《Neural Computing & Applications》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：3區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：3區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Neural Computing & Applications》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Springer London?出版，創刊于1993年，出版周期為Quarterly。

《神經計算與應用》是一本國際期刊，發表神經計算和相關技術（如遺傳算法、模糊邏輯和神經模糊系統）實際應用領域的原創研究和其他信息。

與構建實際系統相關的所有項目均在其范圍內，包括但不限于：

-自適應計算-

算法-

適用的神經網絡理論-

應用統計學-

架構-

人工智能-

基準-

創新應用案例歷史-

模糊邏輯-

遺傳算法-

硬件實現-

混合智能系統-

智能代理-

智能控制系統-

智能診斷-

智能預測-

機器學習-

神經網絡-

神經模糊系統-

模式識別-

績效衡量-

自學習系統-

軟件模擬-

監督和無監督學習方法-

系統工程和集成。

特色貢獻分為幾類：原創文章、評論文章、書評和公告。

《Neural Computing & Applications》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為4.5，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q2

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：52 / 197，百分位：73.9%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：60 / 198，百分位：69.95%；

《Neural Computing & Applications》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 約9.0個月 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：13.44%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：11.4，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：57，年發文量：1091篇

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