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《Computer Graphics Forum》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 10:56:05 582人看過

《Computer Graphics Forum》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領(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 一般,3-6周 ,影響因子指數(shù)2.7。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學者值得一試。

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:WILEY-BLACKWELL PUBLISHING, INC, COMMERCE PLACE, 350 MAIN ST, MALDEN, USA, MA, 02148

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 99 242
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):
28.26% 2.7 0.17...
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 263
GERMANY (FED REP GER) 174
CHINA MAINLAND 145
France 87
Switzerland 65
England 64
Austria 53
Canada 47
Netherlands 34
Italy 28

2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機構(gòu) 數(shù)量
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 44
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 37
ETH ZURICH 29
TECHNISCHE UNIVERSITAT WIEN 29
INRIA 28
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 28
ADOBE SYSTEMS INC. 21
OTTO VON GUERICKE UNIVERSITY 21
STANFORD UNIVERSITY 21
INSTITUT POLYTECHNIQUE DE PARIS 19

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
ACM T GRAPHIC 1847
IEEE T VIS COMPUT GR 1025
COMPUT GRAPH FORUM 1004
IEEE T PATTERN ANAL 164
IEEE T IMAGE PROCESS 107
COMPUT GRAPH-UK 96
IEEE COMPUT GRAPH 96
VISUAL COMPUT 86
INT J COMPUT VISION 65
COMPUT AIDED DESIGN 51

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
COMPUT GRAPH FORUM 1004
ACM T GRAPHIC 750
IEEE T VIS COMPUT GR 652
COMPUT GRAPH-UK 324
IEEE ACCESS 196
VISUAL COMPUT 144
COMPUT AIDED DESIGN 140
MULTIMED TOOLS APPL 109
J VISUAL-JAPAN 103
SENSORS-BASEL 81

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
State of the Art on 3D Reconstru... 29
Near-Eye Display and Tracking Te... 24
PCPNET Learning Local Shape Prop... 21
The State of the Art in Vortex E... 19
Deep Fluids: A Generative Networ... 17
Latent Space Physics: Towards Le... 14
ExpandNet: A Deep Convolutional ... 14
Quality Metrics for Information ... 14
State of the Art on Monocular 3D... 13
Liquid Splash Modeling with Neur... 13

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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