SCI 机器视觉领域期刊,审稿周期

2024-03-13 12:36

本文主要是介绍SCI 机器视觉领域期刊,审稿周期,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

(1)pattern recognition letters, 从投稿到发表,一年半时间

(2)Pattern recognition 不好中,时间长

(3)IEICE Transactions on Information and Systems, 作者中有一个必须是会员。收费高,审稿快。影响因子0.4

(4)International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence , 审稿周期一般6--12周,影响因子偏低,容易中。

(5)Computational Intelligence, 中等偏上,要求较高,杂志级别不错,关注人数偏少,比较冷门

(6)information processing letters, 影响因子低0.5左右,接搞量大,容易发表,审稿周期一般3--6个月。

(7)Computer vision and image understanding, 9个月审稿期,平均投稿命中率20%,业内比较认可

(8)journal of visual communication and image representation, 投稿容易,审稿周期一年以上

(9)Signal processing letters, 影响因子0.99, 美国,审稿一个多月,

(10)International Journal on Graphics, Vision and Image Processing (GVIP), 

(11)IET Image Processing, 影响因子0.758, EI Compendex ,审稿周期一年以上

(12)IET Computer Vision ,影响因子0.969, 

(13)SIAM Journal on Imaging Sciences, 

(14)International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence (IJPRAI),影响因子0.5, EI compendex, sci, 审稿时间超长,一两年

(15)IEEE Signal Processing Letters, 审稿4---8周左右,影响因子不高,容易中,关注人不多

(16)Journal of Logic and Computation, 影响因子,0.789,SCI检索

(17)IEICE Transactions on Information and Systems 审稿时间2--4周,容易中,影响因子小,相对冷门,关注人数不多。

(18)COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING,影响因子偏低,但仍然需要一定水平才可以投,审稿2--4周,SCI,EI检索

(19)Signal Processing: Image Communication,容易中,审稿周期半年到一年

(20)International Journal of Computer Vision, 较难,审稿周期半年到一年,EI,SCI检索

(21)Journal of Mathematical Imaging and Vision,审稿半年到一年,影响因子不高,不容易中,稍微有些冷门。

(22)Machine Vision and Applications, 影响因子偏低,但是接稿量不是很大,审稿周期一年以上,但容易发表,SCI,EI检索

(23)Pattern Analysis & Applications, 影响因子不高,影响力也比较小,审稿时间一年以上,但容易投中。

(24)Signal Image and Video Processing, 容易中,审稿时间半年到一年,EI检索

(25)Pattern recognition and image analysis, EI检索,

(26)Journal of digital imaging ,审稿周期半年到一年,影响因子偏低,容易中,很少有人关注

(27)International journal of pattern recognition and artificial intelligence,影响因子偏低,容易中,关注人比较少。审稿周期半年到一年。

(28)International journal of imaging systems and technology,影响因子偏低,容易中,审稿周期半年到一年。

(29)journal of vlsi signal processing systems for signal image and video ,影响因子偏低,容易中,审稿周期一年以上,关注人比较少。

这篇关于SCI 机器视觉领域期刊,审稿周期的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/804900

相关文章

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个

【机器学习】高斯网络的基本概念和应用领域

引言 高斯网络(Gaussian Network)通常指的是一个概率图模型,其中所有的随机变量(或节点)都遵循高斯分布 文章目录 引言一、高斯网络(Gaussian Network)1.1 高斯过程(Gaussian Process)1.2 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)1.3 应用1.4 总结 二、高斯网络的应用2.1 机器学习2.2 统计学2.3

PostgreSQL核心功能特性与使用领域及场景分析

PostgreSQL有什么优点? 开源和免费 PostgreSQL是一个开源的数据库管理系统,可以免费使用和修改。这降低了企业的成本,并为开发者提供了一个活跃的社区和丰富的资源。 高度兼容 PostgreSQL支持多种操作系统(如Linux、Windows、macOS等)和编程语言(如C、C++、Java、Python、Ruby等),并提供了多种接口(如JDBC、ODBC、ADO.NET等

计算机视觉工程师所需的基本技能

一、编程技能 熟练掌握编程语言 Python:在计算机视觉领域广泛应用,有丰富的库如 OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等,方便进行算法实现和模型开发。 C++:运行效率高,适用于对性能要求严格的计算机视觉应用。 数据结构与算法 掌握常见的数据结构(如数组、链表、栈、队列、树、图等)和算法(如排序、搜索、动态规划等),能够优化代码性能,提高算法效率。 二、数学基础

✨机器学习笔记(二)—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归(linear regression) f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b​(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices: 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子,当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^

【机器学习-一-基础概念篇】

机器学习 定义分类算法 应用 定义 机器学习最早是被Arthur Samuel 提出的一个概念,指计算机无需明确编程即可学习的研究领域。1950年他发明的跳棋程序,这个人机对弈游戏让他的声名鹊起,机器学习这个概念才进入大众的是视线。 在这个跳棋程序里,他编程了一种算法,这个程序与Arthur下了数万次跳棋,计算机逐渐学会了下在哪里有更大的可能会赢得比赛,哪里会输,通过这种方法,最

机器学习之监督学习(三)神经网络

机器学习之监督学习(三)神经网络基础 0. 文章传送1. 深度学习 Deep Learning深度学习的关键特点深度学习VS传统机器学习 2. 生物神经网络 Biological Neural Network3. 神经网络模型基本结构模块一:TensorFlow搭建神经网络 4. 反向传播梯度下降 Back Propagation Gradient Descent模块二:激活函数 activ

《计算机视觉工程师养成计划》 ·数字图像处理·数字图像处理特征·概述~

1 定义         从哲学角度看:特征是从事物当中抽象出来用于区别其他类别事物的属性集合,图像特征则是从图像中抽取出来用于区别其他类别图像的属性集合。         从获取方式看:图像特征是通过对图像进行测量或借助算法计算得到的一组表达特性集合的向量。 2 认识         有些特征是视觉直观感受到的自然特征,例如亮度、边缘轮廓、纹理、色彩等。         有些特征需要通