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内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

天文学期刊

认可度超高的核心期刊推荐𐟓š 今天给大家推荐几本在社会上认可度超高的核心期刊，快来看看吧！𐟑€ 南大核心(CSSCI) 南大核心，也被称为CSSCI，简称C刊。它在学术界尤其是人文社科领域有着极高的认可度，影响力在国内也是最权威之一。不过，发表难度也是最大的。北大核心(中文核心期刊) 北大核心是国内所有中文核心期刊中评选出的质量较高的期刊，受到广泛的认可，尤其在跨学科范围内具有较高的权威性。它包括人文社科以及理、工、农、医等多个学科领域的期刊。总体发表难度仅次于C刊。中国科学引文数据库(CSCD) CSCD（Chinese Science Citation Database）创建于1989年，收录了我国数学、物理、化学、天文学、地学、生物学、农林科学、医药卫生、工程技术、环境科学和管理科学等领域出版的中英文科技核心期刊和优秀期刊千余种。中国科技核心期刊(CSTPCD) 科技核心，也称为科技统计源核心，由中国科学技术信息研究所负责出版和管理，专注于自然科学领域。其权威性得到了国家科技部的认可和支持，位于国内科技期刊评价体系的前列。科技核心的发表难度比北大和南大的低一些。 AMI核心 AMI核心，又称人文社科核心、A刊，是由中国社会科学评价研究院发布的大型评价项目。期刊目录《中国人文社会科学期刊评价报告》对我国33个学科类2168种人文社会科学期刊进行评价，将期刊分为顶级、核心、入库、扩展及入库五个等级，其中顶级、权威、核心的认可度较高。 SCD SCD目录，即“武书连SCD核心源期刊目录”，全称《科学引文数据库》(Science Citation Database)，是由武书连研发的涵盖自然科学、工程与技术、农林科学、医药科学、人文科学、社会科学等全部非保密学科的大型引文数据库，每年更新一次。该目录认可度较低，江南地区高校较为认可。武大核心武大核心，全称是Research Center for Chinese Science Evaluation(RCCSE)，即武汉大学中国科学评价研究中心。武大核心目录认可不高，目录里的期刊既有顶尖的核心期刊，也有普通的普刊，几乎只有个别单位评职称认可。

SCI和SSCI的区别，你知道吗？𐟓š 𐟓– SCI和SSCI的主要区别在于收录内容和期刊数量。 1️⃣ 收录内容：SCI主要收录理科领域的期刊，如数学、物理、化学、农业、林业、医学、生命科学、天文学、地理学、环境科学、材料科学和工程技术等自然科学。而SSCI则主要收录文科领域的期刊，如人类学和法律等。 2️⃣ 期刊数量：根据统计数据，SSCI有57个大类，约4000本期刊，而SCI则有178个大类，近15000本期刊。从数量上看，SSCI的期刊数量较少，因此发表SSCI论文的难度相对较大。建议作者根据自身需求选择适合的期刊。 3️⃣ 篇幅：SSCI论文的篇幅通常比SCI论文长。例如，如果SCI论文需要20页，那么SSCI论文可能需要40页。因此，在撰写论文之前，作者应根据评职文件的要求，确保论文符合期刊的字数要求，避免因字数不足而影响发表。 𐟔 选择适合的期刊对于论文的成功发表至关重要。希望这些信息能帮助你做出明智的选择！

北大核心、CSCD和WJCI的区别 𐟓š 北大核心：这是由北京大学图书馆和北京十几所高校图书馆的期刊工作者及相关单位专家共同评选的中文核心期刊。它通过定量和定性的方法，从我国正式出版的中文期刊中选出核心期刊，为图书情报部门评估和订购中文学术期刊提供参考，同时也为读者提供导读服务。 𐟓Š CSCD：全称是中国科学引文数据库（Chinese Science Citation Database），创建于1989年。它主要收录数学、物理、化学、天文学、地学、生物学、农林科学、医药卫生、工程技术和环境科学等领域的中英文科技核心期刊和优秀期刊。CSCD因其历史悠久、专业性强、数据准确规范而被称为“中国的SCI”，并与Web of Science实现了跨库检索。 𐟌 WJCI：这是科技期刊世界影响力指数（World Journal Clout Index）的简称。WJCI报告由中国科学技术信息研究所、《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司、清华大学图书馆、万方数据有限公司、中国高校科技期刊研究会、中国科学技术期刊编辑学会联合研制。它依据世界各国家和地区的R&D投入、科研论文产出、科研人员数量、期刊规模和水平来确定入编来源期刊数，从全球正在出版的科技学术期刊中精选最具地区代表性、学科代表性、行业代表性的优秀期刊作为来源刊，并开展世界期刊学术影响力评价。WJCI评价指标由基于引证数据的代表期刊学术影响力的评价指标WAJCI和基于网络使用数据的代表期刊社会影响力的评价指标WI共同构建。

国内四大核心期刊详解，你知道几个？ 𐟓š 北大核心也叫中文核心期刊，简称“北核”，由北大图书馆评定期刊，收录范围广泛，几乎涵盖了所有学科。每三年更新一次收录期刊。 𐟓˜ 南大核心两年一评，也叫CSSCI，简称“南核”或C刊。分为核心板、扩展版、集刊版，共设置27个学科分类，收录660种期刊。主要收录自然科学和社会科学领域的论文。资质要求：需要单位博士或副教授。 𐟔젧瑦Š€核心中国科技论文统计源刊，主要收录自然科学类文章。每一年更新一次收录期刊。 𐟌 CSCD 即中国科学引文数据库，被誉为中国的“SCI”，收录我国数学、物理、化学、天文学、地理学、生物学、农林科学、医药卫生、工程技术和环境科学等领域出版的中英文科技核心期刊和优秀期刊千余种。分为核心库(C)和扩展库(E)。每两年更新一次收录期刊。资质要求：只收理工方向，本科单位硕士讲师，在读一作需要加导师二作。 ✨ 认可度一般情况下，国内认可度为CSCD > 北大核心 > 科技核心。

「传古维新」【历史学家黄一农教授作品集】黄一农教授，1956年出生，是台湾中央研究院的院士，具有卓越的学术成就。他早年在台湾新竹清华大学物理系完成本科学业，随后前往美国哥伦比亚大学深造，并获得物理学博士学位。在完成物理学的学习后，黄教授转向历史学领域，专注于天文学史、天主教史、以及明末清初史等研究方向，累计发表了约百篇学术论文。黄一农教授的学术生涯颇为传奇。他曾作为职业天文学家在美国一流大学工作，并在《自然》(Nature)和《科学》(Science)等国际权威期刊上发表论文。1987年，他转变研究方向，回到台湾新竹清华大学历史研究所工作，尽管他之前并未有过正式的历史学训练。黄教授的研究领域不仅限于科学史，还涵盖了中西文明交流史、明清史等，并于2006年被选为台湾中央研究院人文组院士。黄一农教授是台湾著名的科技史学者，其代表作包括《两头蛇：明末清初的第一代天主教徒》和《社会天文学史十讲》等。他的研究不仅深入探讨了科学史的多个方面，还广泛涉及中西文明交流史、明末清初史、术数史、军事史、海洋探险史等多个领域。黄教授的学术贡献得到了国际认可，他的论文被多次翻译成不同语言，并在多个国家的学术期刊上发表。他的研究成果不仅丰富了学术界，也为公众提供了深入了解历史和文化的宝贵资料。『历史学家黄一农教授作品集』历史学家黄一农教授作品集

【科学家用AI发现超短周期系外行星】「微博新知」「微博知识+」近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒（Kepler）2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能（AI）一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务，相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。「科学追光者」

科学家利用人工智能发现迄今为止距其主星最近的最小行星近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒（Kepler）2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务，相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。

【第一次！借助人工智能中国太空新发现】借助人工智能技术，宇宙的奥秘被“看见”。中国科学院上海天文台教授葛健带领国际团队，通过创新深度学习算法，发现了5颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星。这是天文学家首次利用人工智能，一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号任务。相关研究成果近日在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》发表。超短周期行星又被天文学家称为“熔岩世界”，表面温度很高，潮汐力的挤压还会导致大量火山喷发现象。2011年，超短周期系外行星在开普勒望远镜提供的测光数据中被首次发现，为行星形成理论带来了独特的机遇和挑战。 2015年，人工智能AlphaGo的出现备受关注。葛健受此启发，试将深度学习技术用于分析开普勒数据集。他表示，要让人工智能从海量数据中“挖”到宝，需要发展新算法，并开展针对性训练，力求快速、准确、完备地探寻到稀少而微弱的信号。通过不断尝试，该团队的深度学习新算法，比国际流行的算法搜寻速度提高了约15倍，显著提高了凌星信号的搜索速度、精度和完备度。“我们很幸运。经过近10年的努力，有了第一份收获。这是人工智能在天文大数据领域应用的又一个里程碑。”葛健说，这套算法在开普勒数据集中，识别出5颗新的超短周期行星，其中4颗是迄今发现的距其主星最近的最小行星，大小与火星相近。 “这些超短周期行星的存在，为我们提供了更加多样化的系外行星样本，也将帮助我们理解超短周期行星形成机制。”葛健说。北京晚报记者刘苏雅

【科学家利用人工智能发现5颗超短周期系外行星】#振兴新突破辽宁杠杠滴# #新时代六地辽宁杠杠滴# #有一种美好叫辽宁# 近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队，利用人工智能，成功在开普勒太空望远镜2017年释放的恒星测光数据中发现了5颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中4颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务，相关研究成果发表在日前出版的国际天文学期刊《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。超短周期系外行星于2011年首次在开普勒太空望远镜测光数据中发现，给行星形成理论带来了独特的机遇和挑战，促使科学家重新审视和完善现有的行星系统形成和演化模型。葛健介绍，超短周期行星的存在，为行星系统的早期演化、行星-行星相互作用以及恒星-行星相互作用的动力学（包括潮汐力和大气侵蚀）研究提供了重要线索。例如，超短周期行星很可能不是在其当前位置形成，而是从原始轨道向内迁移——这是因为这些超短周期行星的主星在其前期形成阶段的半径比现在大得多，距离更近的超短周期行星如果在恒星形成阶段就在恒星附近，很可能早已被其主星吞噬。“同时，鉴于经常观察到超短周期行星伴有较长周期轨道的外部行星，因此推测超短周期行星的起源涉及行星兄弟姐妹之间的相互作用，这些相互作用将超短周期行星重新定位到它们当前靠近主星的轨道上，这可能是以前由恒星自身占据的轨道。除此之外，超短周期行星的这种轨道迁移也有可能是由与原行星盘的相互作用或通过与主星的潮汐相互作用驱动而形成的。” 到目前为止，人类总共只找到了145颗超短周期行星，其中只有30颗半径小于地球半径。葛健说：“我们对超短周期行星的了解还非常少，因为样本量太小了，很难精确了解它们的统计特征和出现率。” 这项新研究为寻找超短周期行星提供了新方法。葛健说：“受佛罗里达大学计算机系李晓林教授的激励和启发，我试图把人工智能的深度学习应用在开普勒太空望远镜释放的测光数据中，寻找用传统方法没能找到的微弱凌星信号。经过近10年的努力，我们终于有了第一份收获。要想使用人工智能在海量的天文数据中‘挖’到极其稀少的新发现，就需要发展创新的人工智能算法，并进行特定训练，使之能快速、准确、完备地探寻到这些很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。” 普林斯顿大学天体物理学家乔西ⷦ𘩨𜚢€œ超短周期行星或称‘熔岩世界’，拥有出乎意料的特性，为我们理解行星轨道如何随时间变化提供线索。这项寻找新行星的技术成就让我印象深刻。” （来源：光明日报）

【科学家用AI发现超短周期系外行星】近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒（Kepler）2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星，类似火星大小。这是天文学家首次利用人工智能（AI）一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务，相关研究成果发表在国际天文学期刊《皇家天文学会月报》（MNRAS）上。经过5年的努力和创新，研究团队成功开发了结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法（GPFC）。该算法比国际上流行的BLS法搜寻速度提高了约15倍，检测准确度和完备度各提高约7%，显著提高了凌星信号搜索速度、精度和完备度。该算法已成功应用在Kepler的数据集中，并识别出五颗新的超短周期行星：Kepler-158d、Kepler-963c、Kepler-879c、Kepler-1489c和Kepler-2003b。其中，Kepler-879c、Kepler-158d、Kepler-1489c和Kepler-963c分别位列迄今为止发现的最小超短周期行星中的第一、第二、第三和第五名。Kepler-879c、Kepler-158d、Kepler-1489c和Kepler-2003b是最接近其主星的小型行星，其轨道半径在5个恒星半径以内，展现了新的算法在搜寻微弱凌星信号的优势。这些超短周期行星的存在为行星系统的早期演化、行星-行星相互作用以及恒星-行星相互作用的动力学（包括潮汐力和大气侵蚀）研究提供重要线索，对行星形成理论研究有重大意义。该研究成果对在高精度光度观测数据中快速、高效搜寻凌星信号提供了新的研究方式，也充分显现了人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。

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