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ccf推荐期刊新上映_ccf推荐期刊和会议目录(2024年12月抢先看)

内容来源：这家有保障所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

ccf推荐期刊

双非一本评个副教授都这么卷了！过两年不得2个国自然起步？这个老师今年报副教授了，下面是他提交的材料： 1.主持了国自然青基，省部级重大专项子课题，省部级重点专项课题，省面上，横向课题等。 2.一作接近15篇，绝大部分CCF推荐，包含CCF-A期刊，CCF-B期刊，CCF-B会议。还有一些通讯，其中也有1区top期刊。 3.主持校级教改项目，教学工作量超过学院平均水平；指导学生参加科技竞赛获奖多项，包含国家级奖项，获优秀指导老师称号；获得事业单位年度考核市级优秀，先进个人优秀教师。据说这个材料还不一定能评上副教授，要不要这么卷！

𐟓š CCFA类论文的高水平解析 𐟔 你是否对CCFA类论文感到好奇？这类论文在计算机领域内具有极高的影响力，代表着顶尖的研究水平。 𐟓– CCFA，即中国计算机学会推荐的顶级会议和期刊，是众多计算机研究生的梦想发表地。与SCI一区相比，CCFA更侧重于应用和技术实现，为计算机行业提供了重要的研究视角。 𐟌Ÿ 选择CCFA类期刊或会议，不仅需要考虑你的研究方向，还要评估论文的质量。这类期刊对论文的要求极高，因此发表难度也相对较大。但正是这种挑战，激发了研究者们的热情和创造力。 𐟒ᠦ— 论你是计算机专业的研二学生，还是对学术发表感兴趣的科研工作者，了解CCFA类论文的水平都是关键。通过深入了解这类期刊的影响力和发表要求，你可以更好地规划自己的学术道路，实现职业规划的高峰目标。 𐟚€ 如果你对如何准备高质量的CCFA类论文感到迷茫，不妨寻求专业的学术指导。从研究方向到论文撰写，专业的指导将助你一臂之力，让你在学术道路上更加顺畅。

设计学人如何选择高质量的EI会议学术会议是学术界的重要交流平台，对于研究生和学者来说，参加高质量的学术会议不仅可以与同行交流，还能学习到新的研究方法和获得灵感。然而，设计学领域在学术会议方面起步较晚，缺乏权威的学术会议平台。因此，设计学人需要更加积极地寻找和参与高质量的学术会议。首先，我们应该明确学术会议的本质是学术交流，学术会议论文的特点是快速汇报研究内容、进展和成果。高水平的学术会议论文通常被认为是学术成就的重要标志。例如，CCF推荐的C类会议相当于三区期刊，以此类推。对于设计学人来说，参加高水平学术会议并进行演讲汇报是非常重要的。如果要求不高，可以选择参加EI检索的普通国际会议。这类会议注册费较低，且被EI检索的论文可以增加在领域内的影响力，有助于形成自己的学术领地。总的来说，设计学人需要适应这种学术氛围，积极寻找和参与高质量的学术会议。通过与同行交流，不断学习和进步，才能在设计学领域取得更好的成就。

【CCF推荐-A/C类：Elsevier出版、不收版面费，计算机SCI期刊截稿信息2条】期刊全称：IEEE Journal on Selected Areas in Communications 所属领域：计算机网络 CCF分级：A类期刊分区：JCR Q1、中科院1区（Top期刊）影响因子：13.8（2024年6月发布） H指数（H-index）：211 期刊官网：网页链接专题截稿：2024年11月30日专题名称：The Future of Wi-Fi and Wireless Technologies in Unlicensed Spectra 期刊全称：Ad Hoc Networks 所属领域：计算机网络 CCF分级：C类期刊分区：JCR Q1、中科院3区影响因子：4.4（2024年6月发布） H指数（H-index）：79 期刊官网：网页链接专题截稿：2025年1月31日专题名称：Edge and Serverless Computing 网页链接

「CIE期刊」【喜报！电子学报入选中国科技期刊卓越行动计划】近日，中国科技期刊卓越行动计划办公室公布了“中国科技期刊卓越行动计划二期”入选项目。《电子学报》成功入选。《电子学报》，创刊于1962年，是中国电子学会主办的旗舰学术期刊，刊登电子与信息科学及相邻领域的原始（original）科研成果。现任主编是中国科学院院士、西安电子科技大学教授郝跃。学报是中文核心期刊，被EI、Scopus、Inspec收录，属于中国电子学会高质量科技期刊分级目录T1级期刊、CCF推荐中文科技期刊A类。学报刊登电子与信息科学及相邻领域的原始（original）科研成果。学报的办刊宗旨是反映中国电子与信息科学领域内的新理论、新思想、新技术，具有国内外先进水平的最新研究成果和技术进展，为促进国内外学术交流，促进中国电子与信息科学技术的快速发展服务。网页链接

期刊全称：Journal of Biomedical Informatics 所属领域：交叉/综合/新兴 CCF分级：C类期刊分区：JCR Q2、中科院2区影响因子：4（2024年6月发布） H指数（H-index）：83 First decision：2 days（期刊官网）期刊官网：网页链接专题截稿：2024年10月15日专题名称：Learning from Multiple Data Sources for Decision Making in Health Care 期刊全称：Designs, Codes and Cryptography 所属领域：网络与信息安全 CCF分级：B类期刊分区：JCR Q2、中科院2区影响因子：1.4（2024年6月发布） H指数（H-index）：49 First decision：8 days（期刊官网）期刊官网：网页链接专题截稿：2024年10月15日专题名称：Code-based Cryptography CCF推荐-B/C类：8天反馈 First decision，计...

𐟌Ÿ 学术科研必备：强大浏览器扩展推荐！𐟚€ 𐟔 探索学术的便捷之路，这款浏览器扩展让你轻松掌握期刊的核心与分区信息！ 𐟒ᠤ𘋨𝽦�꤯𜚊在Chrome浏览器上搜索“easyscholar” 下载并安装插件（可能需要VPN）点击浏览器扩展，即可开始使用 𐟓š 支持网站与数据集：网站：知网、谷歌学术、Springer、IEEExplore、DBLP、WebOfScience、百度学术、Aminer、PubMed、ReadPaper、ScienceDirect、云图书馆、Embase、Scopus、华艺、X-MOL等。数据集：SCI分区（Clarivate）、SCI影响因子（Clarivate）、SCI分区（中科院）、SCI期刊预警（中科院）、CCF、南大核心、北大核心、中国科学引文数据库(CSCD)、EI、A&HCI、中国科技核心期刊、学术期刊指南（原ABS）、SSCI、FMS、JCI指数、FT50、UTD24、西南财经大学、复旦大学、上海交通大学、中央财经大学、厦门大学、中国人民大学、西南交通大学、对外经济贸易大学、西安电子科技大学、山东财经大学、重庆大学、河海大学、新疆大学、中国地质大学、四川大学、浙江大学、长江大学等。 𐟒– 这款扩展工具为学术研究提供了极大的便利，让你在浏览学术资源时，能够迅速获取期刊的分类和影响力信息，助力学术探索。

11月后人工智能CCF会议推荐 𐟎“ 学术提升，成就未来！你是否正在寻找提升学术背景的机会？我们提供专业的论文辅导服务，助您在学术道路上更进一步！ 𐟓ˆ SCI期刊发表 • 𐟥‡ SCI一区/CCF A类：顶尖期刊，为您的学术履历添彩 • 𐟥ˆ SCI二区/CCF B类：高影响力期刊，提升您的研究价值 • 𐟥‰ SCI三区/CCF C类：优质期刊，为您的学术成果加分 • 𐟏… SCI四区/EI期刊会议：广泛认可，为您的学术之路铺砖 𐟤– 人工智能全领域我们专注于人工智能领域，从理论到实践，提供全方位的论文辅导，让您的研究更具深度和广度。 𐟏† 国际竞赛与期刊我们不仅辅导论文，还能助您在Kaggle等国际竞赛中斩获佳绩，以及在国际期刊会议上发表论文，展现您的才华。 𐟚€ 职业发展无论您是毕业、考研、保研、申博、直博，还是寻求实习、跳槽、换行业，提升学术背景都是关键。我们助您一臂之力，开启职业新篇章。 𐟌 加入我们，让学术成就不再是梦想，而是触手可及的现实。一起开启您的学术之旅，迈向成功的未来！

计算设计领域顶尖期刊与会议推荐计算设计是一种结合了设计思维和计算思维的交叉学科研究方向，它更专注于技术的深度掌握。以下是计算设计领域的一些重要期刊和会议，供大家参考： 𐟓… 会议： ACM SIGGRAPH：计算机图形学和交互技术的顶级会议（CCF A） IEEE Visualization Conference (VIS)：可视化和可视分析的顶级会议（CCF A） ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)：人机交互的顶级会议（CCF A） ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST)：用户界面和技术的新兴顶级会议（CCF A），但国内认可度不高 ACM Symposium on Computational Fabrication (SCF)：数字设计和制造的顶级会议，但国内认可度不高 𐟓– 期刊： ACM Transactions on Graphics (TOG)：计算机图形学和交互技术的顶级期刊 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)：可视化和计算机图形学的顶级期刊 Computer-Aided Design：计算机技术领域的重要期刊这些期刊和会议涵盖了计算设计的多个方面，包括计算机图形学、可视化和人机交互等，是研究人员和设计师们的重要参考资源。

边缘计算中的联邦学习加速：数据与模型并行最近，边缘人工智能（Edge AI）的概念被提出，旨在在网络边缘挖掘和发现有价值的知识。联邦学习（Federated Learning）作为边缘AI的一种新兴技术，已经被广泛应用于在许多终端设备上协同训练模型，通常采用数据并行的方式。然而，由于资源受限的边缘节点（如终端设备）的计算和通信负担较重，同时需要保护用户隐私，因此在边缘计算中集成了数据并行性和模型并行性的分裂联邦学习（Split Federated Learning, SFL）正成为一种实用和流行的分布式数据模型训练方法。尽管SFL在边缘计算中表现出色，但它仍然面临三个关键的挑战：资源限制、系统异构性和节点动态性。为了克服这些挑战，我们提出了一种高效的SFL方法，名为AdaSFL。AdaSFL通过集成控制本地更新频率和数据批处理大小来更好地加速模型训练。我们从理论上分析了模型的收敛速度，得到了给定数据批处理大小下与本地更新频率相关的收敛上界。在此基础上，我们开发了一种控制算法来确定自适应的本地更新频率和每个节点不同的批处理大小，以提高训练效率。实验结果表明，与基线相比，AdaSFL可以在达到相似的测试精度时减少约43%的完成时间，并减少约31%的网络流量消耗。论文《Accelerating Federated Learning With Data and Model Parallelism in Edge Computing》已被CCF推荐A类国际期刊IEEE/ACM Transactions on Networking录用。

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