惊!这本中科院2区期刊或被On Hold!

《Nondestructive Testing and Evaluation》作为无损检测领域的重要国际期刊,近年来期刊学术影响力显著提升。其影响因子持续增长,中科院分区由3区升至2区,显示出较强的学科竞争力和发展潜力,然而,期刊近几年发文极速增长,同时自引率已超过40%,存在潜在的“On Hold”风险,值得学术界的持续关注!

期刊简介

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【ISSN】1058-9759    

【期刊简介】IF:4.2 JCR1区 中科院2区

【出版商】Taylor and Francis Ltd.    

【Index】SCI在检

【征稿范围】致力于发表无损检测与评估(NDT&E)领域在基础理论、创新技术与工程应用方面的前沿研究成果,形式包括研究快报、原创论文和特邀综述。期刊欢迎涵盖物理过程机理探索与机械工艺开发的研究,既关注射线检测、超声波、涡流、磁粉、热成像及渗透检测等传统技术的创新研究,也涵盖生物医学无损评估、结构健康监测、传感器技术、仿真建模方法以及NDT&E数据智能处理与分析等新兴交叉领域。

1 影响因子

期刊影响因子近几年涨势凶猛,21年之前还在1-2分上下浮动,24年从3显著上升至4.2,展现出强劲的上升趋势。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构加入更多不确定性因素进行深化研究。
### 医学图像分割领域2SCI期刊列表 在医学图像分割领域,寻找适合发表研究成果的2SCI期刊需要综合考虑期刊的影响因子、分、研究方向以及审稿周期等因素。以下是几个符合要求的期刊及其相关信息: 1. **Journal of Medical Imaging** - 该期刊专注于医学成像领域的理论和技术进展,包括图像分割、重建和分析等[^2]。 - 中科院2 - 影响因子:约6.5-7.0(具体数值需参考最新JCR报告) - 年发文量:40篇左右,对国人友好,审稿周期约为3-4个月。 - 检索情况:SCI&EI双检索,正刊。 - 征稿主题:医学图像处理分析、深度学习在医学图像中的应用、图像分割算法优化等。 2. **Medical Image Analysis** - 虽然该期刊为1顶级期刊,但其子领域如“医学图像分割”相关的文章可以作为2投稿方向的参考[^1]。 - 中科院:1(部分细分领域可视为2) - 影响因子:约10.0以上 - 年发文量:约50篇,审稿严格,周期较长(约6个月)。 - 征稿主题:高级图像分割技术、基于深度学习的医学图像处理、多模态医学图像融合等。 3. **IEEE Access** - IEEE系列期刊中,《IEEE Access》是一个开放获取期刊,涵盖广泛的工程和技术领域,包括医学图像分割[^3]。 - 中科院2 - 影响因子:约4.5-5.0 - 年发文量:极高(数千篇),审稿速度快(约1-2个月)。 - 检索情况:SCI&EI双检索,正刊。 - 征稿主题:医学图像处理、机器学习深度学习应用、图像分割算法改进等。 4. **Computers in Biology and Medicine** - 该期刊关注计算机科学生物医学的交叉领域,尤其适合医学图像分割相关研究[^2]。 - 中科院2 - 影响因子:约4.0-5.0 - 年发文量:约100篇,对国人友好,审稿周期约为2-3个月。 - 检索情况:SCI&EI双检索,正刊。 - 征稿主题:医学图像处理、人工智能在医学图像中的应用、图像分割分类等。 5. **Biomedical Signal Processing and Control** - 该期刊主要涉及生物医学信号处理和控制技术,也包括医学图像分割相关内容[^3]。 - 中科院2 - 影响因子:约3.5-4.0 - 年发文量:约80篇,审稿周期约为3个月。 - 检索情况:SCI&EI双检索,正刊。 - 征稿主题:医学信号处理、图像分割算法、深度学习模型在医学图像中的应用等。 ```python # 示例代码:医学图像分割算法实现 def medical_image_segmentation(image): """ 使用简单阈值法进行医学图像分割 :param image: 输入的灰度医学图像 :return: 分割后的二值图像 """ import numpy as np threshold = np.mean(image) # 计算全局阈值 segmented_image = (image > threshold).astype(np.uint8) return segmented_image ``` ### 注意事项 选择期刊时,建议结合以下几点: - 确保研究内容期刊征稿范围高度契合。 - 关注期刊的审稿周期和国人录用比例,以提高投稿成功率。 - 提交前仔细阅读期刊指南(Author Guidelines),确保格式和语言符合要求。
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