESS 73
IEEE T SIGNAL PROCES 64
IEEE T COGN COMMUN 55

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
IEEE ACCESS 151
IEEE T COGN COMMUN 55
IEEE INTERNET THINGS 33
IEEE T VEH TECHNOL 31
IEEE T COMMUN 24
IEEE T WIREL COMMUN 24
SENSORS-BASEL 22
IEEE J SEL AREA COMM 17
IEEE COMMUN SURV TUT 16
IEEE COMMUN LETT 15

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
Deep Learning Models for Wireles... 55
A Very Brief Introduction to Mac... 46
Deep Reinforcement Learning for ... 42
Interplay Between NOMA and Other... 21
Energy-Efficient Resource Alloca... 18
Deep Joint Source-Channel Coding... 15
Deep Learning for Launching and ... 14
On the Application of Blockchain... 13
Deep Reinforcement Learning for ... 13
Deep Reinforcement Learning for ... 13

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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Neurocomputing 5.5 2區(qū)
Ict Express 4.1 3區(qū)
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