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計算機應(yīng)用雜志

2021-05-19 11064 媒介素養(yǎng)論文

計算機應(yīng)用雜志基礎(chǔ)信息:

《計算機應(yīng)用》雜志始創(chuàng)于1981年。該刊把介紹計算機應(yīng)用技術(shù)作為重點,以推動經(jīng)濟發(fā)展和科技進步為宗旨,把促進計算機開發(fā)應(yīng)用創(chuàng)新作為目標。多年來,雜志以中國計算機學(xué)會為依托,受到國內(nèi)計算機各應(yīng)用領(lǐng)域?qū)<业年P(guān)注。期刊集中了張景中、潘云鶴、何積豐、周巢塵、陳國良院士在內(nèi)的數(shù)十名計算機學(xué)科的專家、教授、博士生導(dǎo)師,由他們組成該刊強有力的編委會,承擔組稿、審稿、撰稿工作。另有數(shù)百名本學(xué)科的資深專家參與審稿。緊緊圍繞“應(yīng)用”。主要涉及計算機網(wǎng)絡(luò)與通信、軟件應(yīng)用技術(shù)、信息系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)庫、多媒體、圖形/圖像處理、計算機控制、先進制造技術(shù)、CAD/CAM/CIMS、人工智能、專家系統(tǒng)及新型計算機軟硬件系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗等。讀者對象為計算機應(yīng)用工程技術(shù)人員、大專院校師生、企事業(yè)單位管理干部、科研院所從事計算機開發(fā)應(yīng)用人員、計算機公司職員等必備的工具,是啟迪思維、開拓進取、更新知識、開發(fā)應(yīng)用的良師益友。

計算機應(yīng)用雜志期刊榮譽:

《計算機應(yīng)用》雜志多次榮獲全國優(yōu)秀科技期刊獎、國家期刊獎提名獎,被評為中國期刊方陣雙獎期刊,受到國內(nèi)外多家文獻收錄機構(gòu)重視,被列為中文核心期刊、中國科技核心期刊。被《中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫》、《中國科技論文統(tǒng)計源數(shù)據(jù)庫》等國家重點檢索機構(gòu)列為引文期刊,并被英國《科學(xué)文摘》(SA)、俄羅斯《文摘雜志》(AJ)、日本《科學(xué)技術(shù)文獻速報》(JST)、美國《劍橋科學(xué)文摘:材料信息》(CSA:MI)、波蘭《哥白尼索引》(IC)、德國《數(shù)學(xué)文摘》(ZentralbrattMATH)、美國《烏利希國際期刊指南》(UIPD)七種國際重要檢索系統(tǒng)列為來源期刊。

計算機應(yīng)用雜志欄目設(shè)置:

《計算機應(yīng)用》雜志主要欄目:應(yīng)用技術(shù)專題綜述、網(wǎng)絡(luò)與通信、先進計算、軟件技術(shù)、數(shù)據(jù)庫與知識工程、智能感知與識別處理、信息系統(tǒng)集成工具、圖形圖像處理。

計算機應(yīng)用雜志訂閱方式:

ISSN:1001-9081,CN:51-1307/TP,地址:成都市人民南路四段九號(成都237信箱),郵政編碼:610041。

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    計算機應(yīng)用雜志社投稿信息

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    5.每篇稿件的圖表一般不超過6個,文中圖表隨文走(置于文內(nèi)段落處),應(yīng)標明圖序和圖名。文中附圖為矢量圖(可用WORD、Visio等制作),圖幅寬一般不超過8cm,圖中文字采用6號中文字(錄排格式請參照本刊網(wǎng)站“論文模板”和本刊投稿要求)。

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    計算機應(yīng)用雜志社編輯部征稿匿名通信概覽基于Globus平臺的網(wǎng)格應(yīng)用模型研究與實踐一種基于自動回歸的改進網(wǎng)格主機負載預(yù)測模型分布式網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測代理自適應(yīng)部署研究遠程跨管理域的網(wǎng)絡(luò)拓撲發(fā)現(xiàn)算法AdHoc網(wǎng)絡(luò)位置輔助廣播協(xié)議一種基于RADIUS認證的PPPoE撥號漫游限制方法及實現(xiàn)IEEE三種生成樹技術(shù)的分析與比較實現(xiàn)IPv6數(shù)據(jù)包分類的算法研究WPKI與PKI關(guān)鍵技術(shù)對比單向函數(shù)在公鑰認證協(xié)議中的作用基于梯度信息指導(dǎo)交叉的遺傳算法改進粒子群算法在正交編碼優(yōu)化中的應(yīng)用解決沖突證據(jù)的兩級組合方法數(shù)據(jù)集成中不確定性模式匹配模型的研究基于免疫遺傳算法的負載均衡策略形式概念演化生成算法基于概率及復(fù)合指標的矢量數(shù)據(jù)對比不確定數(shù)據(jù)庫中概率top-k和排序查詢算法基于外部數(shù)據(jù)庫的圖像自動標注改善模型半監(jiān)督的自動聚類協(xié)同過濾中基于用戶興趣度的相似性度量方法

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