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      Machine Learning-science And Technology SCIE

      國際簡稱:MACH LEARN-SCI TECHN  參考譯名:機(jī)器學(xué)習(xí)-科學(xué)與技術(shù)

      主要研究方向:Multiple  非預(yù)警期刊  審稿周期:約Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days; 13 Weeks

      《機(jī)器學(xué)習(xí)-科學(xué)與技術(shù)》(Machine Learning-science And Technology)是一本由IOP PUBLISHING LTD出版的以Multiple為研究特色的國際期刊,發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評(píng)論文章和綜述文章,及時(shí)報(bào)道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實(shí)踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn),旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本開放期刊,近三年沒有被列入預(yù)警名單。該期刊享有很高的科學(xué)聲譽(yù),影響因子不斷增加,發(fā)行量也同樣高。

      • 2區(qū) 中科院分區(qū)
      • Q1 JCR分區(qū)
      • 194 年發(fā)文量
      • 6.3 IF影響因子
      • 開放 是否OA
      • 2020 創(chuàng)刊年份
      • Quarterly 出版周期
      • English 出版語言

      Machine Learning: Science and Technology? is a multidisciplinary open access journal that bridges the application of machine learning across the sciences with advances in machine learning methods and theory as motivated by physical insights. Specifically, articles must fall into one of the following categories:

      i) advance the state of machine learning-driven applications in the sciences,

      or

      ii) make conceptual, methodological or theoretical advances in machine learning with applications to, inspiration from, or motivated by scientific problems.

      Particular areas of scientific application include (but are not limited to):

      ? Physics and space science

      ? Design and discovery of novel materials and molecules

      ? Materials characterisation techniques

      ? Simulation of materials, chemical processes and biological systems

      ? Atomistic and coarse-grained simulation

      ? Quantum computing

      ? Biology, medicine and biomedical imaging

      ? Geoscience (including natural disaster prediction) and climatology

      ? Particle Physics

      ? Simulation methods and high-performance computing

      Conceptual or methodological advances in machine learning methods include those in (but are not limited to):

      ? Explainability, causality and robustness

      ? New (physics inspired) learning algorithms

      ? Neural network architectures

      ? Kernel methods

      ? Bayesian and other probabilistic methods

      ? Supervised, unsupervised and generative methods

      ? Novel computing architectures

      ? Codes and datasets

      ? Benchmark studies

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      Machine Learning-science And Technology期刊信息

      • ISSN:2632-2153
      • 出版語言:English
      • 是否OA:開放
      • E-ISSN:2632-2153
      • 出版地區(qū):ENGLAND
      • 是否預(yù)警:
      • 出版商:IOP PUBLISHING LTD
      • 出版周期:Quarterly
      • 創(chuàng)刊時(shí)間:2020
      • 開源占比:0.9936
      • Gold OA文章占比:99.53%
      • OA被引用占比:
      • 出版國人文章占比:0
      • 出版撤稿占比:
      • 研究類文章占比:98.97%

      Machine Learning-science And Technology CiteScore評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)(2024年最新版)

      CiteScore SJR SNIP CiteScore 指數(shù)
      9.1 1.506 1.403
      學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
      大類:Computer Science 小類:Software Q1 70 / 407

      82%

      大類:Computer Science 小類:Human-Computer Interaction Q1 26 / 145

      82%

      大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 73 / 350

      79%

      名詞解釋:CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù),是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個(gè)指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計(jì)算依據(jù)是期刊最近4年(含計(jì)算年度)的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。例如,2022年的 CiteScore 計(jì)算方法為:2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對(duì)2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量 注:文獻(xiàn)類型包括:文章、評(píng)論、會(huì)議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

      Machine Learning-science And Technology中科院評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

      中科院 2023年12月升級(jí)版

      Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
      物理與天體物理 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 綜合性期刊 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī):跨學(xué)科應(yīng)用 2區(qū) 2區(qū) 3區(qū)

      中科院 2022年12月升級(jí)版

      Top期刊 綜述期刊 大類學(xué)科 小類學(xué)科
      物理與天體物理 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī):跨學(xué)科應(yīng)用 3區(qū) 3區(qū)

      Machine Learning-science And Technology JCR評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)(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%

      Machine Learning-science And Technology歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

      影響因子
      中科院分區(qū)

      Machine Learning-science And Technology中國學(xué)者發(fā)文選摘

      Machine Learning-science And Technology同類期刊

      免責(zé)聲明

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