《Machine Learning-science And Technology》杂志影响录用的因素有哪些？

《Machine Learning-science And Technology》杂志是一本专注于物理与天体物理领域的高质量期刊，该杂志的录用率受多种因素影响，想具体了解可联系杂志社或咨询在线客服。

《Machine Learning-science And Technology》杂志的录用率受多种因素影响，具体如下：

年发文量：《Machine Learning-science And Technology》杂志年发文量为：194篇。年发文量较大的期刊，相对而言录用率会高一些。

质量与创新性：论文的科学性、严谨性、数据可靠性以及创新性是关键。

期刊分区：《Machine Learning-science And Technology》杂志在中科院的分区为2区，而在JCR的分区为Q1。

论文质量：包括研究设计的合理性、数据的可靠性、分析方法的科学性等。

影响力与排名：《Machine Learning-science And Technology》杂志IF影响因子为：6.3。高影响力的期刊通常对论文质量要求更高，录用率相对较低。

审稿流程：严格的多轮审稿流程会筛选掉部分稿件，导致录用率下降。

投稿数量：在特定时期内，若大量研究者集中向某期刊投稿，会导致稿件堆积，录用率下降。

SCI期刊的录用率受多重因素影响，作者应根据自身研究特点选择合适的期刊，并确保稿件质量以提高录用机会，投稿前务必仔细阅读期刊的投稿指南，并与杂志社保持良好沟通。

《Machine Learning-science And Technology》杂志简介

中文简称：机器学习-科学与技术
国际标准简称：MACH LEARN-SCI TECHN
出版商：IOP PUBLISHING LTD
出版周期：Quarterly
出版年份：2020年
出版地区：ENGLAND
ISSN：2632-2153
ESSN：2632-2153
研究方向：Multiple

《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

在中科院分区表中，大类学科为物理与天体物理2区， 小类学科为COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能2区。

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