Acm Journal On Emerging Technologies In Computing Systems杂志是一本国际优秀期刊,是一本未开放获取期刊。该杂志近三年影响因子分别为:2023年2.1、2022年2.2、2021年2.013。该杂志近三年CiteScore评价分区分别为:2023年4.8区、2022年4.1区、2021年3.4区。该刊专门致力于推进COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的研究,涵盖了COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的各个方面,汇集所有专家,促进COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的更好协作和信息共享。该期刊为COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的科研人员提供了一个高影响力的论坛,使该领域的科研人员、从业人员和学生能够接触到尖端的经验性调查分析、学术对话以及行业科研成果的最新发展。通过收录高质量的原创论文和评论论文,促进COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE领域的应用与发展。该期刊还将该领域的创新与应用,以提高研究的质量和实用性。近年来在该刊上发文的国家和地区主要有:Vietnam(发文量1)、USA(发文量85)、Taiwan(发文量1)、Switzerland(发文量1)、Sweden(发文量2)、Spain(发文量3)。
Acm Journal On Emerging Technologies In Computing Systems是一本由Association for Computing Machinery (ACM)出版社发行的知名COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE期刊。该杂志社联系方式ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701。审稿过程是确保期刊质量的关键环节。Acm Journal On Emerging Technologies In Computing Systems杂志的审稿速度平均需要 12周,或约稿 。这一时间周期既体现了编辑部对稿件质量的严格把关,也反映了审稿专家对学术研究的尊重和支持。在这个过程中,作者们可以充分利用这段时间对自己的研究成果进行完善和优化,以提高论文的质量和影响力。如果您对该期刊感兴趣,并希望了解更多关于投稿流程、投稿要求和技巧的信息,您可以咨询本站的客服老师,我们将帮助您了解期刊的投稿要求、审稿流程以及可能遇到的问题,并根据您的具体情况提供相应的建议和解决方案。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | |||
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4.8 | 0.68 | 0.911 | 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:大类:Engineering
小类:小类:ElectricalandElectronicEngineering
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Q2 | 269/797 | 66% | |||
大类:大类:Engineering
小类:小类:HardwareandArchitecture
|
Q2 | 71/177 | 60% | |||
大类:大类:Engineering
小类:小类:Software
|
Q2 | 179/407 | 56% |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
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学科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q3 | 35 / 59 | 41.5% |
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q3 | 192 / 352 | 45.6% |
学科:NANOSCIENCE & NANOTECHNOLOGY | SCIE | Q3 | 105 / 140 | 25.4% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
---|---|---|---|---|
学科:COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE | SCIE | Q3 | 42 / 59 | 29.66% |
学科:ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC | SCIE | Q3 | 228 / 354 | 35.73% |
学科:NANOSCIENCE & NANOTECHNOLOGY | SCIE | Q3 | 90 / 140 | 36.07% |
文章名称
引用次数
Advanced Simulation of Droplet Microfluidics
6
Spiking Neural Networks Hardware Implementations and Challenges: A Survey
6
STDP-based Unsupervised Feature Learning using Convolution-over-time in Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Neuromorphic Computing
5
Energy-Efficient Neural Computing with Approximate Multipliers
4
A GPU-Outperforming FPGA Accelerator Architecture for Binary Convolutional Neural Networks
4
Improving Energy Efficiency in Wireless Network-on-Chip Architectures
4
A Mixed Signal Architecture for Convolutional Neural Networks
3
Hardware Trojan Detection Using the Order of Path Delay
3
Heterogeneous Scheduling of Deep Neural Networks for Low-power Real-time Designs
3
Reducing Power Consumption of Lasers in Photonic NoCs through Application-Specific Mapping
3
国家/地区
发文量
TUSA
85
TCHINA MAINLAND
26
TIndia
13
TGERMANY (FED REP GER)
9
TFrance
6
TItaly
6
TAustria
5
TJapan
4
TSouth Korea
4
TSpain
3





