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中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學(xué)術(shù)界的地位和影響力，對科研人員和學(xué)術(shù)機構(gòu)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(qū)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(xué)術(shù)機構(gòu)提供了一個評估SCI期刊學(xué)術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學(xué)科內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

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

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導(dǎo)：中科院分區(qū)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(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Brain-broad Research In Artificial Intelligence And Neuroscience》雜志是一本國際期刊，由EduSoft publishing?出版，

《人工智能和神經(jīng)科學(xué)的全腦研究》是探討人工智能（AI）與神經(jīng)科學(xué)如何結(jié)合以實現(xiàn)更深層次的腦功能模擬和理解的一項研究。全腦研究旨在通過模擬大腦的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來揭示其功能機制，并推動AI系統(tǒng)的發(fā)展，使其更好地模仿人類智能。

在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，研究者使用神經(jīng)成像技術(shù)和腦電圖等方法，深入分析大腦的活動模式和神經(jīng)連接。通過這些數(shù)據(jù)，科學(xué)家們能夠重建大腦的功能網(wǎng)絡(luò)，揭示其在感知、思考和決策等方面的工作原理。與此同時，AI技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)模型，通過模仿神經(jīng)元的工作機制，試圖模擬和復(fù)制這些大腦功能。

《Brain-broad Research In Artificial Intelligence And Neuroscience》雜志學(xué)術(shù)影響力具體如下：

在學(xué)術(shù)影響力方面，IF影響因子為0.8，顯示出其在學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q4

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：NEUROSCIENCES中為Q4，排名：296 / 310，百分位：4.7%；

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：NEUROSCIENCES中為Q4，排名：281 / 310，百分位：9.52%；

《Brain-broad Research In Artificial Intelligence And Neuroscience》雜志的審稿周期預(yù)計為：平均審稿速度 2 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學(xué)術(shù)嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：98.93%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

年發(fā)文量：123篇

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