news 2026/4/16 21:31:00

惊!中科院1区Top权威顶刊降为2区

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
惊!中科院1区Top权威顶刊降为2区

🔥 🔥 🔥 🔥

《Computers & Industrial Engineering》创刊于1976年,是工业工程与计算机科学交叉领域中历史悠久、享有盛誉的国际顶尖期刊,以其扎实的学术质量和明确的应用导向著称。

它不仅见证了该学科从传统方法向数字化、智能化的深刻转型,也持续推动着相关理论与应用的发展。然而,在今年中科院分区中,其却从1区Top期刊突降至2区,这一显著变动已引发学术界的广泛关注。

期刊简介

【ISSN & E-ISSN】0360-8352

【期刊简介】IF:6.5 JCR1区 中科院2区-TOP

【出版商】Elsevier

【Index】SCIE&EI

【征稿范围】是一本专注于计算机技术在工业工程领域应用的学术期刊,旨在为相关领域的研究者、教育者和实践者提供交流平台。其征稿范围包括:开发新的计算机化方法以解决工业工程问题,评估计算机在工业工程教育中的使用,以及报道将工业工程技术应用于实际问题的原创性研究。

1 影响因子

期刊影响因子整体处于上涨趋势,2022-2023年达到峰值7.9,最近两年开始小幅下滑,目前最新影响因子为6.5

图片来源:LetPub

2 年发文量

期刊于1976年被数据库检索,近几年期刊发展逐渐趋于稳定,年发文量基本在700-800篇上下波动

图片来源:WOS数据库

3 国人占比

在文章来源中,中国学者遥遥领先,一共发文4495篇,其次是美国学者,发文3336篇,伊朗作者发文757篇,位居第三。

图片来源:WOS数据库

4 自引率

期刊自引率持续下降,最新自引率为10.8%,在安全范围内。

图片来源:LetPub

5 期刊分区

● JCR分区:1区

● 中科院分区:工程技术1区→2区-TOP

● 预警记录:

图片来源:LetPub

6 版面费

期刊为混合OA期刊,作者发表文章可选择无版面费模式。

图片来源:期刊官网

7 录用周期

期刊官网显示:初审仅需5天,投稿到录用大概7个月左右

图片来源:期刊官网

官网案例一:2025.07.08投稿→2025.10.01录用

3个月录用

官网案例二:2025.02.13投稿→2025.10.11录用

8个月录用

8 作者评价

【作者1】3个月录用

25-8-28 submitted
25-9-6 UR
25-11-8 major revision (3个意见)
25-11-27 resubmitted
25-11-28 UR
25-12-9 accepted (2人审稿,1人尚未接受审稿)
总体来说这次投稿体验很好,审稿人很认真,给了26条意见,其中20条左右是关于模型的并告诉了怎么修改,点对点的回复,回复信45页,额外加上了19页的补充文件,比较幸运,一次审稿就接收了。

【作者2】3个月录用

25.02.14 submit
25.02.26 under review 送了8份,2人接受审稿
25.04.14 revise 一共11条意见,给了一个月修改时间
25.04.28 submit
25.05.29 accpet
这篇论文经过ijpe两次外审被拒,终于被cie收留了,不过这么顺利多少带点运气成分。希望cie越来越好,明年重回一区!

【作者3】8个月被拒

外审8个月,一个小修、一个大修、一个拒稿,然后就拒稿

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/16 12:59:17

模型驱动测试的理论基础与实践挑战

模型驱动测试的理论框架 模型驱动测试(Model-Driven Testing,简称MDT)作为一种先进的软件测试方法论,其核心思想是将测试活动提升到抽象模型层面,而非传统意义上针对具体代码的测试。这一理念的提出,标志着…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/15 15:24:20

独家解密Open-AutoGLM睡眠模式设计,待机功耗进入微瓦时代的底层逻辑

第一章:Open-AutoGLM低功耗运行优化在边缘计算与物联网设备日益普及的背景下,Open-AutoGLM模型的低功耗运行成为关键挑战。通过算法与硬件协同优化策略,可在保证推理精度的同时显著降低能耗。模型剪枝与量化策略 为减少计算负载,采…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 15:54:07

Open-AutoGLM推理加速实战:如何将模型延迟降低80%?

第一章:Open-AutoGLM推理加速实战:如何将模型延迟降低80%?在大模型推理场景中,Open-AutoGLM 作为一款支持自动优化的生成式语言模型框架,其推理延迟直接影响用户体验与系统吞吐。通过合理的优化策略组合,可…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 14:01:41

当云原生遇见VMware—探讨容器化改造中vSphere的融合创新方案

随着云原生技术的浪潮席卷全球,以容器和Kubernetes为代表的新一代应用架构正在重塑企业IT格局。对于数以万计深度依赖VMware vSphere构建其虚拟化数据中心的企业而言,这既是前所未有的机遇,也带来了严峻的挑战:如何在既有的、成熟…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 10:43:57

揭秘Open-AutoGLM高延迟难题:5步精准定位并降低操作延迟

第一章:揭秘Open-AutoGLM高延迟难题:5步精准定位并降低操作延迟在部署 Open-AutoGLM 模型服务时,高延迟问题常导致响应缓慢,影响用户体验。通过系统性排查与优化,可显著降低端到端操作延迟。以下是五个关键步骤&#x…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/16 12:28:42

(离线任务调度革命)Open-AutoGLM如何重构传统调度瓶颈

第一章:Open-AutoGLM离线任务调度算法概述Open-AutoGLM 是一个面向大规模语言模型训练与推理任务的离线调度框架,专为异构计算资源环境设计。其核心目标是在保证任务执行效率的同时,最大化资源利用率并降低整体调度延迟。该算法结合了动态优先…

作者头像 李华