《软件》是什么级别的期刊？是正规期刊吗？能评职称吗？

问题解答

问：《软件》是不是核心期刊？

答：不是，是知网收录的第二批认定学术期刊。

问：《软件》级别？

答：国家级。主管单位：中国科学技术协会

主办单位：中国电子学会、天津市电子学会

问：《软件》影响因子？

答：(2023版)复合影响因子：0.586

(2023版)综合影响因子：0.292

《软件》是正规期刊吗?

是的，国家新闻出版总署备案的正规期刊

《软件》评职称能用吗？ 《软件》 致力于创办以创新、准确、实用为特色，突出综述性、科学性、实用性，及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态的综合性技术期刊，为国内外计算机同行提供学术交流的平台。

《软件》 读者对象包括科技工作者、科学研究人员、教师、研究生、博士生等。

《软件》知网收录吗？

知网收录

《软件》收稿方向？

基金项目论文；设计研究与应用

往期收稿方向及文章题目参考

基金项目论文

“互联网+”环境下智慧教育支撑平台的架构研究

基于机器学习的Web网络爬虫算法优化研究

基于Ant Design Pro的物流系统前端开发与用户体验优化研究

基于点云与NeRF的三维重建系统

Apple系统漏洞分析技术研究

基于改进Filter和随机森林的应急物资供应商评价方法研究

基于图注意力和蛋白质语言模型的药物靶标亲和力预测

—种轻量化的金字塔卷积

基于Python的城市天气数据可视化分析

服务设计视角下辽宁省在线挂号平台的适老化研究与设计

基于优化问题下的图神经网络研究

基于Mini ROS的机械臂实验平台设计

基于人脸识别技术的门禁系统应用

面向幼儿园的接送人管理与场景监控系统

设计研究与应用

大数据可视化分析助力企业智能物资采购全流程

基于GPRS的车辆紧急事故智能检测与报警系统设计

等级保护测评过程中常见的静态密码风险及防护建议

电脑绘图软件创作技术研究

大语言模型在运营商计费系统中的应用研究

计算机软件开发中Docker技术的运用探究

基于Sobel算子的板件钢材表面裂纹数字图像识别研究

Web环境下基于项目反应理论的自适应考试系统研究与设计

计算机软件开发中物联网技术的运用研究

基于大数据的高校网上选课系统设计与开发

基于等级测评实践的信息安全状况分析

基于云安全服务平台的等级保护测评方法

集合相似度自连接算法研究

大数据应用中的数据安全保障技术研究

大数据时代的计算机网络信息安全问题及防范措施

基于客户消费习惯的贝叶斯网络的分类算法

—种基于ChatBot驱动的软件开发环境

等级保护测评过程中的风险控制

深度学习理念下视频编解码技术探究空管一次监视雷达信号处理方法研究

基于亚控KingFusion平台的燃气云平台应用

—种面向方面编程的图示化分析与实现

基于大数据的市域污染源智能动态管控系统

基于SM3算法的工业控制软件加密方法设计利用MATLAB进行有效的模型风险管理

基于改进YOLOv8s的密集多人脸检测

基于人工智能技术的智能考试评卷系统设计与应用基于方向—频率分解的纹理特征提取方法研究

先进封装Chiplet技术

嵌入式软件安全性测试技术方法分析

探究基于云计算虚拟化的机房设备自动化管理系统设计

利用人工智能技术搭建职业教育智能化教学环境

人工智能AIGC对网络安全影响的研究探讨

计算机科学技术对物联网发展的推动作用分析

零信任理念下企业网络计量系统防护体系构建

汽车软件OTA升级威胁分析及实测举隅

基于并行测试技术的信号处理组件测试系统设计

基于改进支持向量机的软件缺陷快速分类研究

《软件》收稿要求

1、文稿应具有科学性、前瞻性、逻辑性、实用性、指导性和可读性。

2、文稿务求论点明确，论据可靠，数字准确，重点突出，层次清楚，文字精炼，引用资料请附参考文献。全文（包括中、英文摘要、图、表和参考文献）撰写的文章字数以2500-4500字为宜。

3、作者单位负责审查稿件的真实性、保密性和未一稿两投。若属基金资助，或中国国家攻关项目，或获科技成果奖，或参加国际学术会议者，请注明并请附上有关证明材料。

4、投稿内容务必真实，请勿一稿两投或抄袭别人稿件，或私自发表别人的研究成果或资料，由此造成的一切后果，概由投稿人自负。

5、文责自负。依照《中华人民共和国著作权法》的有关规定，编辑部可以对来稿作文字修改、删节，凡涉及原意的重大修改，请作者考虑。

6、投稿时务请另页附第一作者的姓名、性别、年龄、最高学历、职务、职称、工作单位和详细通讯地址、联系电话（包括区号、办公电话、住宅电话、移动电话）、邮政编码、Email等，以便编辑部联系和作者资料存档。

7、本站并非《软件》杂志社和《软件》编辑部官方网站

数据科学与大数据和软件工程的异同

【数据科学与大数据】

1. 数据科学：

定义： 数据科学是一门综合性学科，旨在从数据中发现模式、提取知识、进行预测和决策支持等。它涉及统计学、机器学习、数据挖掘、可视化等多个领域。应用场景： 数据科学可应用于各行各业，如金融、医疗、电子商务等，用于分析客户行为、预测市场趋势、优化运营等。技术工具： 数据科学家使用各种编程语言（如Python、R）、统计学工具（如SPSS、SAS）、机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等来处理和分析数据。

2. 大数据：

定义： 大数据指的是规模大、类型多样、处理复杂的数据集合。它通常具有3V特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）。应用场景： 大数据技术可用于处理海量数据，如社交媒体数据、传感器数据、互联网数据等。应用包括数据存储、数据处理、数据分析等。技术工具： 大数据领域涉及技术众多，包括分布式存储（如Hadoop、Spark）、数据处理（如MapReduce）、数据查询（如Hive、Pig）等。

【软件工程】

1. 软件工程：

定义： 软件工程是一门关于如何开发和维护软件系统的学科，它涵盖了软件开发的整个生命周期，包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等阶段。应用场景： 软件工程可应用于各类软件项目，从小型应用到大型系统，涵盖了桌面应用、移动应用、网站开发、企业系统等。技术工具： 软件工程涉及多种开发工具和方法，如版本控制系统（如Git）、集成开发环境（如Visual Studio、Eclipse）、敏捷开发方法（如Scrum）等。

【异同点总结】

1. 应用范围： 数据科学与大数据更侧重于数据的分析和处理，可以应用于各类数据密集型领域；而软件工程更广泛，适用于各类软件开发项目。

2. 技术工具： 数据科学与大数据通常使用编程语言和工具来处理和分析数据；软件工程则使用开发工具和方法来构建和管理软件系统。

3. 目标和方法： 数据科学与大数据旨在从数据中提取知识和信息；软件工程则注重于构建可靠、高效的软件系统。

总的来说，数据科学与大数据更专注于数据的处理和分析，而软件工程更关注软件系统的开发和管理，但它们都是信息技术领域中不可或缺的重要学科。

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