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《Acm Transactions On Architecture And Code Optimization》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:52:39 225人看過

《Acm Transactions On Architecture And Code Optimization》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 較慢,6-12周 ,影響因子指數(shù)1.5。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 32 43
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
99.45% 1.5 0.98...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)量
USA 69
CHINA MAINLAND 28
France 14
Switzerland 11
England 10
South Korea 9
GERMANY (FED REP GER) 7
Iran 7
Sweden 7
Italy 6

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE &... 10
INRIA 10
ETH ZURICH 8
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... 7
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 6
INTEL CORPORATION 6
POLYTECHNIC UNIVERSITY OF MILAN 6
CHALMERS UNIVERSITY OF TECHNOLOG... 5
NORTHEASTERN UNIVERSITY 5
NVIDIA CORPORATION 5

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
ACM T ARCHIT CODE OP 72
IEEE T PARALL DISTR 49
IEEE MICRO 39
COMMUN ACM 30
IEEE T COMPUT 30
INT J PARALLEL PROG 26
ACM T PROGR LANG SYS 21
ACM T MATH SOFTWARE 19
IEEE COMPUT ARCHIT L 19
P IEEE 19

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
ACM T ARCHIT CODE OP 72
J SUPERCOMPUT 31
J PARALLEL DISTR COM 28
IEEE ACCESS 26
ACM COMPUT SURV 23
IEEE T COMPUT 16
ACM T DES AUTOMAT EL 15
MICROPROCESS MICROSY 15
J SYST ARCHITECT 12
ACM T EMBED COMPUT S 9

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
Improving MLC PCM Performance th... 5
A System-Level Simulator for RRA... 5
BestSF A Sparse Meta-Format for ... 5
ReveNAND: A Fast-Drift-Aware Res... 4
Decoupled Fused Cache: Fusing a ... 4
Performance Optimization of the ... 3
Optimizing Convolutional Neural ... 3
Benzene: An Energy-Efficient Dis... 3
Energy-Performance Consideration... 3
Coordinated CTA Combination and ... 3

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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