《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版》JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)(雙月刊)曾用刊名：長(zhǎng)春郵電學(xué)院學(xué)報(bào)，1983年創(chuàng)刊，主要刊登信息與通信工程、控制科學(xué)與工程，計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程、儀器科學(xué)與工程，電子科學(xué)與技術(shù)、管理科學(xué)與工程，電器工程等方面的學(xué)術(shù)論文及研究報(bào)告。本刊既反映基礎(chǔ)理論研究又反映應(yīng)用技術(shù)研究，并注意報(bào)道技術(shù)開發(fā)工作的最新成果，在理論與實(shí)踐相結(jié)合，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化方面具有自己的特色。

　　吉林大學(xué)學(xué)報(bào)信息科學(xué)版欄目設(shè)置電子科學(xué)與技術(shù)、儀器科學(xué)與工程、信息與通信工程、控制科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程。

　　吉林大學(xué)學(xué)報(bào)信息科學(xué)版收錄國(guó)家新聞出版總署收錄　維普網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、龍?jiān)雌诳�網(wǎng)、文摘雜志、哥白尼索引、劍橋科學(xué)文摘、劍橋科學(xué)文摘社ProQeust數(shù)據(jù)庫(kù)、物理學(xué)、電技術(shù)、計(jì)算機(jī)及控制信息數(shù)據(jù)庫(kù)收錄

　　1、中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊(中國(guó)科技核心期刊)

　　2、數(shù)據(jù)：MARC數(shù)據(jù)、DC數(shù)據(jù)

　　3、圖書館藏：國(guó)家圖書館館藏、上海圖書館館藏

　　4、影響因子：

　　截止2014年萬(wàn)方：影響因子：0.646;總被引頻次：470

　　截止2014年知網(wǎng)：復(fù)合影響因子：0.981;綜合影響因子：0.626

　　5、吉林大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版榮譽(yù)：

　　全國(guó)優(yōu)秀高校自然科學(xué)學(xué)報(bào)

　　吉林省一級(jí)科技期刊

　　Caj-cd規(guī)范獲獎(jiǎng)期刊

　　優(yōu)秀郵電科技期刊獎(jiǎng)等8項(xiàng)

　　閱讀推薦：電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)

　　《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》刊登的許多文章都處于人文社會(huì)科學(xué)研究的前沿領(lǐng)域，具有前導(dǎo)性、獨(dú)創(chuàng)性、特別是以信息科學(xué)為核心的人文交叉研究已成為本刊鮮明的特色和優(yōu)勢(shì)。該刊的編委皆由校內(nèi)各學(xué)科負(fù)責(zé)人和專家構(gòu)成，充分保證該刊的學(xué)術(shù)水準(zhǔn)。本刊稿源豐富，每期刊發(fā)的文章甄選比例達(dá)到5：1，稿件質(zhì)量高，已出版的十二期300余篇文章中，具有高級(jí)職稱或是具博士學(xué)位的作者達(dá)70%以上。獲獎(jiǎng)情況：獲得第二屆全國(guó)社科類質(zhì)量進(jìn)步獎(jiǎng)。

　　吉林大學(xué)學(xué)報(bào)信息科學(xué)版最新期刊目錄

基于并行聚類算法的區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)集成分類方法————作者：祁蔚茹;畢鵬;

摘要：區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源多樣,包括統(tǒng)計(jì)部門、企業(yè)報(bào)表和傳感器數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義存在顯著差異,難以統(tǒng)一處理,導(dǎo)致數(shù)據(jù)特征量的提取難以精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn),進(jìn)而導(dǎo)致方法的數(shù)據(jù)分類結(jié)果不準(zhǔn)確。為解決這一問題,現(xiàn)提出基于并行聚類算法的區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)集成分類方法。基于區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)的特性,計(jì)算數(shù)據(jù)的純度和鄰域半徑,確定區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)的缺失值,并對(duì)其進(jìn)行修正填充。基于填充后的數(shù)據(jù),利用并行聚類算法,將其隨機(jī)劃分為多個(gè)數(shù)...

空地協(xié)同移動(dòng)邊緣計(jì)算卸載策略優(yōu)化研究————作者：張光華;單蜜;萬(wàn)恩晗;

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)中的計(jì)算用戶存在由于密集障礙物遮擋、地形結(jié)構(gòu)等導(dǎo)致的通信信道中斷以及未充分利用系統(tǒng)空閑資源，難以完成低延遲和低功耗的密集型計(jì)算任務(wù)問題，建立了無人機(jī)輔助的終端直通協(xié)同移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)。該系統(tǒng)中，計(jì)算用戶通過建立地面直連鏈路將部分任務(wù)卸載給空閑用戶，空閑用戶利用自身的計(jì)算資源輔助計(jì)算的同時(shí)將剩余計(jì)算任務(wù)卸載給配置移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器的無人機(jī)進(jìn)行計(jì)算。通過建立新系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，提...

基于改進(jìn)GAN算法的文本匹配生成圖像模型————作者：徐熠瑋;陳剛;

摘要：為有效提升文本匹配生成圖像的視覺效果和匹配程度，提出一種基于改進(jìn)GAN(Generative Adversarial Network)算法的文本匹配生成圖像模型。通過混合索引樹對(duì)文本和圖像進(jìn)行初匹配；在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的基礎(chǔ)上對(duì)其改進(jìn)，形成基于交叉注意力機(jī)制編碼的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)，采用改進(jìn)的GAN建立文本匹配生成圖像模型。通過雙向長(zhǎng)短期記憶(LSTM:Long Short-Term Memory...

基于混沌序列的供應(yīng)鏈隱私網(wǎng)絡(luò)信息加密算法————作者：鄧從香;

摘要：針對(duì)目前供應(yīng)鏈隱私網(wǎng)絡(luò)信息特征種類較多、數(shù)據(jù)密文難以被準(zhǔn)確判定，導(dǎo)致加密難度較高的問題，提出一種基于混沌序列的信息加密算法。考慮到隱私信息存在被泄露或篡改等風(fēng)險(xiǎn)，將風(fēng)險(xiǎn)變化作為加密算法的參考特征，通過三元聯(lián)和五元聯(lián)函數(shù)求解隱私信息的相同、相異以及相反風(fēng)險(xiǎn)變化特性，獲得風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。按照待加密信息的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)建立混沌序列，通過混沌序列生成密鑰序列，計(jì)算不同種類信息對(duì)應(yīng)的維數(shù)，最后通過信息與密鑰序列的混沌映...

基于深度增強(qiáng)型生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的疊后地震數(shù)據(jù)超分辨率重建————作者：王瑞敏;楊文博;張文祥;鄧聰;魯統(tǒng)祥;謝濤;

摘要：針對(duì)由于地球物理勘探環(huán)境的復(fù)雜性日益增加，同時(shí)受采集和處理技術(shù)的限制，疊后地震數(shù)據(jù)的分辨率和信噪比較低的問題，為提升其分辨率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)噪聲壓制，提出了一種深度增強(qiáng)型超分辨生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(DESRGAN:Depth-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network)。DESRGAN采用輕量化后的殘差密集塊(LRDB:Lightweight...

基于參考幀的數(shù)字媒體視頻圖像信息隱藏算法————作者：邱欣欣;溫強(qiáng);何婧;

摘要：由于置亂和提取過程的不可逆性，使數(shù)字媒體視頻圖像信息在提取過程中無法完全恢復(fù)隱藏信息，導(dǎo)致信息的丟失或錯(cuò)誤，降低了隱藏算法的有效性。為此，提出基于參考幀的數(shù)字媒體視頻圖像信息隱藏算法。首先，采用基于限鄰域的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?NLEMD:Neighborhood Limited Empirical Mode Decomposition)算法對(duì)數(shù)字媒體視頻圖像實(shí)施圖像增強(qiáng)處理，提高視頻圖像質(zhì)量；其次，采用...

基于5G網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備大數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載優(yōu)化算法————作者：李民;陳普建;陳秀云;賀佳彥;

摘要：為確保大數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸，提出基于5G網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備大數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載優(yōu)化算法。分析大數(shù)據(jù)傳輸性能影響因素，包括數(shù)據(jù)時(shí)延、平均帶寬利用率和吞吐量。采用形態(tài)學(xué)濾波算法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波處理，消除數(shù)據(jù)中存在的噪聲，降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。動(dòng)態(tài)選擇大數(shù)據(jù)傳輸信道，避免網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)數(shù)據(jù)擁塞現(xiàn)象，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。在信息傳輸矩陣映射的基礎(chǔ)上提高數(shù)據(jù)傳輸精度，同時(shí)設(shè)計(jì)了容量擴(kuò)充機(jī)制，以此提高網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率，完成負(fù)載優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果...

歡迎訂閱《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》

摘要：<正>《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》是由中華人民共和國(guó)教育部主管、吉林大學(xué)主辦的信息科學(xué)技術(shù)類學(xué)術(shù)刊物。主要反映信息科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域最新研究成果,為促進(jìn)國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)交流,促進(jìn)信息科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域新學(xué)科新技術(shù)的發(fā)展,促進(jìn)科研成果的轉(zhuǎn)化服務(wù)。主要刊登信息與通信工程,計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程,儀器科學(xué)與工程,電子科學(xué)與技術(shù),電氣工程等方面的學(xué)術(shù)論文及研究報(bào)告。本刊既反映基礎(chǔ)理論研究又反映應(yīng)用技術(shù)研究,并注意報(bào)道技術(shù)開...

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的圖書信息資源服務(wù)智能檢索————作者：王政凱;程生毅;張旭;沈靜萍;袁麗春;

摘要：為有效提升圖書信息資源服務(wù)智能檢索效率和性能，提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的圖書信息資源服務(wù)智能檢索方法。采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖書的關(guān)鍵詞詞頻分類，給出每個(gè)類對(duì)應(yīng)的指數(shù)，計(jì)算分類中每個(gè)文檔對(duì)應(yīng)的特征詞權(quán)重，經(jīng)反復(fù)迭代獲取特征詞的評(píng)分；建立語(yǔ)境特征矩陣，計(jì)算每個(gè)類的相應(yīng)得分，并對(duì)選擇得分最高的特征進(jìn)行分類處理。結(jié)合圖書信息資源分類結(jié)果，引入網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)構(gòu)建圖書信息資源服務(wù)智能檢索模型，利用其實(shí)現(xiàn)圖書信息資...

管道泄漏檢測(cè)傳感器及應(yīng)用綜述————作者：王秀芳;崔琨雨;

摘要：目前管道泄漏檢測(cè)傳感器向小型化和智能化發(fā)展，并且測(cè)量管道泄漏引起的物理量變化的技術(shù)也日益成熟。為便于管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的選擇與優(yōu)化，系統(tǒng)綜述了當(dāng)前管道泄漏檢測(cè)中廣泛應(yīng)用的壓電式、光纖式和激光式等典型傳感器，重點(diǎn)分析了其在材料、結(jié)構(gòu)及工作原理上的特點(diǎn)與差異。同時(shí)，探討了這些傳感器在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，為管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的選擇、優(yōu)化與未來發(fā)展提供理論支持和技術(shù)參考

基于殘差網(wǎng)絡(luò)的特征融合方法————作者：蒲巍;李文輝;

摘要：針對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)存在特征冗余、有效感受野不足等問題，提出了特征融合模塊。該模塊可以在模型通道擴(kuò)增過程中，實(shí)現(xiàn)不同尺度特征融合，從而構(gòu)建出信息更豐富的多尺度特征，提高通道利用率。并且該模塊還包含了少量大核卷積，其有助于擴(kuò)大模型的有效感受野，實(shí)現(xiàn)性能和計(jì)算效率的平衡。同時(shí)還提出了輕量化的下采樣和混排壓縮模塊，可充分降低模型的參數(shù)，使整個(gè)方法更高效。將特征融合、下采樣以及混排壓縮模塊引入殘差網(wǎng)絡(luò)可以構(gòu)建出特...

引入激活擴(kuò)散的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器————作者：董颯;劉杰;劉大有;李婷婷;徐海嘯;吳旗;歐陽(yáng)若川;

摘要：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類的關(guān)系分類器都基于同質(zhì)性假設(shè)，而基于一階馬爾可夫假設(shè)的簡(jiǎn)化處理存在一定局限性的問題，在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器中，引入局部圖排序激活擴(kuò)散方法替代原始的直接鄰域獲取方法。通過設(shè)置初始能量值和最小能量閾值，適當(dāng)擴(kuò)大分類時(shí)待分類節(jié)點(diǎn)的鄰域范圍，從而提高了節(jié)點(diǎn)的同質(zhì)性。結(jié)合松弛標(biāo)注的協(xié)作推理方法，引入激活擴(kuò)散的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器ASNBC(Activation Spreading Network B...

基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的無人機(jī)集群空戰(zhàn)效能評(píng)估————作者：趙貝貝;王方博;馬紅俠;于鴻達(dá);劉立芳;齊小剛;

摘要：針對(duì)無人機(jī)集群空戰(zhàn)效能評(píng)估準(zhǔn)確性不高的問題，提出一種基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD:System Dynamics)的空戰(zhàn)效能評(píng)估方法。以紅方編隊(duì)執(zhí)行偵察打擊任務(wù)為背景，分析無人機(jī)空戰(zhàn)系統(tǒng)內(nèi)部各因素之間的相互作用關(guān)系，建立因果關(guān)系模型和存量流量模型。基于作戰(zhàn)效果、戰(zhàn)斗效率和作戰(zhàn)代價(jià)3個(gè)方面構(gòu)建作戰(zhàn)效能評(píng)估指標(biāo)：任務(wù)完成度、戰(zhàn)斗效率和作戰(zhàn)損失率。同時(shí)對(duì)空戰(zhàn)系統(tǒng)的影響因素和不同裝備方案下的作戰(zhàn)效能進(jìn)行研究，最后...

改進(jìn)的混合布谷鳥算法及其應(yīng)用————作者：尚禹宏;胡茜;王玉冰;

摘要：針對(duì)在尋解高維度復(fù)雜方程時(shí)，布谷鳥算法(CS:Cuckoo Search)存在陷入局部最優(yōu)的問題，提出了一種改進(jìn)的混合布谷鳥算法。首先，利用混沌映射和反向?qū)W習(xí)機(jī)制初始化種群；然后交替并行教與學(xué)算法(TLBO:Teaching Learning Based Optimization)和布谷鳥算法的搜索機(jī)制；最后動(dòng)態(tài)化自適應(yīng)發(fā)現(xiàn)概率并嵌入差分進(jìn)化機(jī)制(DE:Differential Evolution...

基于雙屬性并行融合網(wǎng)絡(luò)的斷層智能識(shí)別方法————作者：曾麗麗;牛藝曉;任偉建;劉小雙;代利民;魏志遠(yuǎn);

摘要：針對(duì)目前深度學(xué)習(xí)方法研究多依賴于從地震振幅等單一屬性中提取斷層特征，存在斷層連續(xù)性差、斷層漏檢等問題，提出了一種并行屬性輸入的斷層智能識(shí)別方法。該方法采用多層次融合策略構(gòu)建了雙屬性并行融合網(wǎng)絡(luò)(PE-Net:Parallel Elements Network)。首先，將螞蟻體和振幅屬性分別輸入螞蟻體和振幅特征提取網(wǎng)絡(luò)，利用屬性密集特征模塊AIFM(Attribute Intensive Featu...

多特征融合的油氣勘探領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別與應(yīng)用————作者：袁滿;趙興雨;袁靖舒;馬茁然;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有命名實(shí)體識(shí)別方法在識(shí)別油氣勘探文本中涉及多元素組合的實(shí)體以及嵌套實(shí)體時(shí)存在一定局限性的問題，提出了一種多特征融合的BERT-CNN-BiGRU-Attention-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Convolutional Neural Network-Bidirectional Gated Recur...

人工智能在分子診斷人才培養(yǎng)中的應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)綜述————作者：何佳雪;胡欣彤;劉勇;周柏;陳立國(guó);劉思文;姜艷芳;

摘要：為解決當(dāng)前分子診斷人才培養(yǎng)中存在的效率和質(zhì)量問題，探討了人工智能(AI:Artificial Intelligence)技術(shù)在分子診斷人才培養(yǎng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢(shì)。其涵蓋了AI技術(shù)在分子診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀、優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，重點(diǎn)分析了AI如何通過自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)流程、精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析和跨學(xué)科知識(shí)整合提升人才培養(yǎng)效率和質(zhì)量。同時(shí)，總結(jié)了國(guó)內(nèi)外高校在AI與分子診斷人才培養(yǎng)中的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并展望了其未來發(fā)展趨勢(shì)，包括...

基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的大規(guī)模路網(wǎng)交通流短時(shí)預(yù)測(cè)————作者：張令濤;

摘要：針對(duì)大規(guī)模路網(wǎng)交通流在短時(shí)間內(nèi)具有高度復(fù)雜性以及非線性特征，對(duì)交通流短時(shí)預(yù)測(cè)精度有一定影響的問題，提出了基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的大規(guī)模路網(wǎng)交通流短時(shí)預(yù)測(cè)方法。利用構(gòu)建大規(guī)模路網(wǎng)函數(shù)，通過將路段視為路網(wǎng)核心，將道路節(jié)點(diǎn)視為相應(yīng)的連接元素實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)函數(shù)優(yōu)化。以優(yōu)化后的路網(wǎng)函數(shù)為基礎(chǔ)，通過K均值算法與EM(Expectation-Maximization)算法結(jié)合的方式提取交通流特征。通過遺傳算法與Elma...

基于改進(jìn)CEEMD算法與優(yōu)化LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)————作者：許愛華;賈皓天;王智煜;袁文俊;

摘要：為了更好地利用太陽(yáng)能，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率，提高光伏功率預(yù)測(cè)的精度，提出了一種基于因素相關(guān)互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解算法(CEEMD:Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)與優(yōu)化長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM:Long Short-Term Memory network)結(jié)合的光伏功率預(yù)測(cè)方法。首先，使用CEEMD算法分解光伏功率時(shí)序，建立分解...

基于Lidar-Iris描述子改進(jìn)的LOAM算法————作者：毛彥博;鄧榮榮;江錦藝;華子涵;陳慶華;玄玉波;

摘要：針對(duì)SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系統(tǒng)在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)存在運(yùn)動(dòng)畸變和誤差累積的問題，提出了一種基于Lidar-Iris構(gòu)建全局描述符進(jìn)行回環(huán)檢測(cè)的建圖方法IRIS-LOAM(Lidar-Iris Based Lidar Odometry and Mapping in Real-Time)。該算法在LOAM算法基礎(chǔ)上，在數(shù)據(jù)處理部分，將激光雷達(dá)數(shù)...

　　相關(guān)電子信息期刊推薦

• 省級(jí)自動(dòng)化與儀器儀表
• 省級(jí)電信建設(shè)
• 北大核心計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)
• 國(guó)家級(jí)《軟件學(xué)報(bào)》
• 省級(jí)杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
• 省級(jí)移動(dòng)信息
• 省級(jí)少年電腦世界低年級(jí)
• 省級(jí)電氣試驗(yàn)
• 國(guó)家級(jí)印制電路資訊
• 國(guó)家級(jí)中國(guó)電子商情SMT
• 國(guó)家級(jí)《電子世界》
• 北大核心電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)
• 省級(jí)《自動(dòng)化與信息工程》
• 國(guó)家級(jí)現(xiàn)代家電
• 省級(jí)內(nèi)蒙古廣播與電視技術(shù)
• 國(guó)家級(jí)軟件世界
• 國(guó)家級(jí)《電子政務(wù)》
• 國(guó)家級(jí)《中國(guó)基礎(chǔ)科學(xué)》
• 國(guó)家級(jí)《信息與電子工程》
• 北大核心《應(yīng)用激光》
• 省級(jí)電腦樂園學(xué)生電腦
• 省級(jí)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)專業(yè)版
• 北大核心《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》
• 省級(jí)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)普及版
• 省級(jí)《電腦學(xué)習(xí)》
• 北大核心《現(xiàn)代雷達(dá)》
• 國(guó)家級(jí)《影像診斷與介入放射學(xué)》
• 北大核心《網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù)》
• 國(guó)家級(jí)電信建設(shè)
• 國(guó)家級(jí)數(shù)碼影像時(shí)代

　　核心期刊推薦

電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)

國(guó)外電子測(cè)量技術(shù)

電力電子技術(shù)

中華醫(yī)學(xué)超聲雜志(電子版)