《Data & Knowledge Engineering》雜志作為一本專注于計(jì)算機(jī)：人工智能領(lǐng)域的知名學(xué)術(shù)期刊，其審稿標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格，拒稿情況時(shí)有發(fā)生。

當(dāng)稿件被拒時(shí)，以下是一些建議，幫助您妥善處理并尋求改進(jìn)：

一、冷靜分析，接受批評(píng)

首先，收到拒稿通知時(shí)，認(rèn)真閱讀編輯或?qū)徃迦说姆答仯@些反饋通常包含了對(duì)論文的具體評(píng)價(jià)和改進(jìn)建議，是提升論文質(zhì)量的重要參考。

二、深入分析拒稿原因

拒稿原因可能涉及多個(gè)方面，包括但不限于：

（1）論文內(nèi)容與期刊主題不符（2）論文創(chuàng)新性不足（3）論文質(zhì)量不高（4）投稿時(shí)機(jī)不佳

三、制定修改計(jì)劃

根據(jù)審稿人的反饋，制定詳細(xì)的修改計(jì)劃，這包括：

（1）增強(qiáng)論文創(chuàng)新性（2）優(yōu)化論文結(jié)構(gòu)和語言（3）補(bǔ)充實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和結(jié)果（4）仔細(xì)校對(duì)論文格式

四、與編輯或?qū)徃迦藴贤?/span>

可以通過郵件或電話等方式與編輯或?qū)徃迦诉M(jìn)行溝通，從而更有針對(duì)性地修改論文。

五、重新投稿或改投其他期刊

在完成論文修改后，可以選擇重新投稿至《Data & Knowledge Engineering》雜志或改投其他期刊。

通過這些措施，可以不斷提升自己的研究能力和論文寫作水平，為未來的學(xué)術(shù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

Data & Knowledge Engineering(中文譯名數(shù)據(jù)與知識(shí)工程雜志)是一本專注于計(jì)算機(jī)：人工智能,工程技術(shù)領(lǐng)域的國(guó)際期刊，致力于為全球COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域的研究者提供一個(gè)高質(zhì)量的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。該期刊ISSN：0169-023X，E-ISSN：1872-6933，出版周期Monthly。

在中科院的大類學(xué)科分類中，該期刊屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)范疇，而在小類學(xué)科中，它主要涵蓋了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE這一領(lǐng)域。編輯部誠摯邀請(qǐng)廣大計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專家學(xué)者投稿，內(nèi)容可以涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)的綜合研究、實(shí)踐應(yīng)用、創(chuàng)新成果等方面。

同時(shí)，我們也歡迎學(xué)者們就相關(guān)主題進(jìn)行簡(jiǎn)短的交流和評(píng)論，以促進(jìn)學(xué)術(shù)界的互動(dòng)與合作。為了保證期刊的質(zhì)量，審稿周期預(yù)計(jì)為 約12.0個(gè)月 。在此期間，編輯部將對(duì)所有投稿進(jìn)行嚴(yán)格的同行評(píng)審，以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)用性。

值得一提的是，Data & Knowledge Engineering近期并未被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單，這意味著其學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力得到了廣泛認(rèn)可。該期刊為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。因此，關(guān)注并投稿至Data & Knowledge Engineering無疑是一個(gè)明智的選擇，這將有助于提升您的學(xué)術(shù)聲譽(yù)和研究成果的傳播。