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首頁 > 月刊雜志 > 期刊介紹(非官網(wǎng))

評價信息：

影響因子：0.63

總被引頻次： 672

高技術通訊雜志統(tǒng)計源期刊

Chinese High Technology Letters

主管單位：中華人民共和國科學技術部
主辦單位：中國科學技術信息研究所
全年訂價：￥ 460.00

國際刊號：1002-0470
國內刊號：11-2770/N
創(chuàng)刊時間：1991年

出版地區(qū)：北京
發(fā)行周期：月刊
審稿時間：1-3個月

期刊收錄：

統(tǒng)計源期刊(中國科技論文優(yōu)秀期刊)知網(wǎng)收錄(中)維普收錄(中)萬方收錄(中)CA 化學文摘(美)SA 科學文摘(英)JST 日本科學技術振興機構數(shù)據(jù)庫(日)國家圖書館館藏上海圖書館館藏文摘雜志

期刊榮譽：

中國優(yōu)秀期刊遴選數(shù)據(jù)庫中國期刊全文數(shù)據(jù)庫（CJFD）中國科技期刊優(yōu)秀期刊北大圖書館收錄期刊

主要欄目：

計算機與通信技術先進制造與自動化專利分析技術

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高技術通訊雜志簡介預計審稿時間：1-3個月

稿件需知：

a.文章要求觀點鮮明、新穎，論據(jù)充分、有力，結論正確，具有原創(chuàng)性，反對抄襲。

b.文中一級標題用一、,二、……，二級標題用（一）,（二）……，三級標題用1.,2.……,四級標題用(1)，(2)……，依次類推。

c.多次引用同一著者文獻時，只編一個號，即在正文中標注首次引用的文獻序號，并在序號的“［］”外著錄引文頁碼。例如：張三[2]8-12；張三[2]66-80。

d.文獻引證方式采用注釋體例。注釋用尾注，置于文末。

e.來稿如為各種基金項目資助文章，按照國家有關部門正式規(guī)定的名稱填寫基金項目名稱，并注明項目編號。

雜志簡介：

高技術通訊雜志（月刊）知識豐富，內容廣泛，貼近大眾，自1991年創(chuàng)刊以來廣受好評，注重視角的宏觀性、全局性和指導性，在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

高技術通訊歷史收錄

北大核心期刊（2023版）
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北大核心期刊（2014版）
北大核心期刊（2011版）
北大核心期刊（2008版）
北大核心期刊（2004版）
中國科技核心期刊
中國科學引文數(shù)據(jù)庫-核心（2011-2012）
中國科學引文數(shù)據(jù)庫-擴展（2015-2016）
中國科學引文數(shù)據(jù)庫-擴展（2013-2014）
Scopus數(shù)據(jù)庫
日本科學技術振興機構數(shù)據(jù)庫
化學文摘（網(wǎng)絡版）

統(tǒng)計數(shù)據(jù)

被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

雜志被引次數(shù)

雜志發(fā)文量

年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

本刊文章見刊的年份

2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

在2012年的被引次數(shù)

3 34 59 57 54 48 73 77 87 75

被本刊自己引用的次數(shù)

0 0 7 8 4 0 1 2 0 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0036 0.0446 0.1157 0.1843 0.2494 0.3072 0.3952 0.488 0.5928 0.6831

本刊文章見刊的年份

2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

在2013年的被引次數(shù)

1 43 66 61 56 57 55 57 55 73

被本刊自己引用的次數(shù)

1 9 10 9 10 5 0 1 0 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0013 0.0562 0.1405 0.2184 0.2899 0.3627 0.433 0.5057 0.576 0.6692

本刊文章見刊的年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

在2014年的被引次數(shù)

6 37 55 41 60 45 51 26 58 56

被本刊自己引用的次數(shù)

1 7 7 3 4 5 1 2 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0083 0.0592 0.135 0.1915 0.2741 0.3361 0.4063 0.4421 0.522 0.5992

本刊文章見刊的年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

在2015年的被引次數(shù)

3 25 41 46 39 35 41 31 31 42

被本刊自己引用的次數(shù)

2 7 4 6 2 2 2 0 1 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0048 0.0447 0.11 0.1834 0.2456 0.3014 0.3668 0.4163 0.4657 0.5327

本刊文章見刊的年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2016年的被引次數(shù)

5 23 51 43 30 30 41 35 22 30

被本刊自己引用的次數(shù)

1 9 11 3 4 0 2 2 1 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0085 0.0475 0.1339 0.2068 0.2576 0.3085 0.378 0.4373 0.4746 0.5254

本刊文章見刊的年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2017年的被引次數(shù)

2 35 57 56 51 35 19 29 24 28

被本刊自己引用的次數(shù)

2 6 9 5 5 4 2 4 2 0

被引次數(shù)的累積百分比

0.0035 0.0641 0.1629 0.26 0.3484 0.409 0.4419 0.4922 0.5338 0.5823

本刊文章見刊的年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2018年的被引次數(shù)

8 42 80 61 49 57 17 23 34 10

被本刊自己引用的次數(shù)

2 8 12 7 7 5 2 1 1 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0118 0.0737 0.1917 0.2817 0.354 0.4381 0.4631 0.4971 0.5472 0.5619

本刊文章見刊的年份

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

在2019年的被引次數(shù)

18 50 93 101 61 45 35 22 17 27

被本刊自己引用的次數(shù)

3 15 11 11 6 10 7 4 2 2

被引次數(shù)的累積百分比

0.0264 0.0997 0.2361 0.3842 0.4736 0.5396 0.5909 0.6232 0.6481 0.6877

本刊文章見刊的年份

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

在2020年的被引次數(shù)

13 163 119 106 61 37 25 26 19 15

被本刊自己引用的次數(shù)

0 23 29 19 9 7 4 7 2 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0157 0.2126 0.3563 0.4843 0.558 0.6027 0.6329 0.6643 0.6872 0.7053

本刊文章見刊的年份

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

在2021年的被引次數(shù)

14 106 205 99 68 40 44 26 20 7

被本刊自己引用的次數(shù)

0 10 24 17 4 4 1 2 3 1

被引次數(shù)的累積百分比

0.0172 0.1474 0.3993 0.5209 0.6044 0.6536 0.7076 0.7396 0.7641 0.7727

本刊文章見刊的年份

2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

在2022年的被引次數(shù)

14 101 193 170 54 29 39 31 8 24

被本刊自己引用的次數(shù)

0 11 27 11 6 4 3 4 1 3

被引次數(shù)的累積百分比

0.0168 0.1382 0.3702 0.5745 0.6394 0.6743 0.7212 0.7584 0.768 0.7969

文章摘錄

基于微型飛行器機載視覺的目標識別與狀態(tài)估計方法

半主動控制浮筏隔振系統(tǒng)的開關算法研究

水下滑翔蛇形機器人滑翔狀態(tài)水動力參數(shù)計算及外形優(yōu)化

基于Unity3D的煤炭碼頭視景仿真監(jiān)控系統(tǒng)研究與實現(xiàn)

基于無人機視覺的儲罐表面缺陷檢測方法

光纜表面缺陷視覺在線高速檢測算法研究

基于腦電反饋訓練改善輕度認知功能障礙綜合癥的腦功能狀態(tài)研究

基于科技報告的河北省科技創(chuàng)新和合作情況研究

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