《Machine Learning-science And Technology》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：物理與天體物理， 分區：2區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：2區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區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，會參考中科院分區，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算機：人工智能領域的國際期刊，由IOP PUBLISHING LTD?出版，創刊于2020年，出版周期為Quarterly。

《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

《Machine Learning-science And Technology》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為6.3，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q1

按JIF指標學科分區，在學科：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指標學科分區，在學科：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》雜志的審稿周期預計為：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，期刊注重原創性與學術嚴謹性，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獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：9.1，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發文量：194篇

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