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計算機研究與發展雜志評職稱能用嗎?

《計算機研究與發展》期刊評職稱是否可用,需要綜合多方面因素進行判斷,可以通過聯系雜志社或咨詢在線客服獲取更多信息。

評職稱需結合以下因素綜合判斷:

一、期刊資質與收錄情況

(1)?國內期刊基本要求?:若具備國家新聞出版署備案的CN刊號(國內統一刊號)及ISSN號(國際標準刊號),且未被列入預警名單,則符合多數單位對職稱論文的資質要求。

(2)?數據庫收錄情況?:若被知網(CNKI)、萬方、維普等國內主流數據庫收錄,認可度更高;若僅為普通期刊或電子期刊,部分單位可能限制使用。

二、單位政策與學科差異

(1)?單位明確要求?:部分高校或教育機構可能指定需發表在國內核心期刊,而《計算機研究與發展》期刊若未入選此類目錄,則可能無效。

(2)學科傾向性:計算機類職稱評審中,國內期刊通常更受重視。

三、論文質量與作者身份

內容相關性:論文主題需與申報職稱的專業方向一致,且需為獨立或第一作者完成。

加分權重:普通期刊論文通常用于中級職稱評審,高級職稱可能要求核心期刊或更高影響力成果。

綜上,期刊能否用于評職稱需以單位政策為準,建議結合期刊實際水平和個人職稱等級綜合考量。

《計算機研究與發展》是由中國科學院計算技術研究所主辦,中科院出版委員會主管的計算機類學術期刊,創刊于1958年,國內統一刊號CN:11-1777/TP,國際標準刊號ISSN:1000-1239,在計算機學術領域具有較高的權威性和影響力。

該刊出版周期為月刊,主要欄目有:綜述、計算機技術、計算機網絡、人工智能、計算機軟件、計算機應用等,其內容突出理論性、學術性和探索性,為不同研究方向的學者和計算機工作者提供了交流和發表成果的平臺。

其在學術界具有較高的影響力,現被北大期刊(中國人文社會科學期刊)、CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)、統計源期刊(中國科技論文優秀期刊)、知網收錄(中)、維普收錄(中)、萬方收錄(中)、EI 工程索引(美)、JST 日本科學技術振興機構數據庫(日)、Pж(AJ) 文摘雜志(俄)、劍橋科學文摘、國家圖書館館藏、上海圖書館館藏、文摘與引文數據庫等多個電子期刊數據庫收錄,其發表的文章具有較高的學術質量和廣泛的傳播度,曾被

  • 北大核心期刊(2023版)
  • 北大核心期刊(2020版)
  • 北大核心期刊(2017版)
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 北大核心期刊(2008版)
  • 北大核心期刊(2004版)
  • 北大核心期刊(2000版)
  • 北大核心期刊(1996版)
  • 北大核心期刊(1992版)
  • 中國科技核心期刊
  • 中國科學引文數據庫-核心(2023-2024)
  • 中國科學引文數據庫-核心(2021-2022)
  • 中國科學引文數據庫-核心(2019-2020)
  • 中國科學引文數據庫-核心(2017-2018)
  • 中國科學引文數據庫-核心(2015-2016)
  • 中國科學引文數據庫-核心(2013-2014)
  • 中國科學引文數據庫-核心(2011-2012)
  • Scopus數據庫
  • 武大RCCSE核心期刊(2020)
  • 日本科學技術振興機構數據庫
  • 工程索引
  • 文摘雜志

等收錄,這些收錄情況進一步提升了的學術影響力和認可度。

此外,還獲得了中國優秀期刊遴選數據庫、中國期刊全文數據庫(CJFD)、中國學術期刊(光盤版)全文收錄期刊、中科雙效期刊、中國精品科技期刊、中國科技期刊優秀期刊、北大圖書館收錄期刊、中國百種杰出學術期刊、中國期刊方陣雙效期刊等,這些榮譽不僅是對期刊過去努力的肯定,也是對未來發展的激勵。

計算機研究與發展發表范例

  • 面向數字型的輕量級保形加密算法研究

    作者:劉波濤; 彭長根; 吳睿雪; 丁紅發; 謝明明

  • 雙層差值擴展可逆數字水印算法

    作者:蘇文桂; 沈玉龍; 王祥

  • 漢語否定與不確定覆蓋域檢測

    作者:葉靜; 鄒博偉; 洪宇; 沈龍驤; 朱巧明; 周國棟

  • 基于IndRNN-Attention的用戶意圖分類

    作者:張志昌; 張珍文; 張治滿

  • 基于城市監控的自然場景圖像的中文文本提取方法

    作者:肖珂; 戴舜; 何云華; 孫利民

  • 2017年《計算機研究與發展》高被引論文TOP10

    作者:--

  • 一種基于共享公平和時變資源需求的公平分配策略

    作者:李杰; 張靜; 李偉東; 張學杰

  • 一種最大化內存共享與最小化運行時環境的超輕量級容器

    作者:張禮慶; 郭棟; 吳紹嶺; 崔海波; 王偉

  • 基于“神威·太湖之光”的區域海洋模式并行優化

    作者:吳琦; 倪裕芳; 黃小猛

  • 面向時間序列大數據海量并行貝葉斯因子化分析方法

    作者:高騰飛; 劉勇琰; 湯云波; 張壘; 陳丹

本文內容整理自網絡公開平臺,如遇信息錯誤,請及時通過在線客服與我們聯系。

投稿咨詢
計算機研究與發展雜志

計算機研究與發展雜志

主辦單位:中國科學院計算技術研究所

主管單位:中科院出版委員會

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