1、CSCD是ChineseScienceCitationDatabase的简称，也就是《中国科学引文数据库》，CSCD是中国科学引文数据库的英文缩写，CSCD在高校申请基金和审查评奖包括院士的评审都要检索CSCD;CSCD中分为核心库和扩展库，其中核心库的杂志等级略高些(相对而言)，但是这3类杂志有交叉，比如一军大学报既是CSCD核心期刊，也是中文医学核心期刊。2、中文核心期刊就是我们平常说的核心期刊，是北大出版的《中文核心期刊要目总览》所收录的期刊，每4年公布一次，2012年有更新。3、中国科技核心期刊是中国科学技术信息研究所统计源期刊，又称中国科技核心期刊。
《科学技术与工程》是核心期刊,是北大核心期刊。《公路与汽运》杂志荣誉: 该刊为“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)
科学技术与工程杂志,北京,国家核心期刊,
这个如果有正式ISSN刊号的话，应该属于国际刊，现在有很多这样的刊针对国内作者收稿的。但是这种刊没有CN刊号，所以如果评职称的话得了解清楚对期刊的要求，一般是要求ISSN和CN双号都有的
你好很高兴为您解答，是，美国工程与技术管理杂志是sci，希望我的解答你能满意
问题一：建筑期刊《工程技术》是什么级别的期刊 国家级期刊，但是是电子期刊，维普收录 问题二：工程技术 是电子期刊还是全纸质期刊 别上当 了！！！ 《外文科技期刊数据库－工程技术》 这才是这个期刊的全名称！！是13个字！！ 根本不是什么“工程技术”这4个字！！！ 有这样一大类期刊，都是由重庆维普资讯有限公司 ！！ 是个电子期刊…… 问题三：中文科技期刊数据库工程技术期刊怎么样 这个要看地区，如果没有特别要求不能发表在电子类期刊的话，肯定是没问题的 问题四：建筑工程技术与设计杂志可以评定职称吗 杂志哪有评定职称的资格，现在都是在当地的职称改革办公室就是人才市场评。杂志就是在职称评定时可以发表文章。只不过现在的中国什么都是乱的。只要交钱就搞定。 问题五：《电力技术》期刊怎么样？ 不是拿到刊物，能评职称就对吗？ 问题六：电信工程技术与标准化这个期刊怎么样 主管单位：中国移动通信集团公司 主办单位：中京邮电通信设计院 ISSN：1008-5599 CN：11-4017/TN 周期：月刊 语种：中文 开本：大16开 影响因子： 被引次数：3541 影响力:ASPT来源刊、中国期刊网来源刊 期刊级别：国家级期刊 问题七：有人投过《电力技术》期刊吗？这个期刊怎么样 这个期刊都停刊了吧 换个吧 问题八：《建筑工程技术与设计》能不能发表职称论文，有效吗? 5分 首先你要到新闻总署去看一下这本期刊的真伪，然后中级职称一般要省级以上的期刊，发表还有其他一些列的问题，这些都搞清楚了再发不迟，我是一名注册电气工程师在众行发过，他们告诉我的反正挺多问题的，没发过谁也不知道啊，建议去了解下，又不要钱呵呵呵去看看吧祝你晋升顺利 问题九：《价值工程》杂志怎么样， 这本杂志挺好的，我之前评职称发过 《价值工程》 主管单位：河北省科学技术协会 主办单位：中国技术经济研究会价值工程专业委员会、河北省技术经济管理现代化研究会 国际刊号：ISSN 1006-4311 国内刊号：CN 13-1085/N 邮发代号：18-2 刊期：旬刊 栏目：价值与创新、供应链价值链、财经金融、企业管理、工业工程、工程管理、建筑与施工、信息技术、理论与实践等。 问题十：土木工程什么核心期刊最好发 土木工程期刊目录 全专业包括： 1、结构工程、防灾减灾及防护工程、现代结构理论学科 2、岩土工程学科 3、桥梁与隧道工程学科 4、土木工程建造与管理学科 期刊名称―――――种类―――――专业 东南大学学报――CSCD、核心期刊――全专业 清华大学学报――CSCD、核心期刊――全专业 湖南大学学报――CSCD、核心期刊――全专业 华南理工大学学报――CSCD、核心期刊――全专业 天津大学学报――CSCD、核心期刊――全专业 同济大学学报――CSCD、核心期刊――全专业 土木工程学报――CSCD、核心期刊――全专业 西安交通大学学报――CSCD、核心期刊――全专业 中国科学.A――CSCD、核心期刊――全专业 中国科学.B――CSCD、核心期刊――全专业 中国科学.C――CSCD、核心期刊――全专业 中国科学.D――CSCD、核心期刊――全专业 中国科学.E――CSCD、核心期刊――全专业 科学通报――CSCD、核心期刊――全专业 自然科学进展――CSCD、核心期刊――全专业 西安建筑科技大学学报. 自然科学版――核心期刊――全专业 华中科技大学学报――核心期刊――全专业 北京工业大学学报――CSCD――全专业 东北大学学报――CSCD――全专业 上海交通大学学报――CSCD――全专业 西北工业大学学报――CSCD――全专业 浙江大学学报.工学版――CSCD――全专业 浙江大学学报.理科版――CSCD――全专业 北方交通大学学报――CSCD――全专业 中国科学基金――CSCD――全专业 大连理工大学学报――CSCD、核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构、土木建管 建筑科学――核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构、土木建管 混凝土――核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构、土木建管 重庆建筑大学学报――核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构、土木建管 爆炸与冲击――CSCD、核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 地震工程与工程振动――CSCD、核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 工程力学――CSCD、核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 哈尔滨工业大学学报――CSCD、核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 振动工程学报――CSCD、核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 振动与冲击――CSCD、核心期刊――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 地震学报――CSCD――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 噪声与振动控制――CSCD――结构、防灾、岩土、道桥、现代结构 应用数学和力学――CSCD、核心期刊――结构、防灾、道桥、现代结构 建筑结构――CSCD、核心期刊――结构、防灾、道桥、现代结构 建筑结构学报――CSCD、核心期刊――结构、防灾、道桥、现代结构 力学进展――CSCD、核心期刊――结构、防灾、道桥、现代结构 计算结构力学――核心期刊――结构、防灾、道桥、现代结构 力学与实践――核心期刊――结构、防灾、道桥、现代结构 应用力学学报――CSCD――结构、防灾、道桥、现代结构 固体力学学报――CSCD――结构、防灾、道桥、现代结构 实验力学――CSCD――结构、防灾、道桥、现代结构 应用数学学报――CSCD――结构、防灾、道桥、现代结构 工程勘察――核心期刊――结构、防灾、道桥、岩土 工业建筑――核心期刊――结构、防灾、现代结构 中国腐蚀与防护学报――CSCD――防灾 自然灾害学报――CSCD――防灾 灾害学――CSCD――防灾 西安公路交通大学学报――CSCD、核心期刊――道桥 中......>>
我个人比较推荐你看建筑创作和建筑细部，这两个是设计施工相结合很好的书，建筑施工是比较结构方面的，我想更适合一些.每一期都是一个专题，好与坏看你的实际需要。比如木结构专题，钢结构专题，膜建筑，混凝土专题，改造专题等等。讲剖面构造图比较多，细部大样图都会有数据。
看你是搞哪行的咯．．．哪行的就看哪行的书嘛．实用点的就是《建筑施工》《建筑》《建筑技术》我有空看都是看这几个
那么建筑知识杂志怎么样的呢？以下中达咨询小编来简单介绍一下关于建筑知识杂志的基本情况：期刊简介：《建筑知识》杂志社是由中国建筑学会主办、中国建设部主管的建筑刊物，国内统一刊号：CN11-1243/TU，国际标准刊号：ISSN1002-8544)。中国知网全文收录。办刊宗旨：《建筑知识》杂志社刊登范围涉及建筑理论与设计、建筑结构、规划设计、建筑节能、园林绿化、工程管理、工程质量与管理、建设经济、建筑工程施工、工程技术、公路桥梁、建筑遗产等。论文发表要求：(1)论文要求：论点新颖，论证充分，结论可靠;条理分明，行文简练，用字规范;篇幅以四千字以内为宜，上交电子文件(word文档)。来稿须为未经公开发表的学术论著，本刊反对一稿多投。根据著权(fa)的有关规定，编辑部对来稿有权做文字性和技术性的修改、删除。如有特殊情况请在稿件附言中注明。(2)论文格式：题目、作者姓名、工作单位、地址及邮政编码、内容摘要、关键词、正文、参考文献。更多关于标书代写制作，提升中标率，点击底部客服免费咨询。
时代楼盘》杂志是香港科讯国际出版有限公司策划出版的大型建筑类专业月刊，创刊于2004年12月，全年12期，发行量为每期两万册，是全国首家反映楼盘设计领域现状及成果的专业刊物。刊物以传承“经典建筑，潮流设计”为宗旨；以“专业性、前瞻性、多样性”为办刊理念，多角度关注建筑设计的发展趋势，关注建筑设计师的思考与创意活动；推广设计师时尚、新颖的设计方案及成功案例
《科学技术与工程》是最新的核心期刊。我部推荐发表中文核心期刊：《热加工工艺》《机械设计与制造》《科学技术与工程》《制造业自动化 》《煤炭技术》《液压与气动》《科技通报 》《电气应用》《农业考古》《中国安全科学学报》需要速联。
是核心期刊，满足要求
不是核心期刊ASPT来源刊(ASPT是中国科学院文献情报中心（A）、中国社会科学院文献信息中心（S）、北京大学图书馆（P），中国学术（光盘版）电子杂志社（T）共同建设的《中国科学文献计量评价数据库》。一般来说核心期刊就是指《中文核心期刊要目总览》的收录期刊。//////////////////////////)出 版 地:北京国际标准刊号:ISSN 1671-1815国内统一刊号:CN 11-4688/T 期刊变更情况原：《技术经济协作》 国外数据库收录情况期刊获奖情况期刊主办信息联系与编辑部订 刊 信 息主 要 栏 目主管单位：中国科协主办单位：中国技术经济研究会编辑单位：《科学技术与工程》编辑部社 长：马阳主 编：马阳主 任：张利军地 址：北京市学院南路86号《科学技术与工程》编辑部邮政编码：100081电 话：传 真：网 址：国内统一刊号:CN 11-4688/T国际标准刊号：ISSN 1671-1815邮发代号：2-734单 价：16元/期定 价：384元/年科学论文科技简报科学学论坛
《 科学技术与工程》入选2011版中文核心期刊 经研究人员对相对文献的检索、统计和分析，以及学科专家评审，《科学技术与工程》入编北京大学图书馆《中文核心期刊要目总览》2011版综合性科学技术类的核心期刊。 详情可查看：百度文库 本刊在第四编“自然科学” 下面第一类“综合性科学技术” 编号93。
是双核心期刊，中文核心期刊+科技核心期刊，当然是国家级的了
《科学技术与工程》是国家科技部“中国科技论文统计源期刊”，是中国科技核心期刊。
已变为北大2011中文核心期刊了，原先是中文科技核心
在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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