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進化智能

Evolutionary Intelligence 出版商:Springer Nature ISSN:1864-5909 E-ISSN:1864-5917

首頁 期刊介紹(非官網)

進化智能基本信息 SCIE

進化智能是一本享有國際盛譽的優秀雜志,其國際簡稱為EVOL INTELL,全稱《Evolutionary Intelligence》,由知名出版機構Springer Nature主辦并發行。該雜志一直致力于發表領域的專業學術論文,展現獨特且具有前瞻性的科研成果。它不僅是學術交流的重要平臺,更促進了國內外同行間的深入研討與思想碰撞。

基本信息:
ISSN:1864-5909
E-ISSN:1864-5917
研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
出版信息:
是否預警:否
出版周期:4 issues per year
出版語言:English
評價信息:
年發文量:81
JCR分區:Q3
CiteScore:6.8

進化智能雜志介紹

進化智能(Evolutionary Intelligence)(國際簡稱:EVOL INTELL)是一本專注于領域的學術期刊。該期刊由知名的科學出版機構Springer Nature出版。該雜志一直致力于推動領域的知識創新和學術交流。雜志的內容豐富,覆蓋了多個子領域,致力于發表各子領域的高質量研究。雜志的審稿標準嚴格,并通過同行評審流程確保發表的文章達到學術界的標準。此外,作為領域的研究者和專業人士,進化智能是一個不可或缺的資源,它不僅提供了最新的科研信息,也是了解該領域最新研究動態和趨勢的重要窗口。

期刊CiteScore指數(2024年最新版)

CiteScore排名

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
6.8 0.638 0.992

學科類別

大類:Mathematics 小類:Mathematics (miscellaneous)

分區

Q1

排名

4 / 90

百分位

96%

6.8 0.638 0.992

學科類別

大類:Mathematics 小類:Cognitive Neuroscience

分區

Q1

排名

29 / 115

百分位

75%

6.8 0.638 0.992

學科類別

大類:Mathematics 小類:Computer Vision and Pattern Recognition

分區

Q2

排名

28 / 106

百分位

74%

6.8 0.638 0.992

學科類別

大類:Mathematics 小類:Artificial Intelligence

分區

Q2

排名

112 / 350

百分位

68%

CiteScore: 通過計算期刊在特定時間內發表的論文的平均引用次數來衡量期刊的影響力。CiteScore作為Scopus中一系列指標的一部分,與其他如SNIP(源文檔標準化影響)和SJR(SCImago 雜志排名)等指標一起,為期刊評價提供了多維度的視角。

WOS(JCR)分區(2023-2024年最新版)

按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q3 116 / 197

41.4%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE ESCI Q3 135 / 198

32.07%

期刊近年評價數據統計

影響因子和CiteScore

進化智能投稿注意事項

進化智能(Evolutionary Intelligence)是由Springer Nature出版商出版的一本專業學術雜志,在行業領域中學術影響力很大,作為行業內的優秀期刊,進化智能在學術界享有極高的關注度和專業認可度,是研究者發表重要學術成果的首選平臺。盡管審稿速度 ,需要耐心等待,但這也是對學術質量的嚴格把控和尊重。進化智能近期未被列入任何國際期刊預警名單,其學術嚴謹性和出版標準得到了國際學術界的廣泛認可。對于追求在頂級期刊發表研究成果的學者,我們強烈推薦關注并投稿至進化智能。誠邀您將您的突破性研究成果投稿至進化智能,與全球科研同仁共享您的學術洞見。

作者在撰寫學術論文時,作者應嚴格遵守以下準則,以提升論文的學術質量和增加其被接受的可能性:

1、科學性與創新性:確保研究具有明確的科學依據,并且提供領域內的新見解或方法。

2、邏輯性:論文結構應清晰,論點連貫,使讀者能夠順暢地理解作者的思考過程。

3、語言準確性:使用規范的科學術語和表達方式,避免語法錯誤和拼寫錯誤,確保語言的專業性和準確性。

4、數據精確性:所有數據必須經過嚴格校驗,包括表格、圖表和計量單位,以確保研究結果的準確性和可信度。

5、文獻引用:優先引用高質量、時效性強的文獻,特別是目標期刊發表的相關文章,這有助于提升論文的學術權威性。

6、避免一稿多投:遵守學術規范,不得同時向多個期刊提交同一篇論文,以免觸犯著作權法并損害個人學術聲譽。

若用戶需要出版服務,請聯系出版商。

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