EI数据库免费（账号密码）检索入口，相信大多数发国外核心索引，特别是发EI文章的都有这种苦恼，每次投稿听机构反馈EI检索了，本来是件挺高兴的事情，但自己确无法核实到。主要原因是，EI数据库是有权限的，如图1登陆EI的Internet页面，网址：https://www.engineeringvillage.com。登陆是需要账号密码的，所以私人IP是无法登陆检索查询的.（数据库很昂贵，私人也负担注册不起）。
图1 登陆EI的Internet页面
EI数据库，是一个国际性的学术数据库，被国内各大高校及科研院所认可，本身学术实力是毋庸置疑的。在国内各个科研机构以及院校，用于追求最新的前沿技术。1992年，在清华大学拥有了镜像网站，近年来，随着国家综合实力的提升，以及各大院校、科研院所对此的看重，都有购买EI数据库。
所以，EI数据库免费（账号密码）检索入口，在小编看来，总结如下几种方式：
第一种方式：各大高校，校园内网IP或VPN登陆图书馆页面。本文以北京邮电大学图书馆为例，如图2登陆图书馆电子资源，点击数据库导航。点击进去后，如图3 找到EI数据库“EI village ”。即可顺利登陆EI数据库页面，这也是最直接的Ei数据库免费（账号密码）检索入口，登陆进去后，就可以查询自己的文章是否EI检索收录了。关于如何EI检索查询，可以参考这两篇篇文章：《EI是什么？》、《EI数据库使用指南(精华版)》
图2 登陆图书馆电子资源，点击数据库导航
图3 找到EI数据库“EI village ”
第二种方式：寻找类似我们这种做EI推荐的机构，也可以算是EI数据库免费（账号密码）检索入口了，如果作者需要查询，可以随时给我们留言，我们抽空帮你检索查询并回复你（这种方式相对于第一种方式的缺点在于，反馈时间可能时快时慢，毕竟小编也有自己的事情要做，见谅）。如图4可以登陆此页面留言EI检索查询：http://www.ei-istp.com/Ch/MessageList.Asp
图4 可以登陆此页面留言EI检索查询
第三种方式：找淘(Ma)宝(yun)，毕竟还是有很多老师想着赚外快，帮忙EI查询的，缺点就是要收费，个人不推荐，如果需要EI检索查询可以给我们留言或邮件，免费！
总结：如果单位没有EI数据库免费（账号密码）检索入口，我个人更推荐您寻找身在211或985高校的同事或朋友帮忙查询下，对于他们来说，无限制，很方便就能馆帮你查询到EI检索了。或者给我们留言，我们也会及时帮你反馈的。基本上就这几种了，以上个人经验之谈，如有不足之处，也可以随时给我留言或私信在线编辑。（完）
本文来源转载自：《EI数据库免费（账号密码）检索入口》http://www.ei-istp.com/New_691.html
评论
帮忙查一下这篇是否被EI收录
作者：Liu Qing, Chen Cong
EI会议：AOPC 2023: AI in Optics and Photonics
数据库：EI
能否帮我查下是否检索，非常感谢。
作者：Zhao Liu
会议：TTAE 2023 (第三届检测技术与自动化工程国际学术会议)
数据库：EI Compendex
能否帮我查下是否检索、检索报告，并发我邮箱，谢谢。
作者：Jing Liu,Yuting Chen,Jiafeng Li
数据库：EI
请帮忙查询是否被EI收录，谢谢
作者：Qingwei Zhang
期刊：Forensic Engineering
数据库：EI
能否帮我查下是否检索，非常感谢。
Rongzhen Qi, O. Zyabkina, Jan Meyer”
非常感谢！
作者：Xiuyan Zheng
会议：2022 3rd Information Communication Technologies Conference (ICTC 2022)
数据库：EI
能否帮我查下检索报告，并发我邮箱，谢谢。
PipeChina West Pipeline Campany,Urumuqi City,Xinjiang, China, Post-code:830011
是否被EI检索，谢谢！
Li, Yinxing (Xi'An Traffic Enginering Institute, Xi'an, Shaanxi; 710300, China) Source: Journal of Physics: Conference Series, v 1648, n 4, October 30, 2020, 2020 International Conference on Building Technology and Computer Science, BTCS 2020 - Big Data Technology
Database:Compendex
Document type:Conference article (CA)
（1）Network Information Security Pipeline Based on Grey Relational Cluster and Neural Networks
（2）Human-computer interaction evaluation model of software system based on grey fuzzy comprehensive evaluation method
（3）Practical Application of Computer Network Security Data Encryption Technology Based on Cloud Computing
（4）Computer Network Security Analysis Modeling Based on Deep Learning Algorithm
（5）Denoising Control Method of Abnormal Signals in Communication Networks Based on Big Data Analysis
(6)In-Depth Data Mining Method of Network Shared Resources Based on K-Means Clustering
Li, Yinxing (Xi'An Traffic Enginering Institute, Xi'an, Shaanxi; 710300, China) Source: Journal of Physics: Conference Series, v 1648, n 4, October 30, 2020, 2020 International Conference on Building Technology and Computer Science, BTCS 2020 - Big Data Technology
Database:Compendex
Document type:Conference article (CA)