SSCI即社会科学引文索引，SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。
投稿来说是比较难的，发省级的就比较简单的。
ssci和sci的区别就在于：ssci是社会科学引文索引，检索收录的是人文社科方向的文献或者期刊以及其他形式的科研成果，比如历史、经济、法律等等学科，sci则是科学引文索引，检索涵盖的专业与ssci是不同的，主要是理科专业。
ssci和sci的区别是什么？ssci和sci都是由美国科学信息研究所研发的学术检索系统，二者只有一个字母之差，看上去就密切关系，事实也的确如此，ssci和sci可以说是同等级别的检索系统，在国内认可度非常之高，对于个人乃至对于国家科研水平的提升都有着重要意义。
从数量上说ssci数量更少一些，ssci期刊目前约有3100本，sci约有8600本，物以稀为贵，所以ssci论文的发表难度会更大一些，但这并不意味着ssci的价值就要更高一筹，ssci和sci属于不同的领域，所以也没有什么可比性，适合不同专业的作者发表，只要适用于作者，就是好的刊物、好的论文。
如果作者的文章同时涉及文科理科，运气够好的话还可以同时被ssci和sci检索，总体来说ssci和sci是不相上下的，认可度和影响力都是非常之高的，
SSCI即社会科学引文索引，SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具，已经收录了3000多种期刊~投SSCI，说难也难，说不难也不难，看你写文章的水平还有你选的期刊的影响因子~~你可以选择影响因子小的SSCI期刊投~~加油！！
SSCI期刊即社会科学引文索引，是世界最重要的社会科学期刊索引，全世界大概3000种左右，它的难度对学生来说的话比较大，国内博士生能发一篇就已经不错了。关于经济、地理、心理学论文比其它社会科学容易发点。如有不懂，请追问，如满意，望采纳
SCI是美国《科学引文索引》的英文简称，其全称为： Science Citation Index,它是世界三大检索系统(EI，SCI，ISTP)之一，是由美国科学情报研究所(Institute for Scientific Information，简称ISI)1961创立并出版的一部世界著名的期刊文献检索工具，它是根据现代情报学家加菲尔德(Engene Garfield)1953年提出的引文思想而创立的。 SCI中的所有论文都是从ISI巨大的自然科学资料库(SCI date base)中选取的，这个资料库的文献源主要是期刊。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。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、多种文字，这些国家主要有美国、英国、荷兰、德国、俄罗斯、法国、日本、加拿大等，也收录一定数量的中国刊物，并包括少量的专著。 SSCI社会科学引文索引》（SSCI） 《社会科学引文索引》（Social Science Citation Index，简称SSCI ，）为美国科学情报研究所建立的综合性社科文献数据库，涉及经济、法律、管理、心理学、区域研究、社会学、信息科学等。收录50个语种的1700多种重要的国际性期刊，累计约350万条记录。
当然不是了，他们是有区别的。主要表现在：SCI即《科学引文索引》(Science Citation Index)，是由美国科学信息研究所(Institute for Scientific Information 简称ISI)创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。SCI涵盖学科超过100个，主要涉及农业、生物及环境科学;工程技术及应用科学;医学与生命科学;物理及化学;行为科学。而SSCI全文收录1809种世界最重要的社会科学期刊，内容覆盖包括人类学、法律、经济、历史、地理、心理学等55个领域。收录文献类型包括：研究论文，书评，专题讨论，社论，人物自传，书信等。选择收录(Selectively Covered)期刊为1300多种。以上这些当然不是很全了，有关具体的信息，你可以来58期刊网看看。
1、科学引文索引（Science Citation Index、缩写：SCI）是由美国科学资讯研究所（Institute for Scientific Information，简称ISI）于1960年上线投入使用的一部期刊文献检索工具，其出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库。
2、社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index, SSCI）是一种跨学科的学术引用文献索引，由美国科学资讯研究所（Institute for Scientific Information, ISI）所发展，类似于科学引文索引，为汤森路透（Thomson Reuters）的产品。
影响
科学引文索引以布拉德福(S. C. Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E. Garfield)引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。因此，SCI是目前国际上被公认的最具权威的科技文献检索工具。
科学引文索引以其独特的引证途径和综合全面的科学数据，通过统计大量的引文，然后得出某期刊某论文在某学科内的影响因子、被引频次、即时指数等量化指标来对期刊、论文等进行排行。被引频次高，说明该论文在它所研究的领域里产生了巨大的影响，被国际同行重视，学术水平高。由于SCI收录的论文主要是自然科学的基础研究领域，所以SCI指标主要适用于评价基础研究的成果，而基础研究的主要成果的表现形式是学术论文。
参考资料：
百度百科 科学引文索引
百度百科 社会科学引文索引
SSCI即社会科学引文索引，是由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。1999年SSCI全文收录1809种世界最重要的社会科学期刊，内容覆盖包括人类学、法律、经济、历史、地理、心理学等55个领域。收录文献类型包括：研究论文，书评，专题讨论，社论，人物自传，书信等。SCI即科学引文索引，是由美国科学信息研究所创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。SCI创刊于1961年。经过40年的发展完善，已从开始时单一的印刷型发展成为功能强大的电子化、集成化、网络化的大型多学科、综合性检索系统。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3700多种。通过其严格的选刊标准和评估程序来挑选刊源，使得SCI收录的文献能够全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。
学术顾问了解医学sci论文发表审稿较快的有三个月时间,正常周期需要半年时间,有的会更长。而且
又是谁家？论文中写作到发表一般要多久一般？你大概要在一个月左右，因为它要必须。嗯，反复的呃，然后写好了还要修改这样的话，嗯，大概需要一个月。一件。
sci论文从写作到发表，一般要三个月左右，写作的修改和润色，然后还是要等审核意见。
这个论文写好之后发表 大约至少需要六个月的 因为核心期刊是很难 发表的
一般一个月以内，主编直接拒稿的话，会给你回复的。你也可以直接咨询。涉密的文件或数据当然不能发表，如果属于科研成果且符合相关法律的话，当然可以投稿～
给你个意见，如果方便的话你可以通过你朋友或者什么关系，去找到你们城市李的某所大学里面的教授或者博士，先让他们看看，觉得你的思想有没有值得肯定的可能性。完成这一步之后，如果你的想法真的是很牛B，相信离在《科学》上面发表的日子不愿了。
杨振宁和李政道共同在美国《物理评论》上发表《对弱相互作用中宇称守恒的质疑》一文，认为至少在弱相互作用的领域内，宇称并不守恒。是年底，吴健雄等科学家通过严格试验证实了这一理论。1957年12月10日，35岁的杨振宁和31岁的李政道因此登上了斯德哥尔摩诺贝尔奖领奖台在1905年，年近26岁的爱因斯坦连续发表了三篇论文（《光量子》、《布朗运动》和《狭义相对论》），在物理学三个不同领域中取得了历史性成就，特别是狭义相对论的建立和光量子论的提出，推动了物理学理论的革命你也想像他们一样吗???????
那个~大叔,英语的问题~
挺难的，相当于顶级SCI期刊，你觉得呢~
2022投稿的人工智能顶会论文一周之内有结果。根据查阅相关公开信息显示：一周之内就会出结果会议论文相对于普通的论文来讲，其要求比较低，大部分的会议论文在一周之内就会出结果，如果论文的查重率比较低。
文/陈根
人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点 。
作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进 社会 发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动 社会 形态转变的基本潜质， 因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮 科技 革命和产业变革的关键力量 。
纵观 历史 ，每一次 科技 革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。
美国领先，中国跟进
2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以44.2分领先，中国以32.3分位居第二，欧盟则以23.5分位居第三 。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。
事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。
60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。 比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。
而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段 。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。
从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位 。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了2.7倍。
尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。 但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为2.23次，而中国为1.36 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。
尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。 近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。
在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位 。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 88.4%，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到12.6美元。
从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告， 截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家 。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。
而从企业 历史 统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。
美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲 。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。
人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。 只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术 。
根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。
中美角逐，追赶和超越
尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。
经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。 不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。
从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进 。
早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。
美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。
从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。 纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的1.86%下降到2018年的0.7%。
目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。 这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。
横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶 。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。
2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。
从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局 。
对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。 百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。
应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。
着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势， 包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。
此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。
人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。