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Machine Learning-science And Technology

Machine Learning-science And Technology是一份國(guó)際專業(yè)期刊，致力于匯集全球范圍內(nèi)最優(yōu)秀的物理與天體物理-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE研究者，為他們提供一個(gè)展示最新研究成果、交流學(xué)術(shù)思想的平臺(tái)。該期刊中文名稱：機(jī)器學(xué)習(xí)-科學(xué)與技術(shù)，國(guó)際簡(jiǎn)稱：MACH LEARN-SCI TECHN，在中科院分區(qū)表2023年12月升級(jí)版中大類學(xué)科位于2區(qū)。本刊是一本OA開放訪問期刊，該刊預(yù)計(jì)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 。

基礎(chǔ)信息
  • 大類學(xué)科：物理與天體物理
  • 小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 是否預(yù)警：否
  • 影響因子：6.3
  • ISSN：2632-2153
  • E-ISSN：2632-2153
  • CiteScore：9.1
  • 出版語(yǔ)言：English
  • 出版商：IOP PUBLISHING LTD
  • 出版地區(qū)：ENGLAND
  • 出版周期：Quarterly
  • 是否預(yù)警：否
  • 創(chuàng)刊時(shí)間：2020
  • 文章自引率：0.0441...
  • 是否OA：開放
  • 出版地區(qū)：ENGLAND
  • 影響因子：6.3
  • 年發(fā)文量：194
  • 出版周期：Quarterly
  • CiteScore：9.1
  • 研究類文章占比：98.97%
  • Gold OA文章占比：99.53%
  • 開源占比：0.9936

期刊簡(jiǎn)介

Machine Learning-science And Technology雜志是一本開放獲取期刊，由IOP PUBLISHING LTD出版，Quarterly發(fā)行一次。該雜志是物理與天體物理領(lǐng)域方面發(fā)表綜合文章的國(guó)際論壇。此外，該期刊還有助于促進(jìn)這些研究領(lǐng)域的科學(xué)家之間的交流，從而開發(fā)新的研究機(jī)會(huì)，通過新發(fā)現(xiàn)推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展，并接觸到各個(gè)層次的科學(xué)家。該刊入選的論文應(yīng)具有廣泛意義的數(shù)據(jù)、綜合研究或概念。

Machine Learning-science And Technology已被國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE收錄。該刊歡迎來自所有物理與天體物理及其相關(guān)領(lǐng)域的投稿，編輯們致力于迅速評(píng)估和發(fā)表提交的論文，同時(shí)堅(jiān)持高標(biāo)準(zhǔn)，該期刊發(fā)表多種類型的內(nèi)容，包括原創(chuàng)研究論文、綜述、信件、通訊和評(píng)論，這些內(nèi)容詳細(xì)闡述了該領(lǐng)域的重大進(jìn)展并涵蓋熱門話題。

中科院SCI分區(qū)表

中科院分區(qū) 2023年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
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)
否 否
中科院分區(qū) 2022年12月升級(jí)版
大類學(xué)科 小類學(xué)科 Top期刊 綜述期刊
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)
否 否

中科院分區(qū)表被廣泛應(yīng)用于國(guó)際科研評(píng)價(jià)體系中。許多國(guó)際學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、研究基金以及大學(xué)都采用這種分區(qū)方式來評(píng)估研究者的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和水平，這使得中科院SCI期刊分區(qū)在國(guó)際上得到了廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用。中科院SCI期刊分區(qū)的計(jì)算方式主要基于期刊的三年平均影響因子， 這一計(jì)算方式更準(zhǔn)確地反映期刊在一段時(shí)間內(nèi)的學(xué)術(shù)影響力和水平。

JCR分區(qū)（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%

Cite Score（2024年最新版）

  • CiteScore：9.1
  • SJR：1.506
  • SNIP：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%

CiteScore分區(qū)標(biāo)準(zhǔn)主要是基于學(xué)科領(lǐng)域期刊的引用次數(shù)排名進(jìn)行劃分的。具體來說，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)將期刊分為四個(gè)區(qū)域：Q1、Q2、Q3和Q4。Q1區(qū)包含的是引用次數(shù)排名最前的前25%的期刊，這些期刊在學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)具有最高的影響力。接下來的Q2區(qū)包含引用次數(shù)排名次高的25%的期刊，以此類推，Q3和Q4區(qū)分別包含引用次數(shù)排名中等的和后25%的期刊。

期刊指數(shù)

影響因子和CiteScore統(tǒng)計(jì)圖

影響因子和CiteScore都是重要的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠幫助研究者和學(xué)者了解期刊的學(xué)術(shù)影響力。影響因子（Impact Factor）和CiteScore在計(jì)算方式和覆蓋范圍上有所不同。影響因子主要關(guān)注期刊過去兩年內(nèi)發(fā)表的論文被引用的次數(shù)，而CiteScore則考慮了過去三年的數(shù)據(jù)。此外，影響因子是基于Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算的，而CiteScore則是基于Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)。這使得兩種指標(biāo)在評(píng)估學(xué)術(shù)期刊時(shí)具有不同的側(cè)重點(diǎn)和覆蓋范圍。

中科院分區(qū)表統(tǒng)計(jì)圖

該期刊中國(guó)學(xué)者近期發(fā)表論文選摘

  • Machine learning phases in swarming systems 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 Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2023; Vol. 4, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/acc56a
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若用戶需要出版服務(wù)，請(qǐng)聯(lián)系出版商：IOP PUBLISHING LTD, TEMPLE CIRCUS, TEMPLE WAY, BRISTOL, ENGLAND, BS1 6BE。

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