捡漏！中科院1区TOP，投稿量暴涨20000篇！

原创 于 2025-12-19 16:19:10 发布 · 229 阅读 · 1 ·
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#人工智能 #论文 #投稿 #发表 #期刊 #中科院 #SCI

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《Knowledge-Based Systems》是一本由Elsevier出版商出版的专业计算机科学期刊，以其对知识驱动智能模型的深度聚焦，建立起坚实的国际学术影响力。该刊最新影响因子已达7.6，持续位列JCR Q1区，并稳居中科院计算机科学大类1区TOP期刊行列，展现出卓越的学术认可度。

近些年来，期刊稳步发展，年发文量持续扩张，目前投稿编号已接近20000篇，竞争非常激烈，但其审稿流程仍保持较高效率，平均周期约3-6个月，无论是用来毕业救急，还是评奖评优评职称，都可以用得上。

期刊简介

【ISSN & E-ISSN】0950-7051 & 1872-7409    

【期刊简介】IF：7.6 JCR1区 中科院1区-TOP

【出版商】Elsevier

【Index】SCIE

【期刊官网】

https://www.sciencedirect.com/journal/knowledge-based-systems    

【征稿范围】作为人工智能领域的国际性跨学科学术期刊，致力于发表基于知识系统与人工智能技术的创新研究成果。期刊聚焦机器学习理论与算法、数据科学技术、知识表示与工程、智能决策支持系统等前沿方向，强调理论研究与实践应用的有机结合，旨在推动面向商业、政府、教育、工程及医疗等领域的新型智能系统、方法与工具的开发，为人类预测与决策提供先进的计算支持。

1

影响因子

期刊影响因子整体处于上升趋势。近三年影响因子平均在8分左右，最高曾达8.8分，2022-2023年度小幅下降，今年回升至7.6分，其CiteScore高达15.0，显示出较强的整体影响力与韧性。

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图片来源：LetPub

2

年发文量

期刊于1991年被WOS数据库收录，从2020年开始期刊发文量显著上涨，2022年达到1326篇，2023年小幅回落，截止目前期刊发文已达1623篇，这也为作者提供了更多的发表机会。

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图片来源：WOS数据库

3

国人占比

从发文国家占比来看，中国学者占主导地位，共计发文6668篇，占比61%，其次为美国和澳大利亚。

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图片来源：WOS数据库

4

自引率

期刊自引率近几年基本保持在15%以下，在安全范围内，最新自引率为11.8%。

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图片来源：LetPub

5

期刊分区

● JCR分区：1区

● 中科院分区：计算机科学1区TOP

● 预警记录：无

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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。

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图片来源：期刊官网

7

录用周期

期刊官网显示：初审仅需3天，平均5个月左右录用

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图片来源：期刊官网

官网案例一：2025.09.14投稿→2025.11.02录用

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2个月录用

官网案例二：2025.03.28投稿→2025.10.24录用

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7个月录用

8

网友评价

【作者1】：5个月录用

2025.6.4 submit；
2025.6.16 UR 邀请4位审稿人；
2025.8.24 RRC；
2025.8.26 Revise (Including Language Editing)，20余条意见；
2025.9.17 R1 submit；
2025.10.3 DIP；
2025.10.4 Revise，审稿人同意接收，但编辑要求进一步润色语言，此次使用了官方提供的语言服务；
2025.10.14 R2 submit；
2025.10.18 UR，润色后再次送审；
2025.11.4 RRC；
2025.11.5 DIP；
2025.11.9 Accept
Tips：当编辑明确给出Language Editing要求时，建议具体说明采取的润色措施，避免额外返修。这篇稿件因为R1缺少了语言润色回复，在二审审稿人都同意的情况下又revise了一轮。
本次投稿整体处理速度较快，祝愿各位投稿顺利~

【作者2】8个月录用

总共经历四次返修，审稿人质量参差不一。前两轮审稿人意见比较中肯，对文章质量提升有很大帮助，后面两轮审稿人基本上都是提的格式问题和引用他们的文章。并且编辑处理效率比去年低了不少，可能是今年投稿量暴增的原因。审稿流程较为繁琐，主要还是中途跑路的审稿人太多，额外邀请新的审稿人很浪费时间。

【作者3】2个月录用

submit 4.11
minor revise5.27
中间因为修改另外一篇耽搁了时间
revise submit7.15
accept7.26
两个多月录用整体还是很快的

800块捡漏板载11代i7-1165G7迷你神机！这个电子破烂绝对是捡漏天花板！这波我愿称它为性价比之王，没有之一
JingLisen的博客
04-03 966
兄弟们，800块能买到什么？一台搭载i7-1165G7的迷你主机；接口多到能开数码店；扩展性强到让NAS厂商流泪；还能兼职AI监控、软路由、虚拟机……这价格，这配置，这玩法，妥妥的2025年数码圈年度真香机，11代i7-1165G7只要800块，简直香爆了。爱莫科技怕不是把仓库积压货当废铁卖了？赶紧冲，手慢无！最后说句得罪人的话：联想ECG-P50用户看到这篇文章，建议关闭朋友圈，容易心梗。
捡漏之王！150元买戴尔旗舰机？XPS 8700深度剖析，垃圾佬眼中的垃圾宝
JingLisen的博客
03-18 873
XPS 8700准系统，均价150-200元(无CPU/内存/硬盘)，这玩意就像鲱鱼罐头，恨它的人嫌臭，爱的人当宝贝。这么好的旗舰机器，做一台NAS来说也是相当不错的，做工优良用料扎实，稳定的一逼，待机功耗也很低，比SFF机型大了点，除此之外貌似没毛病。XPS 8700，一台被严重低估的电子古董，要颜值有颜值，要扩展有扩展！刷个飞牛直接养老，传家宝+1。真正的真香机就是如此，让人一旦拥有，便不舍得放下。
捡漏！中科院一区TOP，录用率＞80%，平均8天见刊！
zkyf2022的博客
09-22 1128
可再生能源涵盖以下领域的研究:生物质能转化，光伏技术转换，太阳能热应用，风能技术，海水淡化，太阳能和低能耗建筑，气候学及气象学，地热技术、波浪、潮汐和海洋热能‘，水力发电，制氢技术和燃料电池和社会经济及政策问题等。该杂志旨在成为一个领先的同行评议平台，以及与可再生能源相关的原创研究和评论的权威来源。然而，应该指出的是，只有当它们与发电有关，并且以可再生或可持续的方式发电时，论文才在范围内。期刊对国人友好，在文章来源中，
分区更新，投稿热情暴涨！3月投稿量破1.4万，1区TOP中的0版面费“捡漏神刊”！
2301_76900678的博客
04-02 1849
此次分区表更新后，虽然众多老牌SCI都惨遭降区，但是《Chemical Engineering Journal》却表现出色，无论大类还是小类，仍保持在1区TOP，不得不承认的确还是有实力的。影响因子搭上材料的快车，因此一路猛涨，居高不下，最巅峰的时候达到了16.7分左右，虽然最近两年均略有回落，最新影响因子达。CEJ在化工领域的部分文章质量还是不错的，不过现在生物、材料、能源等领域纷纷涌入，导致引用量暴增，灌水较严重，使。整体来说，这篇论文抱着试试的心态投的，审稿速度超快，感觉对研究性材料论文有偏爱。
CCF-B/C类！中科院1区TOP，年发文量暴涨中，国人突破80%，抓紧捡漏
WangUnionpub的博客
09-25 441
【学术期刊推荐】Pattern Recognition和Knowledge-Based Systems均为Elsevier旗下中科院1区TOP期刊，最新影响因子均为7.6。Pattern Recognition（CCF-B类）专注模式识别与AI应用，年发文962篇，国人占比81.19%，审稿周期约4.2个月；Knowledge-Based Systems（CCF-C类）聚焦知识系统与数据科学，年发文1339篇，国人占比75.35%，审稿效率更高（3-4个月）。两刊均为混合OA，自引率安全，目前处于扩刊期
IEEE捡漏期刊！IF不高，但贵为中科院2区TOP刊，潜力巨大！
zkyf2022的博客
10-18 1729
如未来通信网络和人工智能结合研究，未来通信网络的体系结构和平台，面对未来通信网络安全和意思解决方案等。如雷达信号处理，综合传感和通信，语义交流，可重构智能表面，资源分配与管理，信息论，联合信源信道编码等。该期刊的读者主要包括学术界、工业界的研究人员和工程师，特别是那些关注天线和无线传播技术的专业人士。：作为IEEE的期刊之一，其影响因子相对较高，意味着在相关领域内具有较强的学术影响力。，影响力和含金量毋庸置疑，且审稿周期短，投稿效率高，可以算得上是一本捡漏期刊。个月，审稿周期短，编辑负责，适合急投的学者！
2区TOP沾边就收！IF：6.0+稳涨，中科院领衔投稿，今年有望上1区
2301_76900678的博客
01-15 680
创刊已超30余年，检索稳定，主要专注于计算机理论方法与应用。稳定检索30余年，投稿难度适中，现在提交，可免费预审评估，评估通过，录用率100%。期刊自2018年后，隐隐有发文量扩增趋势，但是2021年发文量开始回落，目前发文量维持在500篇左右，这个发文量在TOP里属于正常值（影响因子方面表现强势，呈现一路上涨的趋势，近几年影响因子基本维持在6.0-8.0之间，但是据各大平台预测，本刊。现在提交，预计3-5个月可以录用，感兴趣的学者可后台私信小编了解期刊详情。，若选择开源出版，则需支付以下APC费用；
升区有望！老牌顶刊再次发力，IF稳定上涨，还在放量灌水中，快来捡漏！
zkyf2022的博客
03-11 1481
发表关于自动化的基础论文，强调能够提高效率、质量生产力和可靠性的科学成果，鼓励来自计算机科学、控制系、电气工程、数学、机械工程、运筹学和其他领域的跨学科。同时欢迎与农业、生物技术、医疗保健、家庭自动化、维护、制造、制药、零售、安全、服务、供应链和运输等行业相关的成果。作为CCF-B类SCI，该刊在最新中科院分区中从1区降为了2区属实是不少人的意难平，近年IEEE-TASE影响因子又有回升趋势，且发文量还在涨，大有冲击一区态势！期刊的影响因子近几年都在5-6分上下波动，今年又有上涨趋势，，约为57.63%！
IEEE捡漏期刊，自引率仅2.7%，国际化程度高！JCR1区，中科院仅4区！
zkyf2022的博客
08-29 1347
涵盖了与消费电子相关的多个主题，包括但不限于视频技术、音频技术、白色家电、移动通信、游戏、家庭医疗设备、健身设备、家庭自动化与网络设备、消费太阳能技术、家庭影院、数字成像、车载技术、无线技术、电缆与卫星技术、家庭安全、家庭照明、人机界面、人工智能、家庭计算、视频技术、消费存储技术等。作者信息应包括姓名、最高学位、单位、邮箱、地址、邮编、关键词、内容摘要、项目基金、参考文献、作者相片和简介。：期刊吸引了来自全球的作者投稿，包括中国和印度等国家的研究者，这有助于提升期刊的国际影响力和学术交流的多样性。
考研人速来捡漏！这4所A区院校执行B区国家线！
计算机与软件考研
03-24 181
民族学、中国少数民族经济、专门史、中国哲学、生物化学与分子生物学、MKS主义中国化、中国古代文学、中国少数民族史、高等教育学、财政学为自治区重点学科。此外，24年有33个专业接受调剂考生，调剂机会较多，对调剂生非常友好。例如，教育管理专业除定向考生外，拟录取最低分为344分，比A区国家线低6分。这4个院校都是捡漏的好学校，但不可忽视的是，随着这几年想捡漏人数的增多，这几所院校的热度也不断在上升；此外，提醒：这4所都是民族类院校，对普通考生的限制也相对会多一些，不过，有的考研人可能还不知道，这4所院校虽然。
刚刚！1区top“灌水”神刊，39天Accepted！真正的沾边可录
WangUnionpub的博客
09-14 598
• 接收领域：计算机科学和控制系统相关研究，如软硬件工程、管理系统、数据库、建模与应用、计算机网络和云计算、人机交互、视觉分析、多媒体系统等领域研究均可。• 接收领域：数据科学的进展和应用研究，如：大数据处理和分析、人工智能、物联网、以及数据科学与计算技术的结合、创新方法和技术等。• 征稿领域：利用高性能计算、模型分析、机器学习方法、遥感、云计算等计算机技术对天气的预测研究。• 期刊分区：JCR1/2区，中科院2区。• 期刊分区：JCR1区，中科院2区-• 期刊分区：JCR1区，中科院1区-
1300块捡漏MacBook Pro！垃圾佬狂喜，装X办公两不误，血赚！
JingLisen的博客
03-14 578
学生党、文字工作者、轻度设计/剪辑用户、预算有限的装X爱好者！务必选无拆修+电池健康80%以上的机器！某鱼水深，建议走验机平台！2025年了，1300块的苹果Pro本，还要啥自行车？
杀疯了！319块的N300主板，捡漏神板，香哭了！错过拍大腿！
JingLisen的博客
03-25 697
说实话，这主板香到我都不敢公开推荐——怕你们抢光！319块的价格简直是传家宝级别，现在据说已经全网缺货，二手市场都炒疯了……所以，看到这篇的兄弟，赶紧去小黄鱼蹲守！晚了可就真成时代的眼泪了！关注我，带你薅秃数码圈！💻🔧🚀“你抢到这块神板了吗？老张是大佬反正是抢到了”
300块的电子破烂竟能插显卡？这玩意儿比捡漏还香！戴尔Wyse 5070厚客户端真能玩出花来？
JingLisen的博客
04-04 2128
总的来说，这台戴尔Wyse 5070厚款小主机绝对是一台性价比怪兽！300多块的价格，能买到一台接口丰富、扩展性强、低功耗的迷你主机，简直不要太香！虽然它的性能不算顶级，但它的低功耗、高扩展性，以及戴尔的品质保障，让它在特定场景下表现得非常出色。如果你是DIY玩家，想折腾PVE、OpenWrt、飞牛NAS，或者只是想要一台静音、节能的HTPC，那这台小主机绝对值得冲！毕竟，300块能买到这么高的可玩性，这年头，上哪找这么香的主机？垃圾佬的钱包，就像海绵里的水——挤挤总能再买一台。
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
qq_56095294的博客
12-13 389
前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1134
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
最新发布
LyAGent的博客
12-18 358
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 565
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 726
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
NFT捡漏脚本
06-21
### NFT捡漏脚本实现教程 NFT捡漏脚本的核心在于监控市场上的商品状态，尤其是新上架的商品或价格低于预期的商品。以下是一个基于Python和JavaScript的实现方案，分别展示如何通过API请求、解析数据以及发送请求来完成捡漏操作。 --- #### Python 实现 以下是使用Python编写的NFT捡漏脚本示例，主要功能包括监控商品状态、判断是否满足条件（如价格低于某个阈值）并自动发起购买请求。 ```python import requests import time import uuid # 配置参数 BASE_URL = "https://api.example.com" # 替换为实际API地址 PRODUCT_ID = "16" # 商品ID MAX_PRICE = 0.5 # 最大可接受价格（以ETH为例） INTERVAL = 5 # 检查间隔时间（秒） def get_product_details(product_id): """获取商品详情""" url = f"{BASE_URL}/product_details?id={product_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: print("Error fetching product details") return None def place_bid(product_id, price, trace_id): """发起竞价请求""" headers = {"Content-Type": "application/json"} payload = { "pid": product_id, "price": price, "traceId": trace_id } url = f"{BASE_URL}/place_bid" response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print(f"Bid placed successfully for product {product_id}") else: print("Failed to place bid") def main(): while True: product_details = get_product_details(PRODUCT_ID) if product_details and product_details["price"] <= MAX_PRICE: trace_id = str(uuid.uuid4()) # 生成随机UUID作为traceId place_bid(PRODUCT_ID, product_details["price"], trace_id) break time.sleep(INTERVAL) if __name__ == "__main__": main() ``` --- #### JavaScript 实现 以下是使用Node.js编写的NFT捡漏脚本示例，逻辑与Python版本类似，但使用了JavaScript语法和`axios`库进行HTTP请求。 ```javascript const axios = require('axios'); const { v4: uuidv4 } = require('uuid'); // 配置参数 const BASE_URL = 'https://api.example.com'; // 替换为实际API地址 const PRODUCT_ID = '16'; // 商品ID const MAX_PRICE = 0.5; // 最大可接受价格（以ETH为例） const INTERVAL = 5000; // 检查间隔时间（毫秒） async function getProductDetails(productId) { try { const response = await axios.get(`${BASE_URL}/product_details?id=${productId}`); return response.data; } catch (error) { console.error('Error fetching product details:', error.message); return null; } } async function placeBid(productId, price, traceId) { try { const response = await axios.post(`${BASE_URL}/place_bid`, { pid: productId, price: price, traceId: traceId }); console.log(`Bid placed successfully for product ${productId}`); } catch (error) { console.error('Failed to place bid:', error.message); } } function main() { setInterval(async () => { const productDetails = await getProductDetails(PRODUCT_ID); if (productDetails && productDetails.price <= MAX_PRICE) { const traceId = uuidv4(); // 生成随机UUID作为traceId await placeBid(PRODUCT_ID, productDetails.price, traceId); } }, INTERVAL); } main(); ``` --- ### 注意事项 1. **API限制**：确保目标平台的API允许自动化请求，否则可能违反服务条款[^1]。 2. **网络延迟**：捡漏脚本需要尽可能快地响应市场变化，因此建议优化代码性能并减少不必要的网络请求。 3. **安全性**：不要在代码中硬编码敏感信息（如API密钥），可以使用环境变量存储这些信息。 4. **错误处理**：增加异常捕获逻辑，避免因网络问题或API接口变动导致程序崩溃。 ---
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