期刊介绍|骨科老牌期刊,无版面费,审稿极速,毕业不二之选!

《JORTHOPRES》是一本专注于骨科研究的期刊,由Wiley-Blackwell出版,影响因子为3.494。该刊主要发表原创性研究,涵盖生物工程、骨科研究等多个领域,审稿周期通常为3-6周,对内容的创新性有一定要求。作为一本Q1分区的期刊,它在行业内具有较高影响力,是3分左右期刊中性价比较高的选择。

今天给大家介绍一本中药方面的期刊:JOURNAL OF ORTHOPAEDIC RESEARCH


一、基本信息
1、期刊名称:JOURNAL OF ORTHOPAEDIC RESEARCH;
2、期刊ISSN: 0736-0266;
3、研究方向:医学-整形外科;
4、出版社:Wiley-Blackwell;
5、期刊官网:http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/(ISSN)1554-527X;
6、期刊投稿网址:http://mc.manuscriptcentral.com/jores
7、期刊主编:Linda J. Sandell 华盛顿大学整形外科系医学博士;


二、JCR中科院分区
1、期刊SCI分区:骨科属于Q1分区;

2、骨科排名为23;在领域内还是非常有影响力的;

3、中科院分区:医学大学科属于三区;骨科属于三区;


三、 接收领域
1、《J ORTHOP RES》是骨科研究学会(ORS)的刊物,是快速发布有关骨科研究全谱新信息的高质量报告的论坛,包括生命科学、工程、转化和临床研究。报告的论坛,包括生命科学、工程、转化和临床研究。
2、该期刊仅接受报告原创研究的研究文章手稿。研究应该包括一些基础科学元素。不考虑证据级别IV和V。病例报告将不予考虑。给编辑的信必须是对已发表文章的回应。
3、关键词:生物工程、骨科研究、肌肉骨骼功能、生物学、细胞生物学、风湿病学、再生医学、骨关节疾病。


四、 影响因子
1、影响因子:3.494;

2、自引率:10.70%;

3、期刊发文量:481;


五、审稿相关
1、是否OA开放:NO;
2、版面费:无;
3、通讯方式:JOHN WILEY & SONS INC, 111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 07030;
4、平均审稿速度:审稿周期一般为3-6周;

总结

《J ORTHOP RES》是骨科方面的老牌期刊了,影响因子稳定,审稿速度也比较快。初审一般一个月左右就可以有结果,从投稿到录用的话一般需要4个月。期刊投稿难度整体来说比较容易,但是需要注意内容的创新点。这本期刊的声誉一向不错,对于3分左右的期刊来说性价比也是非常高的了。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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