《Image And Vision Computing》雜志屬于計算機科學(xué)領(lǐng)域的計算機：理論方法學(xué)科。
以下是對其的詳細介紹：
基本信息
創(chuàng)刊時間：1983年
出版商：Elsevier Ltd
出版周期：Monthly
ISSN：0262-8856；E-ISSN：1872-8138
學(xué)科領(lǐng)域與影響力
主要學(xué)科：《Image And Vision Computing》雜志專注于計算機科學(xué)-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS領(lǐng)域，提供計算機：理論方法的關(guān)鍵概念進行最新的概括介紹。
影響因子：該雜志的最新影響因子為4.2，顯示其學(xué)術(shù)水平和影響力，雖然具體數(shù)值會隨時間變化。
期刊Image And Vision Computing近年評價數(shù)據(jù)趨勢圖
期刊影響因子趨勢圖
學(xué)科分區(qū)：中科院SCI期刊分區(qū)，《Image And Vision Computing》雜志在大類學(xué)科計算機科學(xué)位于3區(qū)，小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS計算機：理論方法位于2區(qū)。期刊WOS(JCR)分區(qū)中，它位于的COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS的Q1區(qū)，顯示出其在該領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
期刊WOS(JCR)分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 59 / 197 |
70.3% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 18 / 131 |
86.6% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 24 / 143 |
83.6% |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q2 | 89 / 352 |
74.9% |
| 學(xué)科：OPTICS | SCIE | Q1 | 25 / 119 |
79.4% |
| 按JCI指標學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 47 / 198 |
76.52% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING | SCIE | Q1 | 24 / 131 |
82.06% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS | SCIE | Q1 | 21 / 143 |
85.66% |
| 學(xué)科：ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q1 | 80 / 354 |
77.54% |
| 學(xué)科：OPTICS | SCIE | Q1 | 25 / 120 |
79.58% |
WOS(JCR)分區(qū)是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標，分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學(xué)科領(lǐng)域進行分類，然后以影響因子為標準平均分為四個等級：Q1、Q2、Q3和Q4區(qū)。這種設(shè)計使得科研人員可以更容易地進行跨學(xué)科比較。
為了保證期刊的質(zhì)量，審稿周期預(yù)計為 約10.5個月 約17.8周。在此期間，編輯部將對所有投稿進行嚴格的同行評審，以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價值和實用性。
值得一提的是，Image And Vision Computing近期并未被列入國際期刊預(yù)警名單，這意味著其學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力得到了廣泛認可。該期刊為計算機科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺。因此，關(guān)注并投稿至Image And Vision Computing無疑是一個明智的選擇，這將有助于提升您的學(xué)術(shù)聲譽和研究成果的傳播。
