计算机发表nature论文
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
不是。nature是有计算机的，不过占比非常小，而且要与自然科学相结合才有可能发表。
你好，可以的。nature是接受这方面文章的，但占量比较小，而且一般要与自然科学相结合才有比较大的发表可能！当然，最主要还是要看你的创新和带来的效应。有比较多的算法研究论文（比如生物信息）就有很多发表在nature上！自然出版集团（NPG）以出版高质量的科学和医学信息而闻名。NPG出版的期刊，在线数据库及服务广泛覆盖生命科学，物理，化学，应用科学和临床医学领域。 自然出版集团是麦克米伦出版集团（Macmillan Publishing Ltd.）的重要组成部分。集团旗下创刊于1869年的《自然》，一直在致力于满足科研工作者的需求，现已成为最重要的国际学术周刊。除《自然》之外，NPG还出版了自然系列研究类期刊和综述类期刊，以及高端学术期刊与学会刊物。 在互联网上， nature.com每月为超过600万访问者提供阅读NPG出版物和使用在线数据库的服务。 这些服务包括阅读《自然》的新闻和社论。
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计算机专业发表nature论文
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深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
不是。nature是有计算机的，不过占比非常小，而且要与自然科学相结合才有可能发表。
计算机论文发表在nature上
在science和nature上发文章需要做一下准备：
1、选择一本合适的期刊
science和nature的每本子刊所专注的领域不同，投稿前一定要仔细、谨慎选择刊物。
2、了解你的读者
就投稿而言，首要的读者就是编辑和审稿人。学会像编辑和评审一样思考问题。
3、准备稿件
投稿之前，要准备投稿信，详述所投稿件的主要意义、核心内容及发现，以及自己的名字电话、通讯地址等信息。
投稿可以使用science和nature的在线投稿系统。
4、评审过程
一般学术期刊都是先投到主编工作室，主编根据根据稿件摘要，了解研究领域及只要内容后，找两名（至少）评审员一同评审。
《Science》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办，于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”的官方刊物。
《Nature》杂志1869年创刊于英国，是世界上最早的国际性科技期刊，涵盖生命科学、自然科学、临床医学、物理化学等领域。自成立以来，始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破。
参考资料来源：百度百科-SCIENCE
参考资料来源：百度百科-NATURE
发表nature意味着：
科研人员在职称评定方面有优先权。如果能发表一篇文章，升为教授或者正高职称，再到二级岗教授，如果再多几篇、影响力再大一些，有参与中科院院士评选的资格了。
扩展资料
Nature杂志，中文名又被称为《自然》杂志，世界著名的综合类期刊，创刊于1869年的英国，最新的影响因子为43.07，年收录文章904篇，论文的平均录用比例只有10.62%，也就是说投稿在这个杂志每年将近有一万篇的研究论文，但最终收录的不到1000篇，中国的学者发表的数量现在有所提高，大概在年均100篇，这对于有着几十万科研人员的中国来说，比例是很低的。
有的。2021年1月新推出的子刊，自然-计算科学（Nature Computational Science）是一本2021年1月推出的新刊。本刊的推出是对计算机科学（包括科学计算和数据科学）、数学和自然科学之间联系的兴趣日益增长，相关文献不断增加这一趋势的回应。期刊关注包括计算科学领域的基础研究和应用研究。
不可以。《Nature》《Science》《PNAS》《JAMA》这些都是国际顶级刊物但就《Nature》《Science》来说，他们是综合性刊物，更偏向通俗类科普读物；而子刊是更专业的，专门针对某一类别的研究。其中《Nature》是私人商业集团管理，《Science》是公益性的学会管理。就现在来讲，通过IF比较，某些子刊类的review甚至高于主刊，但综合来看，其实还是主刊更有影响力，毕竟刊登的是多方面的知识。对于这些20分以上的期刊，很难说谁比谁强，但Nature比其子刊难发是不争的事实，靠砸钱也许你能发个nature子刊（比如nature genetics），但是却发不了nature。同一篇文章是可能在其主刊和子刊以相同的名称发表的，因为《Nature》《Science》的出版周期很短，一周一刊，他会尽快的将研究成果展现出来，然后进一步通过子刊来深入介绍。还是不要想太多，一周一刊，前几年国内一年也就基本是100篇一下，研究生阶段看看就行，多学习，想法在这上面，几乎不可能。
计算机论文计算机论文发表
据学术堂了解，论文，既是一项研究的终点，也是每个研究人员、大学教师积累个人影响力的起点——做了项目要发论文，评职称也要发论文。当然，仅仅写出来的论文并不能作数，发表到期刊/会议上的论文才能证明其价值的归宿。
1、发论文是个系统工程。
先不论研究选题、研究设计、研究实施、数据收集与分析、论文撰写等一系列问题，即便有了一篇成形的论文，往哪儿投、如何和编辑联系、如何修改也是一项费心费力的事情。
2、每个过程中都存在着被退稿的可能。
俗话说得好，知己知彼，百战不殆。如果将期刊杂志作为你征战的目标的话，你首先要做到的事情就是全面了解你的目标。
就计算机领域而言，假设你已经做了一项研究，完成了一篇论文，想要投递出去，你需要解决以下两个问题：
①. 你可以投哪些期刊/会议？
②. 如何选择适合自己的期刊？
知道自己有哪些可以选择是第一步，所以有一份计算机领域的期刊/会议目录是非常有帮助的。
中国计算机学会会按照专业领域和期刊/会议等级（分为A、B、C三类）整理一些计算机国际学术会议和期刊目录(《中国计算机学会推荐国际学术会与和期刊目录》)。
2015年版的目录一共提供了以下几大领域的国际学术会议和期刊：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统、计算机网络、网络与信息安全、软件工程/系统软件/程序设计语言、数据库/数据挖掘/内容检索、计算机科学理论、计算机图形学与多媒体、人工智能、人机交互与普适计算、交叉/综合/新兴。
目录中的每一项会说明会议简称、会议全程、出版社和网址等信息。
国内的话，共整理了128本国内的计算机期刊信息(《国内计算机领域期刊目录》)，囊括了期刊的级别、发行审稿速度、投稿要求、主办单位等信息，帮助您了解：
1. 计算机领域中有哪些期刊可以投？
2. 核心期刊有哪些？
3. 这些期刊主要接收哪种主题的论文？
4. 这些期刊又有哪些投稿要求？
5. 期刊的审稿速度如何？能不能赶得上职称评选的截止日期？
基本上投稿需要的介绍信息这里都包括了，投稿的老师可以依着这份目录根据自己的情况以及期刊的信息来选择，省去了一个一个去期刊网站看信息的麻烦。
如何选择适合自己的期刊？
这里主要说说期刊的投递。
如果稿件投向了不适合的期刊，会存在几个比较负面影响，主要有以下三项：
（1）退稿：这是大概率事件了，内容不适合此期刊，退稿之后还要继续寻找其他的期刊，会使得稿件延迟数周或数月发表，延误原本的工作计划。
（2）不公正的同行评议：由于编辑和审稿人对作者研究领域的了解比较模糊，从而有可能导致稿件收到较差或不公正的同行评议。
（3）少有同行关注：埋没在一份同行很少问津的期刊中，达不到与同行交流的目的，也很难被他人引用。
所以在选择拟投期刊的过程中要将自己的需求条件和期刊方进行匹配，选择适合的期刊。
筛选时一般需要确定以下几个问题：
1. 论文的主题是否是期刊所规定的范围？
投稿之前阅读“投稿要求”或者“作者须知”是非常有必要的，这些信息能够帮助你判断期刊的领域是否与你的论文契合。同时这些信息往往也包括论文的格式、投递方式等。
2. 期刊的级别如何？
学校对评职称的论文是有级别要求的， 有的看引证指标（复合影响因子、综合影响因子）；有的看是否是核心期刊，是CSCD核心还是北大核心；有的评选条件则是看期刊是不是国家级核心期刊/省级核心期刊等。
3. 期刊的审稿时间如何？
如果审稿速度慢，超过职称评选限定时间，那么你就要慎重考虑。
4、其他因素要考虑
还有一些其他因素要考虑，例如版面费。总的来说，选择拟投期刊也是一件需要综合考量的事情。如果自己没把握，可以咨询比较有经验的领导，学生就可以咨询自己的导师，他们的经验会帮助你少走很多弯路。
你在中国比较权威的杂志发表 最好在教育报什么 的 这些都是教育部的杂志期刊什么 的 或者在什么教师杂志发表
现在发表讠仑文都是在学术期刊上面发表。所以，要问清楚你们有没有特别规定的期刊。至于学术期刊的分类，现在也就是省级、国家级、核心、这几类。由于作用不一样所以发表期刊的等级也是有要求的。然后呢，就是要选择一个发表讠仑文的渠道了。现在讠仑 文发表，一个是可以直接投稿杂志社，一个是可以通过讠仑文代理机构。你直接到网页上输入“壹品优'再输入"刊"这个网站看下就有
首先看看你的要求是什么，做什么用的，什么样的期刊对你有更大的作用，自己要了解清楚 再发表 大学生现在发表论文的也挺多的。现在发表，主流是两个方法:直接和期刊联系，也可以通过机构 去操作 想要通过中间机构投稿的 要注意下 平台的信息可信度 ，或能淘宝第三方交易的 这样就比较好 ，像我就是这样的 嘿嘿 ~~~
计算机发论文
电脑知识与技术 电脑迷 软件导刊 科学与信息化 等等
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发表论文的计算机类核心期刊。核心期刊《计算机应用与软件》期刊周期：月刊期刊级别：北大核心国内统一刊号：CN：31-1260/TP国际标准刊号：ISSN：1000-386X主办单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心主管单位：上海科学院的努力，本篇文章给大家推荐了计算机类容易发表论文的核心期刊。《计算机应用与软件》创刊于1984年，由上海市计算技术研究所和上海计算机软件技术开发中心共同主办，是全国中文核心期刊、中国计算机学会会刊，并已纳入《中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)》、《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》、《万方数据—数字化期刊群全文收录期刊》、《中文科技期刊数据库(全文版)收录期刊》、《中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊》、美国《剑桥科学文摘》收录期刊、美国《乌利希国际期刊指南》等数据库收录。核心期刊《计算机安全》期刊周期：月刊期刊级别：北大核心国内统一刊号：CN：11-4647/TP国际标准刊号：ISSN：1671-0428主办单位：工信部基础产品发展研究中心主管单位：中华人民共和国信息产业部《计算机安全》杂志是由中华人民共和国信息产业部主管，信息产业部基础产品发展研究中心主办，面向国内外公开发行的全面介绍网络与计算机信息系统安全技术与应用的大型科技类月刊。每期正文80页，精美印刷，现发行量已达3万册。自创刊发行以来，得到中央办公厅、国务院办公厅、国务院信息化工作办公室、公安部、科技部、国家安全部、国家保密局、国家密码管理局、中国人民解放军保密委员会办公室等政府有关部门的指导与支持。一直以来，我刊积极为各行各业服务，与社会各界建立紧密的联系，目前已成为同行业媒体中内容丰富、普及实用的技术刊物。我刊已被中国期刊全文数据库、中国核心期刊(遴选)数据库、中文科技期刊数据库全文收录。北大核心期刊《电子科技》期刊周期：月刊期刊级别：北大核心国内统一刊号：CN:61-1291/TN国际标准刊号：ISSN:1007-7820主办单位：西安电子科技大学主管单位：中华人民共和国工业和信息化部出版的严谨态度，确保学报的严肃性、学术性。依托计算机信息与通信工程西安电子科技大学的优势，电子科学与技术、科学等领域，该杂志已经在一些电子专业较高的学术优势，尤其是在电子电路、计算机科学、一个专栏的学术研究和交流信息科学等学科。”电子科技“被国内外众多数据库、检索机构收录。通过广泛的渠道和手段，为广泛的问题，发行范围5大洲在世界各地的38个国家和地区，许多大学，研究机构，政府部门，高新技术企业认购。还有很多发表论文的权威网站，你看看哪一种更适合你发表。
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