機器學習-科學與技術

期刊簡介

《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

機器學習-科學與技術創刊于2020年，由IOP PUBLISHING LTD出版社出版。其研究的主題領域包括但不限于Multiple，是一本在物理與天體物理領域具有重要影響力的國際期刊。該期刊涵蓋了物理與天體物理的多個子領域，旨在全面理解和解決物理與天體物理問題。

根據最新的數據，機器學習-科學與技術的影響因子為6.3，CiteScore為9.1，SJR為1.506，SNIP為1.403，中科院分區為2區，這些指標均顯示了該期刊在物理與天體物理領域的優秀地位。

該刊以English作為出版語言。對于English非母語的作者，期刊建議使用語言編輯服務，以確保文稿的語法和拼寫錯誤得到糾正，并符合科學English的標準。如果想實現快速順利的投稿發表，建議您聯系本站的客服團隊，將為您提供專業的選刊建議，并在整個投稿過程中提供細致的指導。