《Machine Learning-science And Technology》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學(xué)科：物理與天體物理， 分區(qū)：2區(qū)； 小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計(jì)算機(jī)：人工智能， 分區(qū)：2區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學(xué)術(shù)界的地位和影響力，對(duì)科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)具有重要的參考價(jià)值，具體如下：

對(duì)SCI期刊的評(píng)價(jià)：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級(jí)，為科研人員和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)評(píng)估SCI期刊學(xué)術(shù)影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學(xué)科內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對(duì)科研人員的成果評(píng)估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評(píng)估其研究成果質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)。

對(duì)科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C(jī)構(gòu)在制定科研政策、分配科研資源時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)。

對(duì)科研人員投稿的指導(dǎo)：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時(shí)，會(huì)參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Machine Learning-science And Technology》雜志是一本專注于計(jì)算機(jī)：人工智能領(lǐng)域的國際期刊，由IOP PUBLISHING LTD?出版，創(chuàng)刊于2020年，出版周期為Quarterly。

《機(jī)器學(xué)習(xí)：科學(xué)與技術(shù)》是一本多學(xué)科的開放獲取期刊，它將機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用與受物理洞察推動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和理論的進(jìn)步聯(lián)系起來。具體而言，文章必須屬于以下類別之一：

i) 推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)應(yīng)用發(fā)展，

或

ii) 在機(jī)器學(xué)習(xí)方面取得概念、方法或理論進(jìn)步，應(yīng)用于科學(xué)問題、從科學(xué)問題中得到啟發(fā)或受其激勵(lì)。

科學(xué)應(yīng)用的特定領(lǐng)域包括（但不限于）：

? 物理學(xué)和空間科學(xué)

? 新型材料和分子的設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)

? 材料表征技術(shù)

? 材料、化學(xué)過程和生物系統(tǒng)的模擬

? 原子和粗粒度模擬

? 量子計(jì)算

? 生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)成像

? 地球科學(xué)（包括自然災(zāi)害預(yù)測）和氣候?qū)W

? 粒子物理學(xué)

? 模擬方法和高性能計(jì)算

機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的概念或方法論進(jìn)步包括（但不限于）：

? 可解釋性、因果關(guān)系和穩(wěn)健性

? 新的（受物理啟發(fā)的）學(xué)習(xí)算法

? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

? 核方法

? 貝葉斯和其他概率方法

? 監(jiān)督、無監(jiān)督和生成方法

? 新型計(jì)算架構(gòu)

? 代碼和數(shù)據(jù)集

? 基準(zhǔn)研究

《Machine Learning-science And Technology》雜志學(xué)術(shù)影響力具體如下：

在學(xué)術(shù)影響力方面，IF影響因子為6.3，顯示出其在計(jì)算機(jī)：人工智能學(xué)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力和認(rèn)可度。

JCR分區(qū)：Q1

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：36 / 197，百分位：82%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q1，排名：23 / 169，百分位：86.7%；MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中為Q1，排名：15 / 134，百分位：89.2%；

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)，在學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：43 / 198，百分位：78.54%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q1，排名：40 / 169，百分位：76.63%；MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中為Q1，排名：21 / 135，百分位：84.81%；

《Machine Learning-science And Technology》雜志的審稿周期預(yù)計(jì)為：平均審稿速度約Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days; 13 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：99.53%，這使得更多的研究人員能夠免費(fèi)獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：9.1，進(jìn)一步證明了其學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和影響力。

年發(fā)文量：194篇

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