【研知有术论文发表】十分好投的三区物理学SCI期刊推荐,审稿超快,录用率高

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ISSN:2190-5444

五年影响因子:2.8

收录数据库:SCIE、Scopus等

丨期刊简介

《European Physical Journal Plus》(EPJ Plus)由Springer Berlin Heidelberg出版社出版,创刊于2011年,非OA期刊。目前位于物理与天体物理大类三区,物理综合小类三区,JCR Q2中。2024-2025年影响因子为2.9,2024-2025年自引率为6.9%。

丨推荐理由

审稿速度:平均审稿周期在4-8周。

录用:EPJ Plus的录用率比较高。

丨收稿范围

European Physical Journal Plus涵盖了物理和相关科学的领域,不仅包括主题EPJ期刊所覆盖的内容,包括以下几个方向:

基础物理和理论物理:涵盖数学物理、量子物理、广义相对论、宇宙学、古典力学和流体力学等基础领域的研究。

天体物理与宇宙学:包括天体物理学、宇宙学以及与天文相关的物理问题研究。

地球物理学:涉及地球物理过程、地震学、地磁学等利用物理方法研究地球系统的领域。

加速器与医学物理:粒子加速器技术、医学物理学(如放射治疗、医学成像的物理原理)等应用物理研究。

能源、环境与文化遗产中的物理技术:关注物理技术在能源开发、环境保护、文化遗产保护与修复等领域的应用和创新。

交叉学科和新兴领域:物理与化学、生物、材料、信息等学科交叉产生的新兴研究领域,以及采用综合性和解释性方法的工作。

在生物医学工程领域,尤其是涉及图像处理技(如菜肴图像检测)的研究,选择合适的SCI期刊进行论文发表是研究过程中的重要环节。根据期刊分类标准,中科院将SCI期刊分为13个大类,并依据影响因子划分为四个区,其中三区期刊的影响因子处于中等水平,适合具有一定创新性和应用价值的研究成果发表。 对于菜肴图像检测这一具体研究方向,虽然该方向较为细分,但生物医学工程领域的期刊通常涵盖图像处理、模式识别、计算机视觉等相关技的应用研究。以下是一些可能适合发表此类研究的中科院三区SCI非OA期刊推荐: 1. **Biomedical Signal Processing and Control** 该期刊主要关注生物医学信号处理与控制技的研究,涵盖了图像处理、模式识别等方向,适合发表涉及图像检测技的研究成果。影响因子适中,审稿周期较短,适合发表。 2. **Computers in Biology and Medicine** 该期刊侧重于计算机技在生物医学中的应用,包括图像处理、数据分析、机器学习等领域。对于基于图像识别的菜肴检测研究,该期刊提供了较为广泛的读者群体和技交流平台。 3. **Journal of Medical Systems** 尽管该期刊主要关注医疗系统的设计与应用,但其也接受图像处理技在医疗辅助诊断中的研究。对于将图像检测技应用于特定场景(如饮食管理、营养分析等)的研究,该期刊是一个不错的选择。 4. **BMC Medical Informatics and Decision Making** 虽然该期刊为开放获取(OA)期刊,但其非OA版本同样存在。该期刊关注医学信息学与决策支持系统的研究,适合发表图像检测技在健康管理、饮食分析等方面的应用。 5. **Medical & Biological Engineering & Computing** 该期刊涵盖了生物医学工程的多个方面,包括图像处理、信号分析、生物力学等。对于图像检测技在生物医学工程中的应用研究,该期刊提供了较的学认可度和影响力。 6. **IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics** 虽然该期刊为IEEE主办,且影响力较,但其部分文章可归类为非OA形式。该期刊关注生物医学与健康信息学的研究,适合发表图像检测技在健康饮食、营养分析等方面的应用。 7. **Sensors** 该期刊主要关注传感器技及其在各个领域的应用,包括图像传感器、生物传感器等。对于图像检测技在菜肴识别中的研究,该期刊提供了较为广泛的应用背景和技支持。 8. **Applied Sciences** 该期刊涵盖了应用科学的多个方面,包括图像处理、计算机视觉、人工智能等。对于图像检测技在实际应用中的研究,该期刊提供了较为灵活的发表空间。 在选择期刊时,建议结合具体研究内容、期刊稿指南以及审稿周期等因素进行综合考虑。此外,确保研究具有一定的创新性和实用性,以提论文的接受稿前应仔细阅读期刊的作者指南,了解格式要求、审稿流程等信息,确保论文符合期刊的要求。 ```python # 示例代码:图像检测技在菜肴识别中的应用 import cv2 import numpy as np def detect_dish(image_path): # 加载图像 image = cv2.imread(image_path) # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Dish Detection', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 调用函数 detect_dish('path_to_image.jpg') ```
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