《Data Science And Engineering》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的高質(zhì)量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯(lián)系雜志社或咨詢在線客服。

《Data Science And Engineering》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發(fā)文量：《Data Science And Engineering》雜志年發(fā)文量為：33篇。年發(fā)文量較大的期刊，相對(duì)而言錄用率會(huì)高一些。

質(zhì)量與創(chuàng)新性：論文的科學(xué)性、嚴(yán)謹(jǐn)性、數(shù)據(jù)可靠性以及創(chuàng)新性是關(guān)鍵。

期刊分區(qū)：《Data Science And Engineering》雜志在中科院的分區(qū)為2區(qū)，而在JCR的分區(qū)為Q1。

論文質(zhì)量：包括研究設(shè)計(jì)的合理性、數(shù)據(jù)的可靠性、分析方法的科學(xué)性等。

影響力與排名：《Data Science And Engineering》雜志IF影響因子為：5.1。高影響力的期刊通常對(duì)論文質(zhì)量要求更高，錄用率相對(duì)較低。

審稿流程：嚴(yán)格的多輪審稿流程會(huì)篩選掉部分稿件，導(dǎo)致錄用率下降。

投稿數(shù)量：在特定時(shí)期內(nèi)，若大量研究者集中向某期刊投稿，會(huì)導(dǎo)致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應(yīng)根據(jù)自身研究特點(diǎn)選擇合適的期刊，并確保稿件質(zhì)量以提高錄用機(jī)會(huì)，投稿前務(wù)必仔細(xì)閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Data Science And Engineering》雜志簡(jiǎn)介

中文簡(jiǎn)稱：數(shù)據(jù)科學(xué)與工程
國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱：Data Science And Engineering
出版商：Springer Nature
出版周期：4 issues per year
出版地區(qū)：Germany
ISSN：2364-1185
ESSN：2364-1541
研究方向：Engineering - Computational Mechanics

《數(shù)據(jù)科學(xué)與工程》（DSE）雜志響應(yīng)了信息技術(shù)發(fā)展重點(diǎn)從 CPU 密集型計(jì)算到數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的顯著變化，其中數(shù)據(jù)（尤其是大數(shù)據(jù)）的有效應(yīng)用變得至關(guān)重要。新興學(xué)科數(shù)據(jù)科學(xué)與工程是一門(mén)跨學(xué)科領(lǐng)域，整合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息科學(xué)和其他領(lǐng)域的理論和方法，專注于數(shù)據(jù)收集和管理、數(shù)據(jù)集成和關(guān)聯(lián)、從海量數(shù)據(jù)集中提取信息和知識(shí)以及在不同應(yīng)用領(lǐng)域使用數(shù)據(jù)的高效技術(shù)和系統(tǒng)的基礎(chǔ)和工程。DSE 專注于理論背景和先進(jìn)的工程方法，旨在為研究人員、專業(yè)人士和行業(yè)從業(yè)者提供一個(gè)主要論壇，分享他們?cè)谶@個(gè)快速增長(zhǎng)領(lǐng)域的知識(shí)。

它深入報(bào)道了數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程密切相關(guān)領(lǐng)域的最新進(jìn)展。更具體地說(shuō)，DSE 涵蓋四個(gè)領(lǐng)域：（i）數(shù)據(jù)本身，即數(shù)據(jù)（尤其是大數(shù)據(jù)）的性質(zhì)和質(zhì)量；（ii）從數(shù)據(jù)（尤其是大數(shù)據(jù)）中提取信息的原理； (iii) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算背后的理論；(iv) 用于分析和管理大數(shù)據(jù)的技術(shù)和系統(tǒng)。DSE 歡迎探討上述主題的論文。具體主題包括但不限于：(a) 數(shù)據(jù)的性質(zhì)和質(zhì)量；(b) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的計(jì)算復(fù)雜性；(c) 用于解決大數(shù)據(jù)輸入問(wèn)題的算法的設(shè)計(jì)和分析的新方法；(d) 從互聯(lián)網(wǎng)和傳感設(shè)備或傳感器網(wǎng)絡(luò)收集的數(shù)據(jù)的收集和集成；(e) 大數(shù)據(jù)的表示、建模和可視化；(f) 大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸和管理；(g) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的方法和算法，如大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)在線分析處理、基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)、基于大數(shù)據(jù)的決策、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算、大數(shù)據(jù)圖論計(jì)算、大數(shù)據(jù)線性代數(shù)計(jì)算以及基于大數(shù)據(jù)的優(yōu)化。 (h) 數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，(i) 數(shù)據(jù)安全、隱私和信任，以及(j) 大數(shù)據(jù)的新應(yīng)用。

在中科院分區(qū)表中，大類學(xué)科為計(jì)算機(jī)科學(xué)2區(qū)， 小類學(xué)科為COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計(jì)算機(jī)：信息系統(tǒng)2區(qū)。

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