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《計算機科學(xué)》簡介
《計算機科學(xué)》(月刊)于1974年1月經(jīng)中華人民共和國新聞出版署批準為公開發(fā)行期刊。原刊名為《計算機應(yīng)用與應(yīng)用數(shù)學(xué)》，1979年1月更名為《計算機科學(xué)》。1999年全國期刊重新登記，《計算機科學(xué)》再次批準(渝期出證字第1075號)為公開發(fā)行期刊�！队嬎銠C科學(xué)》主管單位：國家科學(xué)技術(shù)部，主辦單位：國家科技部西南信息中心，國內(nèi)統(tǒng)一刊號：50-1075/TP，國際標準刊號：1002-137X
《計算機科學(xué)》歷年總被引頻次和影響因子兩項指標均列全國(計算技術(shù)類)前列，是國內(nèi)頗具影響力的計算機學(xué)術(shù)刊物。特點是“前沿學(xué)科”與“基礎(chǔ)研究”相結(jié)合;“核心核術(shù)”與“支撐技術(shù)”相結(jié)合;“倡導(dǎo)”與“爭鳴”相結(jié)合。《計算機科學(xué)》以其新穎、準確、及時為特色，突出動態(tài)性、綜述性、學(xué)術(shù)性，深受高校教師學(xué)生好評。為了開拓信息資源、服務(wù)社會，2006年版載內(nèi)容將緊跟蹤研究熱點、更貼近讀者。
《計算機科學(xué)》真誠希望與國內(nèi)外同仁建立友好往來，相互了解加強合作，共同為計算機科學(xué)事業(yè)作出貢獻。
《計算機科學(xué)》收錄情況
國家新聞出版總署收錄 維普網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫、劍橋科學(xué)文摘(網(wǎng)絡(luò)版)、哥白尼索引、日本科學(xué)技術(shù)振興機構(gòu)中國文獻數(shù)據(jù)庫收錄
《計算機科學(xué)》中文核心期刊：
1992-2011年連續(xù)6屆中文核心期刊(中文核心期刊(1992)、中文核心期刊(1996)、中文核心期刊(2000)、中文核心期刊(2004)、中文核心期刊(2008)、中文核心期刊(2011))
《計算機科學(xué)》影響因子：
截止2014年萬方：影響因子：0.856;總被引頻次：4386
截止2014年知網(wǎng)：復(fù)合影響因子：1.085;綜合影響因子：0.631
《計算機科學(xué)》欄目設(shè)置
計算機網(wǎng)絡(luò)與信息安全、軟件工程、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、圖形圖像、體系結(jié)構(gòu)等欄目。
《計算機科學(xué)》投稿須知
1、來稿要求內(nèi)容充實、結(jié)構(gòu)完整、論點明確、有創(chuàng)新、重點突出、順理成章。
2、來稿做到清稿定稿、文中插圖精繪,圖中文字清楚,應(yīng)有圖序、圖題和圖注。
3、稿件請用Word編輯排版、網(wǎng)站上提供了寫作模板和樣例,作者可進行參考。
4、作者應(yīng)將對自己的研究工作有所啟發(fā)、幫助和教益的國內(nèi)外文獻列出,以示對同行工作的尊重和補充、參考文獻應(yīng)查新、查全并在文中明確標引,且與國內(nèi)外同類工作進行詳細討論和比較。
5、來稿應(yīng)具有合法性,即不存在抄襲、剽竊、侵權(quán)等不良行為。如發(fā)現(xiàn)上述不良行為，作者自行負責,本刊不承擔任何連帶責任。并且本刊不再接受第一作者的投稿。
6、來稿應(yīng)未在任何正式出版物上刊載過,且不允許一稿多投、本刊不接受任何語種的翻譯稿。
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9、投稿之后，若需查詢稿件處理狀況，請登錄到本刊網(wǎng)站，在"稿件查詢"一欄中查詢。
2016年《計算機科學(xué)》雜志第S1期投稿論文目錄：
(1)結(jié)構(gòu)稀疏模型及其算法研究進展
劉建偉;崔立鵬;羅雄麟
(11)2016年《計算機科學(xué)》“Web智能與虛擬現(xiàn)實技術(shù)”專輯征文
(17)類腦計算新發(fā)展——“TrueNorth”神經(jīng)元芯片
王雨辰;胡華
(21)邏輯推理機制中的分配律
史航;王寶山;吳美華
(25)分段多向核主元分析的啤酒發(fā)酵過程故障檢測
呂寧;顏魯齊;白光遠
(28)基于協(xié)同決策模式的航空緊急運輸流量管理優(yōu)化模型研究
呂榮勝;房京;劉山杉
投稿論文：結(jié)構(gòu)稀疏模型及其算法研究進展
摘 要：結(jié)構(gòu)稀疏模型在統(tǒng)計學(xué)、信號處理和機器學(xué)習等領(lǐng)域中具有重要的應(yīng)用。結(jié)構(gòu)稀疏模型主要通過在目標函數(shù)中引入會導(dǎo)致組稀疏效果的罰函數(shù)來實現(xiàn)特征組結(jié)構(gòu)選擇。有趣的是一些組稀疏模型不僅能實現(xiàn)特征組選擇,而且同時能夠?qū)崿F(xiàn)組內(nèi)的特征選擇。根據(jù)使用的罰函數(shù)的類型,結(jié)構(gòu)稀疏模型主要分為組套索模型和非凸罰組稀疏模型兩大類。
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