《Machine Learning-science And Technology》雜志好發(fā)表嗎？
來(lái)源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:13:25 549人看過(guò)
《Machine Learning-science And Technology》雜志是一本專(zhuān)注于物理與天體物理領(lǐng)域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
《機(jī)器學(xué)習(xí)：科學(xué)與技術(shù)》是一本多學(xué)科的開(kāi)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(lái)。具體而言，文章必須屬于以下類(lèi)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(wèn)題、從科學(xué)問(wèn)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(guò)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(cè)）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(wú)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
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Machine Learning-science And Technology》雜志的影響因子為6.3，屬于JCR分區(qū)Q1區(qū)，中科院分區(qū)中大類(lèi)學(xué)科物理與天體物理為2區(qū)， 小類(lèi)學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計(jì)算機(jī)：人工智能為2區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認(rèn)可度，因此對(duì)稿件的質(zhì)量要求也相對(duì)較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 36 / 197 |
82% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 23 / 169 |
86.7% |
| 學(xué)科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 15 / 134 |
89.2% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 43 / 198 |
78.54% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 40 / 169 |
76.63% |
| 學(xué)科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 21 / 135 |
84.81% |
名詞解釋?zhuān)?br />WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫(kù)，Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來(lái)自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會(huì)在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
審稿周期預(yù)計(jì)：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 ，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對(duì)稿件質(zhì)量的嚴(yán)格把關(guān)。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究?jī)?nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價(jià)值，語(yǔ)言表達(dá)清晰準(zhǔn)確，符合雜志計(jì)算機(jī)：人工智能的格式和要求。
提前準(zhǔn)備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫(xiě)作進(jìn)度，以便有足夠的時(shí)間進(jìn)行修改和補(bǔ)充。同時(shí)，可以關(guān)注《Machine Learning-science And Technology》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機(jī)會(huì)，發(fā)表的可能性會(huì)更大。
聲明：以上內(nèi)容來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)資料，如有不準(zhǔn)確之處，請(qǐng)聯(lián)系我們進(jìn)行修改。
