《Machine Learning-science And Technology》雜志好發表嗎？
來源：優發表網整理 2024-09-18 11:13:25 311人看過
《Machine Learning-science And Technology》雜志是一本專注于物理與天體物理領域的期刊，發表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
《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
發表難度
影響因子與分區：《Machine Learning-science And Technology》雜志的影響因子為6.3，屬于JCR分區Q1區，中科院分區中大類學科物理與天體物理為2區， 小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能為2區，較高的影響因子和較好的分區表明其在學術界具有較高的影響力和認可度，因此對稿件的質量要求也相對較高，發表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區（數據版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 36 / 197 |
82% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 23 / 169 |
86.7% |
| 學科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 15 / 134 |
89.2% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 43 / 198 |
78.54% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 40 / 169 |
76.63% |
| 學科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES | SCIE | Q1 | 21 / 135 |
84.81% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學術信息的重要數據庫，Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息，來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分，根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區中，最后的劃分結果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質量最高。
審稿周期預計：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 ，審稿周期也體現了編輯部對稿件質量的嚴格把關。
發表建議
提高稿件質量：確保研究內容具有創新性和學術價值，語言表達清晰準確，符合雜志計算機：人工智能的格式和要求。
提前準備：根據審稿周期，建議作者提前規劃好研究和寫作進度，以便有足夠的時間進行修改和補充。同時，可以關注《Machine Learning-science And Technology》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機會，發表的可能性會更大。
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