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Machine Learning-science And Technology
  • 中科院分区：2区
  • JCR分区：Q1
  • CiteScore ：9.1

Machine Learning-science And TechnologySCIE

国际简称：MACH LEARN-SCI TECHN 中文名称：机器学习-科学与技术

Machine Learning-science And Technology杂志是一本Multiple应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志，由IOP PUBLISHING LTD出版，该期刊创刊于2020年，出版周期为Quarterly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区2区，显示出其卓越的学术水平和影响力。

  • ISSN：2632-2153

  • 出版地区：ENGLAND

  • 出版周期：Quarterly

  • E-ISSN：2632-2153

  • 创刊时间：2020

  • 出版语言：English

  • 是否OA：开放

  • 预计审稿时间：约Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days; 13 Weeks

  • 影响因子：6.3

  • 是否预警：否

  • 研究方向：Multiple

  • 年发文量：194

  • 研究类文章占比：98.97%

  • Gold OA文章占比：99.53%

  • 开源占比：0.9936

  • 文章自引率：0.0441...

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杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

《机器学习：科学与技术》是一本多学科的开放获取期刊，它将机器学习在各个科学领域的应用与受物理洞察推动的机器学习方法和理论的进步联系起来。具体而言，文章必须属于以下类别之一：

i) 推动机器学习驱动的科学应用发展，

或

ii) 在机器学习方面取得概念、方法或理论进步，应用于科学问题、从科学问题中得到启发或受其激励。

科学应用的特定领域包括（但不限于）：

• 物理学和空间科学

• 新型材料和分子的设计和发现

• 材料表征技术

• 材料、化学过程和生物系统的模拟

• 原子和粗粒度模拟

• 量子计算

• 生物学、医学和生物医学成像

• 地球科学（包括自然灾害预测）和气候学

• 粒子物理学

• 模拟方法和高性能计算

机器学习方法中的概念或方法论进步包括（但不限于）：

• 可解释性、因果关系和稳健性

• 新的（受物理启发的）学习算法

• 神经网络架构

• 核方法

• 贝叶斯和其他概率方法

• 监督、无监督和生成方法

• 新型计算架构

• 代码和数据集

• 基准研究

值得一提的是，Machine Learning-science And Technology已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Quarterly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q1评级。此外，其CiteScore指数达到9.1，该期刊2023年的影响因子达到6.3，再次验证了其优秀学术水平。

Machine Learning-science And Technology是一本开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了物理与天体物理-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
否 否 物理与天体物理 2区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用
2区 2区 3区

JCR 分区（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 36 / 197

82%
学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 23 / 169

86.7%
学科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 15 / 134

89.2%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 43 / 198

78.54%
学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 40 / 169

76.63%
学科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 21 / 135

84.81%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
9.1 1.506 1.403
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Computer Science 小类：Software Q1 70 / 407

82%
大类：Computer Science 小类：Human-Computer Interaction Q1 26 / 145

82%
大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence Q1 73 / 350

79%

文章摘录

  • Machine learning phases in swarming systems Author: Xue, Tingting; Li, Xu; Chen, Xiaosong; Chen, Li; Han, Zhangang Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 4, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/acc007
  • Deep learning representations for quantum many-body systems on heterogeneous hardware Author: Liang, Xiao; Li, Mingfan; Xiao, Qian; Chen, Junshi; Yang, Chao; An, Hong; He, Lixin Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 4, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/acc56a

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