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当然，它是强大的，特别是在热门专业，如计算机、生物、医学等，如果你能将它发送到这个领域，你将是一个伟大的人。有些人说，他们在第一区发表了几篇文章，但仍在搬家，要么你的专业相对不受欢迎，要么在第一区更容易发表，要么你有问题。因此，在大多数情况下，开发一个区域仍然非常强大。如果你还不明白，你可以去淘淘纸在线阅读相关文章。
SCI一区论文基本上是Nature、Science、PNAS级别的论文，可以说都是顶尖级别的期刊，对于学术界来说，能在这些期刊发表论文都是行业的精英，相对来说SCI一区论文是很难发的。当然，有志者事竟成，找准研究方向也可以的！
一区文章就是发表在SCI一区期刊上的文章。
由于SCI分区共分为四个区，一区学术价值最大，因此一区文章和二区文章最显著的区别就是一区文章写作难度更大，发表难度也更大，就目前国内情况来看，能发表一区论文的作者是比较少的，二区相对较多。
一区期刊是学科顶尖期刊
一区期刊是国际上各学科顶尖期刊，可以说是国际之最了，这样的刊物发表难度自然就很大，而国内很多作者英文写作水平还有一定欠缺，普通作者发表一区文章似乎有些太难了，一些专家学者还是可以发表的。
对于普通作者来说，选择二区期刊发表的人数就要多一些了，一来二区期刊发表难度没那么大，二来很多毕业或者晋升要求中明确要求发表二区及以上期刊。
因此，二区期刊在国内认可度比较高，其余三区四区可能有些高校或者科研单位是不大认可的，但也有认可的，不同单位要求不同。
四篇sci中科院一区论文是高水平计算机专业。sci一区是各领域的top期刊。sci是当代世界最为重要的大型数据库，被列在国际六大著名检索系统之首。它不仅是重要的检索工具书，也是科学研究成果评价的一项重要依据。
A类考生：报考地处一区招生单位的考生。*B类考生：报考地处二区招生单位的考生。一区系北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、重庆、四川、陕西等21省(市)； 二区系内蒙古、广西、海南、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆等10省(区)。
硕士5篇一区文章特别好的水平。5篇一区sci是很牛的，因为很多博士毕业也做不到能有5篇文章，更别说投了5篇一区的sci文章了，目前对于大多数学校来说，博士毕业的要求是有2篇文章，有一些会要求有1篇高档次的文章就可以毕业了，而且毕业以后进高校也最多有3篇文章就能达到要求了。
这个得看你老板了，他要求你发你就得发，不过B类不难吧。。。需不需要发，发什么等级，发几篇都是老板说了算，你问别人也没用，毕竟人家不决定你是否能毕业。加油！PS 没有paper傍身，就算毕业了，以后找工作或者深造也会很难啊。。。
四篇sci中科院一区论文是高水平计算机专业。sci一区是各领域的top期刊。sci是当代世界最为重要的大型数据库，被列在国际六大著名检索系统之首。它不仅是重要的检索工具书，也是科学研究成果评价的一项重要依据。
得分方向，计算机很多方向是相对容易发SCI的，如光通信等，但对于某些方向就难了，更别说顶级了。发一篇可能说刚刚起步～顶级的就另当别论了哈～
sci一区二区三区中，一区最厉害。
SCI共分为四个区，分别是一区、二区、三区、四区，其中一区是最厉害的，收录的都是各领域内顶尖的期刊，紧随其后的二区的期刊价值性也是毋庸置疑的，三区则次之，而四区则最为普通，但也都是高质量的期刊。
其毕竟都是被SCI所收录的期刊，只是根据各领域内期刊的影响因子进行了分区，所以无论是哪个分区的期刊水平都是不容小觑的。只是相对来说，有了一定的对比，大多数的作者选择三区、四区的较为多，因为与一区、二区相比，其稍微容易发表些。大家根据自己的实际情况来选择合适的分区和期刊，实力相匹配才有利于成功发表。
也不必过于纠结对比SCI一区二区三区哪个厉害，一区是最厉害的，但其发表难度也是非常高的，如果所用实际用途中没有明确的规定对于分区的选择，那么根据自身实力水平选择相对应的分区的期刊即可，最终的目的都是为了成功发表以起到应有的作用。
当然如果作者自身实力较强的话，也是可以尝试挑战一下，毕竟SCI论文在学术界的权威性是众所周知的，文章被SCI检索是对文章价值的最高认可，能够在高价值的期刊上成功发表文章，也是对自身能力水平的最有力证明。
sci基本介绍：
SCI全称是Science Citation Index，是美国科学情报研究所（ Institute for Scientific Information，简称ISI）出版的一部世界著名的期刊文献检索工具，其出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库，还发行了互联网上Web版数据库。
SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。ISI通过它严格的选刊标准和评估程序挑选刊源，而且每年略有增减，从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。ISI所谓最有影响力的研究成果，指的是报道这些成果的文献大量地被其它文献引用。
为此，作为一部检索工具，SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法，而设置了独特的“引文索引”（Citation Index）。即通过先期的文献被当前文献的引用，来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。
SCI以上做法上的特点，使得SCI不仅作为一部文献检索工具使用，而且成为科研评价的一种依据。科研机构被SCI收录的论文总量，反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平；个人的论文被SCI收录的数量及被引用次数，反映他的研究能力与学术水平。
sci一区是什么水平
1、sci是什么水平
sci是当代世界最为重要的大型数据库，被列在国际六大著名检索系统之首。它不仅是重要的检索工具书，也是科学研究成果评价的一项重要依据。
sci如今已经成为目前国际上最具权威性的、用于基础研究和应用基础研究成果的重要评价体系。
sci是评价一个国家、一个科学研究机构、一所高等学校、一本期刊，乃至一个研究人员学术水平的重要指标之一。
在sci期刊发表论文，是发一篇国际核心论文，往往要比发国内核心论文更高一个级别。要说sci是什么水平？那只能说国际先进水平。
2、sci一区是什么水平
sci期刊之间也有分区的，采用的分区规则有两种：
(1)JCR分区，根据影响因子(IF值)，某一个学科的所有期刊都按照上一年的影响因子降序排列，然后平均4等分(各25%)，分别是Q1，Q2，Q3，Q4，对应一区、二区、三区、四区。
(2)中科院分区
一区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前5%;
二区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前6%—20%;
三区刊是指各类期刊三年平均影响因子的前21%—50%;
四区刊是指各类期刊三年平均影响因子的后51%—100%
sci一区一般是各领域的top期刊，二区是高水平期刊，三区次之，四区更普通。不用说sci一区，影响力最高，相当于体育界的国际冠军，代表你的科研水平达到了本专业中的最高水平。
代发一般3w左右，具体看期刊，也要看具体的方向，专业。sci是一个国际上知名权威的学术检索工具，所检索的内容包括学术期刊以及各类专业文献，当然都是全世界范围内符合标准的期刊和文献，所以sci包括很多期刊，但sci也有一定专业侧重，sci是侧重理科专业的，因此理科专业的期刊和文献是sci检索的主要内容。理科专业中如数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面重要的学术成果信息，sci都是可以检索的，期刊是主要的形式，但sci也不仅仅局限于期刊，一些学术会议和专利也是可以检索到的。sci检索的期刊中，需要特别提醒大家注意，特刊、增刊、会议集这些在国内认可度很有限的刊物在sci中也是可以检索得到的，那么sci中的特刊、增刊、会议集在国内受认可吗?在sci中，一般特刊会被全文检索，但检索类型有所不同。一般是论著，增刊被检索的概率要小得多，大多数不检索，如果被检索，检索类型为会议文献类型。所以sci期刊是有很多类型的，涉及范围还是很广的，作者要结合自己的发表需求检索合适的期刊，在利用sci检索文献时也需要多加注意。SCI官方的划分方式：所有的期刊主要按影响因子高低被分为四个区，分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。即Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是最靠后的25%的期刊。Q1区的期刊质量最高，Q4区期刊质量最低。
当然不是了。四区比其他区虽然分区低一些，但是也有些质量不错，说SCI四区垃圾更是无稽之谈，那北核算什么，统计源核心算什么，好歹比一般的北核强吧。如果你想发表SCI，建议你先去淘淘论文网看下这方面的基本知识，如果你的水平连普刊都发表不上，就嫌弃SCI四区不够好，是不是有点吃不到葡萄说葡萄酸呢。
无论是哪一类分区，sci期刊都是划分为四个区，都是按照影响因子高低进行的划分，影响因子由一区至四区递减，一区最高，四区最低，所以，sci期刊中一区期刊学术价值和影响力是最大的，四区期刊在sci期刊中就是综合实力最弱的期刊。
对于作者来说，期刊分区越高，期刊的发表难度越大，一区期刊必然比四区期刊难以发表，一般普通作者很难发表一区期刊，能发表二区期刊对于国内作者来说就已经实属不易了，三区四区相对容易一些，但也只是相对于一区二区期刊，即便是四区期刊，也比国内核心期刊的发表难度高出不少。
第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域，比如分布式系统或者机器学习，或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术，也可以是几本比较好的书，读完然后再实践实践，动手加深理解。这个过程做完就算是初步入门了。2. 找该领域的顶级会议，比如系统领域的有OSDI、SOSP，机器学习的领域有ICML、CVPR，深度学习的有NIPS、ICLR等等，可以搜CCF会议推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文，因为这代表了最新的研究热点，咱不是说一味的追热点啊，毕竟对于初学者没有足够的领域专业背景，追热点是最快的方法。因为热点往往是该领域最亟待解决的问题，往往是发展最快的小方向，也最容易产生新成果。如果是老问题，人家都研究十几年了，给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。当然如果是有几十年经验的研究者就不必追热点，他们知道该领域哪些是fundamental的问题，哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后，确定一个小方向，比如分布式系统是个大方向，小方向可能是机器学习分布式训练；大方向是深度学习，小方向可能就是graph embedding；大方向是机器学习，小方向可能是半监督学习等等。确定小方向的过程是个知识不断积累的过程，非常重要，这需要你对大方向有很多了解，对小方向有更深入更全面的理解，需要读好至少100篇以上论文，需要你知道该小方向的研究进展历史，这需要你知道该小方向别人都在哪方面做工作，做该小方向的顶级研究组都有哪些，他们正在干什么。第二步. 发现问题这步超级难，如果发现了个好问题，那就是成功的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。4. 确定小方向后，你需要阅读大量的这个小方向的论文和了解开源项目，再不断聚焦，再确定一个要改进和优化的小小方向，这个可能就是论文的主题。小小方向可能是机器学习分布式系统中的parameter server通信模型，可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文，这时候论文就比较少了，几篇到几十篇到几百篇都有可能，这些论文要精读，花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文工作实现，也可以找开源的运行跑一跑试一试，idea往往从实际运行中来，光靠读是不行的。这个跑一跑可能需要你尝试不同的运行环境，不同的workload数据集，不同的应用场景等。比如，parameter server（PS）模型在本地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群环境下效果怎么样、除了paper提到的算法处理其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样；graph embedding方法处理密集图和稀疏图都怎么样，处理动态变化的图怎么样，等等吧。你要发现X方法仅在a环境下好用，在b环境不好用。这个就是发现问题的过程。当然，没经验的研究者可能很难想到多种环境、多种workload、多种应用场景，这就需要积累。另外一个发现问题的方法是从实际生产中来，这个当然是最好的，但是往往是大企业环境下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研，但是问题已经很聚焦了，搜索也会很容易，用你特定问题的关键字在google 搜索（这里强烈建议用google，其他搜索引擎基本搜不到），找到解决相关问题的论文。看看这些论文是不是已经解决了该问题，如果解决了，你有两种方案：第一，该问题已经解决的非常好了，放弃解决该问题。第二，该问题的解决方案还有问题，我还有更好的办法。我建议后者，最起码尽量尝试尝试。5和6步是个迭代的过程…第三步. 分析问题7. 分析问题产生的本质原因。这个往往和第5步发现问题同时进行。这一步靠的是功底和积累，靠的是对问题的理解程度。理解的越深刻，分析的越透测，你之后产生的解决思路就越有可能正确和有效。比如分布式机器学习的PS模型在异构环境下、和在处理数据不均匀的情况下就不好，本质原因是其同步的集中式通信模型，造成PS集中服务器往往需要等待。传统graph embedding方法采用批处理模式，需要graph的全局信息做embedding，当然无法应付动态性非常强的局部更新情况。8. 基于分析，就是对该问题的深刻理解，产生改进的idea。这个可能很难，可能靠运气，但我觉得更多的是靠对问题的理解程度，理解的越深刻，本质原因抓的越准，就越可能产生创新idea。读过一本介绍google企业文化的书，google产品的成功，既不是靠技术能力，也不是靠用户需求，而是靠技术洞见（insight），这就是对问题本质的深刻理解。比如，PS模型在某环境下问题的本质原因是集中式的同步模型，那么我们就可以提出尝试异步通信的模型的idea。分析能力跟个人的批判性思维、独立思考能力都有关，而这正是中国人欠缺的，可以通过读有深刻见地的书籍文章、经常提问来锻炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea，做大量实验验证。这需要动手能力，需要编程能力，需要坐得住。10. 验证你的解决方案，根据实验分析不断优化你的方法。做了大量试验后，得到了若干结果，可能是不好的结果，但是不要一下子否定自己的解决方案，这不能说明你的idea不好用。一个好的方法往往经过千锤百炼，同样，你的idea通常不会一下子就成功。需要你根据实验结果分析不好的原因，然后基于你的理解改进方法，这是一个反复不断迭代的过程。比如，你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是，你要问自己为什么？为什么理应提升的却没有提升？你要看实验运行的日志，看看是哪里慢了，差在哪里，最后你经过不断的实验、分析、思考，你发现了，你提出的异步PS模型虽然没有了等待开销，但是计算的有效性却降低了，结果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个计算有效性提上来。我又有了个方法，可以评估每次计算的有效性，然后把计算资源都投到有效性高的计算上。OK，idea不错，那么怎么评估有效性呢？不能开销太大，否则又得不偿失了，你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后，发现效果还不错。OK，恭喜你！你可以准备发论文了！整个研究过程，导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题，这是难能可贵的，基本帮你做了一半的事了，否则你可能需要花上一年时间找问题。然后整个研究过程，都是在导师的引导下进行，需要定期向导师汇报，与导师讨论idea和请导师分析实验结果。最好自己也要经常找同门讨论，而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文，草拟论文的骨架。每一章都写啥，每一段都写啥，实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多，逻辑合理的论文更易读懂，即使咱华人有天生的英语语言缺陷，但是好的逻辑就可以弥补这个不足。写论文就和讲故事一样，怎么能把一个事说明白，不那么简单，甚至说很难，需要不断锻炼。写完给老师看，老师同意后进行下一步12. 写作论文。这个就是根据骨架填肉的过程，但是这一步也不简单，特别对于英语不好的同学，写出来的东西简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个，我可以说，我每次看到学生论文也都是这个心情，给学生通宵改论文在家里一边改一边骂，但是当面对学生还是要以鼓励为主，要耐心，要耐心，要耐心，尽力压制自己的怒火，以平和的心态帮助学生提高，期望他下次能给个更好的版本。但是往往事与愿违，看淡点吧，仅求写作态度好点就行了，毕竟这不是一朝一夕能提高的，需要你不断积累。有几个写作的方法吧。第一，不要自己想当然，对于不确定的句型，用“”扩上上google搜，看看你这句型有多少人用过，如果没有几个人用，那就别用，换个写法。第二，读别人论文时，遇到好的句型就记下来，不断积累才能提高。第三，避免一切语法错误，我觉得这个是可以做到的，现在网上那么多工具都可以用。语法错误都避免不了那基本就是态度问题。遗憾的是，我很少遇到能避免语法错误的学生，我生气往往是因为态度问题，而不是能力问题。第四，尽量用短句用简单句子，别用长句。你写论文是为了让别人理解你的方法，不是写文艺作品，能说明白就行。13. 提炼总结，改进方法。写作的过程也是屡顺自己思路的过程，写作的过程中往往也能发现自己方法的漏洞，那么就要继续回到8，重新思考解决方案，又或者你发现需要补实验来支撑你的论点，那么就继续实现系统做实验，得到实验结果。14. 关于实验。怎么做实验是学生总问的问题，怎么做科学实验也是一个很重要的问题，有对照组、无偏的、定量的，这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好，至少在某一方面更好，这其中可能要涉及到不同的执行环境，或不同的算法数据集。然后设计实验说明你的方法好在哪里，用实验数据说明，比如异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数据说明，异步PS的有效性也提高了，如果不考虑有效性的话那么结果就不好。然后你的方法是否有些重要的超参数，试试variation导致各种结果。在实验结果展示方面，要学会用各种工具画各种图，把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。选一个合适的会议或期刊投稿，这个可以听老师的，老师基本有这方面的常识，根据你工作的方向和档次选择合适的去处。确定好了哪个会议期刊后，就需要按照会议期刊要求来整理论文格式，latex是必会的工具了。之后赶在deadline之前提交论文，这个最后的几天可能很痛苦，因为你的论文和方法总有改进的地方，老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。但是需要认识到，凡事无完美，你总也改不到完美，你需要一个deadline来督促你完成一个milestone。开始进一步工作或下一个工作。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等待，会议一般是2-3个月的时间，结果可能是接收也可能是拒掉，相比于结果，更应该看评审意见，看看这些意见是否合理，是否能解决，无论是接收还是拒绝，然后接下来就再次回到解决问题的部分，再次开始优化方法的过程。如果是接收了，那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比较大的问题，那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化，还是降低档次投个差点的会，就看你导师的了。第七步. 后续17. 宣传你的工作，扩大影响力。首先你可能是要去参加会议，做个漂亮的ppt，反复演练，争取有比较好的演讲效果。有时你导师有机会去一些地方做报告，把这个工作介绍一下，都是扩大影响力的方法。18. 开放源码。还有是尽量把自己工作的代码和数据开放，挂到网上，让别人来使用，接受别人的改进意见或者是简单的debug。咱不是专业的工程人员，也不用指望你的成果可以马上用于生产，个人觉得开放代码主要是为了让别人更好滴了解你的方法，这有助于扩大影响力，产生后续研究工作。如果有人引用你的论文、或咨询论文内容、又或是使用了你的代码和数据，这也算是你对整个科研事业有那么一丁点的贡献了，这比水论文有意义多了。整体来说，发表论文需要你有：批判思维能力，动手能力，知识面，写作能力，表达能力，英语，韧劲（抗打击能力）等等一系列能力，如果在研究生期间真能发表一篇论文，经历了以上这么多磨难和锻炼，我想你的能力也是不知不觉提高了很多，成为了该小小方向的一个小小的专家了。这对你来说，是最最重要的。这里我提到了韧劲，就是说，在解决问题过程中，你会受到不断的打击，包括来自导师的、来自自己的实验结果方面的、来自评审意见的，但是你要做的就是，站起来，继续凿，直到导师满意，知道reviewer满意，直到大家满意。别把这事想简单了，当你想象一下周围好多人都发好多sci了，而你还在为这么一篇完全未知结果的论文而这么努力的时候，我觉得大部分人可能就是缺少这个韧劲才最终以失败告终的…最后，我想再强调一下，发论文不是简单地发论文，而是通过发论文宣传你的工作，以便对某技术或人有那么一丁点影响。无论你发哪个档次的论文，只要目标正确，我觉得你都会有收获和有贡献的。相比较于为了发论文而发论文，你会觉得你是那么地高尚和高大，他们只是造废纸，而你已经对社会有贡献了…（以上内容来源于学术堂）
那你就得找到合适的期刊呗~你要自己清楚自己写的论文是=属于什么级别的论文~可以投什么级别的期刊~你就去找对应的期刊~要是实在不知投哪一本~你就可以看看（计算机科学与应用）这本~总言之~选择最合适自己的期刊才会事半功倍
电脑知识与技术 电脑迷 软件导刊 科学与信息化 等等
你在中国比较权威的杂志发表 最好在教育报什么 的 这些都是教育部的杂志期刊什么 的 或者在什么教师杂志发表