计算机工程与应用
烈 建 议 大 家 星 标 我 们
茫 茫 文 海 ☆ 不 离 不 弃
前言
“ 近期陆续有期刊社收到通知，入选北大核心2017版，期刊投稿指南将陆续收集、整理和更新后台信息，并由期刊哥亲自出马，负责分析新进期刊，以帮助刊友们尽早了解期刊的发文特征，为针对性投稿打下基础。欢迎文末留言你想了解的期刊发文特征，我们将首先分析那些点赞率较高的期刊。今天要分析的期刊，是刊友 指南君 提供的情报，在此表示感谢。”
最近2年《计算机工程与应用》大致情况如下：最近2年共发文1964篇,平均发文字数7861字。最近2年文章基金比90%：国家自科基金占比47%；国家社科基金占比1%；教育部基金占比1%；其他省级基金与博士后等基金占比51%。近2年在计算机工程与应用发文的单位共计3060个：其中，各类研究中心|协会|研究所（院）约占10%；大学（含研究中心、所、院）约占72%；职业技术学院与专科学校约占1%；其他单位未具体统计的单位约占17%。
刘辉:7 于凤芹:7 冯筠:7 李帅:6 谢国波:6 王勇:6 张雪英:5 葛洪伟:5 王斌:5 刘勇:5 曹洁:5 杨恢先:5 王浩:5 范建平:5 李海芳:5 王晓丹:5 彭家寅:5 张涛:5 汪传旭:5 陈莹:5
广东工业大学计算机学院:39 江南大学物联网工程学院:38 昆明理工大学信息工程与自动化学院:25 武汉大学计算机学院:22 中国科学院大学:21 中南大学信息科学与工程学院:21 空军工程大学航空航天工程学院:20 长沙理工大学计算机与通信工程学院:17 上海理工大学管理学院:16 武汉大学电子信息学院:14 安徽大学计算机科学与技术学院:13 西北大学信息科学与技术学院:13 江南大学数字媒体学院:13 计算机工程与应用:12 中国矿业大学计算机科学与技术学院:12 太原理工大学计算机科学与技术学院:11 合肥工业大学计算机与信息学院:11 西北师范大学计算机科学与工程学院:11 湘潭大学信息工程学院:10 广西大学计算机与电子信息学院:10
卷积神经网络:37 遗传算法:34 无线传感器网络:32 人脸识别:32 图像分割:31 深度学习:28 支持向量机:26 特征提取:24 特征选择:23 粗糙集:23 自适应:23 聚类:20 属性约简:19 协同过滤:19 粒子群算法:18 边缘检测:18 目标跟踪:16 神经网络:16 大数据:15 多目标优化:14
算法:359 研究:327 方法:265 改进:169 中的:94 模型:81 优化:59 设计:59 自适应:51 分析:50 融合:48 面向:46 图像:43 系统:41 特征:39 快速:38 方案:38 综述:37 技术:37 策略:30 人脸识别:30 求解:28 模糊:28 预测:25 识别:25 混合:24 检测:24 识别方法:23 建模:23 分类:21
算法:3067 方法:2289 提出:1959 实验:1160 模型:1060 结果表明:896 利用:860 图像:856 提高:768 数据:729 特征:672 分析:663 采用:661 传统:580 系统:576 改进:570 信息:567 研究:550 计算:514 性能:452 设计:434 优化:419 仿真:406 验证:402 过程:392 节点:390 网络:389 用户:387 目标:385 中的:376
—-The End—-
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