cs最牛期刊权威发布_sci ei cssci cscd等级(2024年12月精准访谈)
2023年AI领域顶尖期刊排名揭晓! 2023年,JCR最新数据出炉!今年的更新亮点是:将不同数据库内的期刊,如果属于相同学科,统一进行排名。 在人工智能(AI)领域,IEEE TPAMI 以其惊人的84,194次引用和20.8的影响因子,荣登榜首。它不仅是学术界的权威,同时也是人工智能领域唯一一个影响因子超过20的期刊。 紧随其后的是Nature Machine Intelligence,这是Nature近年来在人工智能领域推出的子刊,影响因子高达18.8,引用量9,760,持续引领着人工智能最前沿的研究进展。 其他40个Q1期刊也都在追踪AI热点,是该领域的佼佼者。 附图展示了CS-AI领域所有SCI检索期刊JCR2023的影响因子和JCR分区数据,快来看看你关注的期刊在Q几呢?
国内四大核心期刊体系详解,你知道几个? 目前国内公认的核心期刊体系主要有四个:南核(CSSCI)、北核(中文核心)、CSCD和科技核心。其中,南核、北核和CSCD的期刊在知网上有明确标识,而科技核心则需要对照目录核实。 ✅ 南核(CSSCI):南京大学出版的“中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊”,简称南核。它分为“核心版”和“扩展版”。CSSCI也被称为C刊或南大核心,两年遴选一次,主要偏重哲学社会科学领域。 ✅ 北核(中文核心):北京大学图书馆出版的“中文核心期刊”,简称北核。它收集范围广泛,基本上涵盖了全科领域,四年遴选一次,既有自然科学也有社会科学,C刊基本是北核。 ✅ CSCD(中国科学引文数据库):简称CSCD,是中国版的SCI,两年遴选一次。它分为“核心库(C)”和“扩展库(E)”,涵盖了数学、物理、化学、天文学、地学、生物学、农林科学、医药卫生、工程技术、环境科学和管理科学等领域,代表了国内自然科学领域的最高质量学术期刊。 ✅ 科技核心:全称为《中国科技论文统计源期刊》,由中国科学技术信息研究所出版,每年都会评估调整一次。相比前三个体系,这个目录的档次稍微低一些。 总之,国内自然科学类核心期刊主要包括北大中文核心期刊、CSCD核心期刊和中国科技核心期刊;社会科学类核心期刊则主要包括北大中文核心期刊和CSSCI核心期刊。
砦𐴥馜刊推荐:助你轻松发表! 想要在水利领域发表高质量的论文?这里有一些核心期刊推荐给你,助你轻松加分、保研、评奖、评优、评职称! 《中国农村水利水电》 月刊 国内刊号:42-1419/T 收录:知网、维普、万方 期刊级别:北大期刊统、北大期刊C 《电网与清洁能源》 月刊 国内刊号:61-1474/T 收录:知网、维普、万方 期刊级别:SCD期刊统、计源期刊、北大期刊C 《人民长江》 月刊 国内刊号:42-1202/T 收录:知网、维普、万方 期刊级别:北大期刊统 《水电能源科学》 月刊 国内刊号:42-1231/T 收录:知网、万方、维普 期刊级别:北大期刊统 《水力发电》 双月刊 国内刊号:41-1128/T 收录:知网、万方、维普 期刊级别:北大期刊统 《人民黄河》 月刊 国内刊号:11-1757/T 收录:知网、万方、维普 期刊级别:北大期刊统 《水利水电技术》 月刊 国内刊号:32-1439/T 收录:知网、万方、维普 期刊级别:北大期刊CS 《水利水电科技进展》 双月刊 国内刊号:11-2241/T 收录:知网、万方、维普 期刊级别:北大期刊CS 《水力发电学报》 月刊 国内刊号:13-1430/T 收录:知网、万方、维普 期刊级别:CD期刊统计、北大期刊C 《南水北调与水利科技》 双月刊 国内刊号:13-1430/T 收录:知网、维普、万方 期刊级别:SCD期刊统、计源期刊
未来的焦虑:当CMU录取你时 今天朋友的一句话让我印象深刻。我问她,为什么CMU会选择我,毕竟我既不是计算机科学专业出身,也没有在本科阶段发表过论文,甚至没有实习经验。她笑着说,CMU可能只是需要男女比例平衡,这让我突然觉得有点道理。 在网上看到一些关于CMU的帖子,画风大多是半夜写代码到崩溃大哭之类的。这让我开始担心自己是否能顺利毕业。大学刚开始学的那一点编程基础,如果要走软件工程师路线,怎么跟那些科班出身的同学、CS学院的大佬以及被大厂裁员的人竞争呢?真是让人想不通。 几年前,大家都劝转码,现在却变成了劝退。虽然劝退的声音此起彼伏,但也没人指条明路。感觉最近的工作市场真的很不景气。如果你的专业是AI,未来想成为机器学习工程师或做算法研究,那就必须要读博,还要发表顶级期刊的论文。这真的让人感到压力山大。 目前,我没有读博的打算和信心,也没有对某个领域有特别的热爱。感觉自己在随波逐流。学长学姐们提到,AI与一些传统行业如图形、医疗等结合可能会有前景。接下来,我也想了解一下这些方向,至少选择一个在市场上存活时间更长的领域。 希望有一天能找到自己的激情所在。如果没有热情,可能在无数个为学业和事业挣扎的夜晚里,会反复怀疑自己为什么要付出这么多,到底值不值得,然后反复动摇,痛苦不已。𒀀
2024AI大学百强榜! Nature杂志最近发布了2024年人工智能领域的Top100大学榜单,这份榜单涵盖了2019年至2023年间的AI科研成果。 美国大学在AI领域表现尤为突出,共有46所学校上榜,而中国则有19所机构位列其中,位居全球第二。 堦朥显示,美国的AI研究产出显著高于其他国家,高校间的竞争也异常激烈。例如,UCSD的表现就超过了许多传统意义上的“大牌”院校,证明了公立大学在AI领域的强大实力。 通过对比2020年、2022年和2024年的榜单,可以看到一些大学在AI领域的排名有了显著提升,同时也有一些大学的排名有所下降,但总体上,这些大学的研究产出份额和数量都有所增加。 值得注意的是,Nature杂志的这个榜单与其他针对计算机科学领域的排名(如CS Rankings)存在差异,原因在于两者统计的焦点不同。 ➡️ CS Rankings更侧重于计算机科学领域顶级学术会议的论文发表,而自然指数则更多关注高质量自然科学和卫生科学期刊上的研究文章。 ❕ 因此,对于希望专注于计算机科学的学生来说,可以参考CS Rankings;而对于那些重视自然科学等领域交叉应用的学生,则应更多考虑自然指数的排名。 总之,选择适合自己的学校时,学生应该根据自身的兴趣、未来发展方向以及与各个学校的契合程度做出决定。
深度学习入门指南:从零开始到前沿研究 想要从零开始学习深度学习并进行科研探索?这里有一份详尽的指南,帮助你逐步掌握深度学习的核心知识和技能。 初级阶段:从基础开始 学习Python编程语言,掌握科学计算库。推荐阅读《Python编程快速上手:让繁琐工作自动化》这本书,快速提升编程技巧。同时,可以通过Coursera上的机器学习课程,了解机器学习的基础概念和算法。 中级阶段:深入学习 掌握TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。通过《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一书,快速上手这些框架。此外,观看CS231n的教学视频,学习卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型。 高级阶段:追求卓越 深入研究深度学习模型的优化和调参技巧,如正则化和学习率调度。了解最新的前沿技术,如迁移学习和生成对抗网络。通过参与Kaggle竞赛,将理论应用于实践,提升实战能力。 进阶阶段:学术探索 阅读顶会和期刊上的最新深度学习研究论文,积极参与学术交流和合作。NeurIPS、ICML、CVPR等学术会议将成为你探索前沿技术的舞台。 如果你对深度学习有更深入的兴趣,这里有一些课程和机构推荐,适合零基础且希望学习深度学习的朋友。 希望这些建议能帮助你,让你在深度学习的道路上少走弯路,顺利开展科研探索。
2023CS大学排名30 计算机科学排名(CS Rankings)涵盖了全球各大高校计算机专业,得到了众多计算机行业机构和人士的认可,包括美国的计算机科学学院、领军人物以及在读的名校学生。 该排名由UMA CS教授Emery Berger主持,重点关注各大学在计算机科学领域的科研实力,特别是教授们在顶级期刊和会议上发表的论文数量和质量。以下是各领域的排名情况: 人工智能领域: 卡内基梅隆大学 伊利诺伊大学香槟分校 加州大学洛杉矶分校和加州大学圣地亚哥分校(并列第三) ↥: 卡内基梅隆大学与伊利诺伊大学香槟分校(并列第一) 佐治亚理工学院与加州大学圣地亚哥分校(并列第三) 理论领域: 卡内基梅隆大学 麻省理工学院 斯坦福大学 跨学科领域: 华盛顿大学 马里兰大学(并列第二) 东北大学和犹他大学(并列第十) 这些排名为想要了解各大学在计算机科学领域的实力和研究生项目质量的同学们提供了直观的参考。
美研CS选校:强背景 佩姐好,我想咨询一下2024年秋季美国研究生CS专业的选校问题。我的背景是Top 30美国本科,主修CS和数学,GPA在3.9以上,没有GRE成绩。实习方面有两段经历,一段是在国内大厂,另一段是在美国FAANG公司。科研方面有一段超过一年的研究经历,并有一篇二作论文发表。此外,我还获得了一个研究奖学金和一个校内TA的经历。 推荐信方面,有一封来自实习经理,一封来自科研教授(大牛),还有一封来自课程教授。我的主要申请目标是两年制的科研型硕士项目。 目前的选校名单包括:Princeton MSCS、Stanford MSCS、Yale 2-year MSCS、Cornell MSCS、UCLA MSCS、UPenn CIS MSE和Northwestern MSCS。 Wow,你的背景真的很不错!这篇二作论文发表在什么级别的期刊上?有了大牛的推荐信和这么高的GPA,你的竞争力非常强。 在这些学校中,Yale和Cornell的招生名额较少,大约是个位数或10个左右。Cornell的MSCS项目主要是给奖学金的学生提供TA机会,而你有丰富的TA经历,这对你很有优势。 相比之下,UCLA、UPenn和NWU的录取相对容易一些,应该问题不大。
北美生物信息学PhD申请 学术背景:双非中外合作CS专业,GPA 3.7;美硕CS,GPA 3.5+,托福106,无GRE成绩。 研究方向:主要关注北美地区的PhD项目,特别是生物信息学、机器学习以及计算基因组学方向。 论文成果:一篇Bioinformatics期刊的一作论文,四篇一作或二作的AIML会议论文。预计在申请时还会有两到三篇一区的非一作论文在投。 连接资源:拥有北美的强联系网络。 𗧛:计划主要申请Top30的生物信息学相关的CS PhD项目,以及生物信息学和基因组学学位的PhD项目,例如Rice大学的CS项目、UVa的Biomedical Science项目、USC和UPenn的Genomics项目、Brown大学的Bioinformatics项目等。 定位评估:是否需要增加保底选项?欢迎大家提供建议和交流!
康复医学界的核心期刊推荐,赶紧收藏吧! 康复医学专业的朋友们,这些期刊你们一定要收藏!每一本都是含金量十足的刊物,适合毕业和评职哦!选择对了,事半功倍,省钱又省心! 《中国康复医学杂志》 这本杂志可是康复医学界的翘楚,属于北大核心和科技核心期刊,每月出版一次,知网收录。主要收稿方向包括临床研究、综述、短篇论著、基础研究、循证医学、康复教育、病例报告、心理康复和康复护理。 《中国康复理论与实践》 这本杂志也是科技核心和CSCD中文核心期刊,月刊,知网收录。收稿栏目有专题、基础研究(论著)、综述、临床研究、国际专栏和讲座等。 《中国康复》 这本杂志是科技核心期刊,月刊,知网收录。主要收稿栏目包括医学康复(临床研究、循证医学、综述)、外刊拾粹等。 《中华物理医学与康复杂志》 𐊨🙦증志是科技核心和北核期刊,月刊,知网收录。收稿栏目有基础研究、临床研究、短篇论著和综述等。 《中国组织工程研究》 슨🙦증志是北大核心期刊,旬刊,知网收录。收稿方向包括生物材料研究、组织工程研究、干细胞培养与移植研究、软组织工程研究、硬组织工程及植入物研究、组织工程实验造模、方法及技术研究。 《康复学报》 这本杂志是科技核心和CSCD扩展期刊,双月刊,知网收录。收稿栏目有临床指南、临床论著、基础研究、临床报道、信息研究、名家论坛和综述等。 赶紧收藏这些期刊吧,对你的职业发展绝对有帮助!
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