Elsevier旗下，几乎不拒稿的SCI期刊

1.《Information Fusion》中科院分区1区，影响因子14.8，自引率11.50%该期刊是信息融合领域的顶级期刊，涵盖计算机科学、人工智能、数学等多学科领域，期刊涵盖信息融合领域的多个方面，包括但不限于：数据/图像融合、特征融合、决策融合和多级融合。分布式和无线传感器网络。多传感器管理和实时应用。人工智能、机器学习和深度学习在信息融合中的应用。在机器人技术、生物医学、交通、经济和金融信息系统等领域的应用。

2.《Medical Image Analysis》中科院分区1区，影响因子10.7，自引率5.60%，该刊具有很高的学术影响力，发表的论文质量高，专注于医学和生物图像分析领域的最新研究成果，特别强调计算机视觉、虚拟现实和机器人技术在生物医学成像中的应用。文章类型：期刊接受高质量的原创论文，重点关注算法和策略的开发与实现。开放获取：期刊提供开放获取选项，作者可以选择支付文章处理费用以使文章免费获取。审稿周期：从投稿到首次决定的时间为13天，从投稿到接受的平均时间为304天。版面费：期刊不收取版面费。

3.《Advanced Engineering Informatics 》中科院分区：1区，影响因子8，自引率21.20%，文章类型：原创研究论文、综述文章。语言：英语。原创性：论文必须原创，未在其他期刊发表，重复率需控制在10%以内。格式要求：建议使用单栏格式，包含题目、作者姓名、单位、通信作者邮箱、摘要、关键词、正文、总结、基金项目、参考文献等。主要涉及工程技术领域的工程综合及其基础研究 ，注重来稿文章表述的清晰度以及其与读者群体和研究领域的相关性。

4. 《Knowledge-Based Systems》中科院分区1区，影响因子7.2，自引率9.70%，审稿周期：平均约7.8个月。年发文量：2023-2024年为874篇。自引率：约8.59%。国人发文情况：近三年国人发文量为2066篇，排名第一，对国内研究者较为友好。该刊研究方向为机器学习理论、方法和算法；数据科学理论、方法和技术等。

5.《Neural Networks》中科院分区1区，影响因子6，自引率11.70%，跨学科性：编委会成员来自心理学、神经生物学、计算机科学、工程学、数学和物理学等多个领域。高影响力：作为计算机科学和人工智能领域的顶级期刊，其学术影响力和编辑质量在同类期刊中名列前茅。该刊是全球三大最古老的神经建模学会的官方期刊，发表有关大脑和行为过程建模以及将这些模型应用于计算机和相关技术的原创研究和评论文章。