《Machine Learning-science And Technology》杂志目前处于几区？

《Machine Learning-science And Technology》杂志在中科院分区中的情况如下：大类学科：物理与天体物理， 分区：2区； 小类学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能， 分区：2区。

中科院分区决定了SCI期刊在学术界的地位和影响力，对科研人员和学术机构具有重要的参考价值，具体如下：

对SCI期刊的评价：中科院分区通过将SCI期刊按照3年平均影响因子划分为不同的等级，为科研人员和学术机构提供了一个评估SCI期刊学术影响力的重要依据。分区越高，说明该期刊在学科内的学术影响力越大，发表的文章质量越高。

对科研人员的成果评估：科研人员发表的论文所在的中科院分区，可以作为评估其研究成果质量的一个指标。

对科研资源的分配：中科院分区在科研资源分配方面也起到重要作用。科研机构在制定科研政策、分配科研资源时，会参考中科院分区。

对科研人员投稿的指导：中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了参考。科研人员在选择投稿期刊时，会参考中科院分区，以提高论文被接受的可能性，并增加研究成果的影响力。

《Machine Learning-science And Technology》杂志是一本专注于计算机：人工智能领域的国际期刊，由IOP PUBLISHING LTD 出版，创刊于2020年，出版周期为Quarterly。

《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

《Machine Learning-science And Technology》杂志学术影响力具体如下：

在学术影响力方面，IF影响因子为6.3，显示出其在计算机：人工智能学领域的学术影响力和认可度。

JCR分区：Q1

按JIF指标学科分区，在学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q1，排名：36 / 197，百分位：82%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中为Q1，排名：23 / 169，百分位：86.7%；MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中为Q1，排名：15 / 134，百分位：89.2%；

按JCI指标学科分区，在学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中为Q1，排名：43 / 198，百分位：78.54%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中为Q1，排名：40 / 169，百分位：76.63%；MULTIDISCIPLINARY SCIENCES中为Q1，排名：21 / 135，百分位：84.81%；

《Machine Learning-science And Technology》杂志的审稿周期预计为：平均审稿速度约Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days; 13 Weeks ，投稿需满足English撰写，期刊注重原创性与学术严谨性，明确拒绝抄袭或一稿多投，Gold OA占比：99.53%，这使得更多的研究人员能够免费获取和引用这些高质量的研究成果。

该杂志其他关键数据：

CiteScore分区（数据版本：2024年最新版）：9.1，进一步证明了其学术贡献和影响力。

年发文量：194篇

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