Computational Intelligence and Neuroscience中科院中属于3区。
该刊的中文名《当前的艾滋病毒/艾滋病报告》，创刊于1968年，年发文量在119篇，依据往期投稿者经验反馈，该刊的审稿速度是约4.3个月。
计算智能和神经科学是一个跨学科领域的论坛神经计算、神经工程与人工智能、神经学家,认知科学家、工程师、心理学家、物理学家、计算机科学家,和人工智能研究人员等可以发布他们的工作在一个神经科学期刊,桥梁之间的差距,人工智能和工程。该杂志以计算神经科学的智能系统为重点，提供跨学科水平的研究和评论论文。该领域包括人工智能、人类认知、感知和动机的模型和计算理论等领域；脑模型，人工神经网络和神经计算。所有与构建理论和实际系统相关的项目都在其范围内，包括在适用的神经网络理论、监督和非监督学习方法、算法、体系结构、性能度量、应用统计学、软件仿真、硬件实现、基准测试、系统工程以及集成和创新应用领域的贡献。该杂志涵盖了计算机科学、数学、物理、心理学、认知科学、医学和神经生物学等学科。计算智能和神经科学方面的工作是指神经系统发展和功能的理论和计算方面的工作，可以是神经元网络层面的工作，也可以是细胞或亚细胞层面的工作。该杂志的主题包括但不限于计算，理论，实验，临床和应用方面的以下方面：神经建模和神经计算神经信号处理脑-机接口Neuron-electronicsNeuroneedback、神经康复Neuroinformatics脑电波，神经成像(fMRI, EEG, MEG, PET, NIR)神经回路：人工神经回路和生物神经回路神经控制与神经系统分析学习理论(监督/非监督/强化学习)基于知识的神经网络，概率，空间和时间的知识表示和推理学习分类器神经网络融合。模糊系统。进化算法受生物启发的智能体(架构、环境、适应/学习和知识管理)贝叶斯网络和概率推理群体智能，蚁群优化，多智能体系统知觉系统的计算方面;感知不同的(视觉、听觉和触觉)模式;知觉和选择性注意长期记忆、短期记忆和工作记忆认知现象的多层次(神经、心理、计算)分析自然和人工认知系统的综合理论神经科学的信息理论、控制理论和决策理论方法研究创造力、学习、知识和推理、情感和动机、意识和意识、感知和行动、决策和行动等的多学科计算方法。认知系统从人工生命，动力系统，复杂系统的角度神经生物学启发的进化系统专题文章将纳入原创研究论文或评论文章。文章被期望是高质量的贡献，代表新的和重要的研究，发展或应用的实际用途和价值。决定将基于文章的原创性、技术可靠性、清晰的阐述、科学贡献和多学科影响。
Computational Intelligence and Neuroscience中科院分区基础版：
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 3区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 NEUROSCIENCES 神经科学 | 2区 4区 | 否 | 否 |
Computational Intelligence and Neuroscience中科院分区升级版：
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 4区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 NEUROSCIENCES 神经科学 | 4区 4区 | 否 | 否 |
拓展阅读：
问题一：什么是中科院分区?
由于不同学科之间的SCI期刊很难进行比较和评价，中国科学院国家科学图书馆世界科学前沿分析中心(原中国科学院文献情报中心)，对目前SCI核心库加上扩展库期刊的影响力等因素，以年度和学科为单位，对SCI期刊进行4个等级的划分。一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。期刊分区表自2004年发布，延续至今;2019年推出升级版，实现基础版、升级版并存过渡，2022年只发布升级版。2004年至2023年《期刊分区表》数据每年底发布，从2025年开始改为年初发布。
问题二：什么是中科院分区基础版
将JCR中所有期刊分为数学、物理、化学、生物、地学、天文、工程技术、医学、环境科学、农林科学、社会科学、管理科学及综合性期刊13 大类。每个学科分类按照期刊的3年平均影响因子高低，分为4四个区，呈金字塔状分布：前5%为一区，6%~20%为二区，21%~50%为三区，后50%为四区。
问题三：中科院分区升级版
2022年开始，中科院开始只发布分区表升级版，升级版作了两方面升级：
(1)评价指标上，采用“期刊超越指数”替代传统的影响因子，突破均值指标的瓶颈，更客观、更全面地反映期刊整体水平，解决了学科差异、文献类型差异、偏态分布等问题。
“期刊超越指数”的计算方法：从期刊A选择的任一论文，其引用数大于从其它期刊选择的一篇相同主题、相同文献类型论文的引用数的概率。
(2)学科分类上，采用“Paper-level 归一化分类体系”，把每篇论文都划分到一个主题，和传统情况下的期刊属于什么学科，论文就属于什么学科的分类有很大差别。
问题四：我们选刊的时候该刊哪个分区?
其实两种分区方式都比较权威，主要取决于您的单位更认可哪种。