《Machine Learning-science And Technology》雜志是一本專注于物理與天體物理領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Machine Learning-science And Technology》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Machine Learning-science And Technology》雜志年發文量為：194篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

期刊分區：《Machine Learning-science And Technology》雜志在中科院的分區為2區，而在JCR的分區為Q1。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Machine Learning-science And Technology》雜志IF影響因子為：6.3。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Machine Learning-science And Technology》雜志簡介

中文簡稱：機器學習-科學與技術
國際標準簡稱：MACH LEARN-SCI TECHN
出版商：IOP PUBLISHING LTD
出版周期：Quarterly
出版年份：2020年
出版地區：ENGLAND
ISSN：2632-2153
ESSN：2632-2153
研究方向：Multiple

《機器學習：科學與技術》是一本多學科的開放獲取期刊，它將機器學習在各個科學領域的應用與受物理洞察推動的機器學習方法和理論的進步聯系起來。具體而言，文章必須屬于以下類別之一：

i) 推動機器學習驅動的科學應用發展，

或

ii) 在機器學習方面取得概念、方法或理論進步，應用于科學問題、從科學問題中得到啟發或受其激勵。

科學應用的特定領域包括（但不限于）：

? 物理學和空間科學

? 新型材料和分子的設計和發現

? 材料表征技術

? 材料、化學過程和生物系統的模擬

? 原子和粗粒度模擬

? 量子計算

? 生物學、醫學和生物醫學成像

? 地球科學（包括自然災害預測）和氣候學

? 粒子物理學

? 模擬方法和高性能計算

機器學習方法中的概念或方法論進步包括（但不限于）：

? 可解釋性、因果關系和穩健性

? 新的（受物理啟發的）學習算法

? 神經網絡架構

? 核方法

? 貝葉斯和其他概率方法

? 監督、無監督和生成方法

? 新型計算架構

? 代碼和數據集

? 基準研究

在中科院分區表中，大類學科為物理與天體物理2區， 小類學科為COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能2區。

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