分类：论文发表指南 时间：2025-01-13 热度：625
《Machine Learning-Science and Technology》(MLST)是一本跨学科期刊，致力于发表智能机器在物理、材料科学、化学、生物学、医学、地球科学、天文学和工程学等多学科领域的应用和发展。
1、影响因子
《Machine Learning-Science and Technology》期刊的最新影响因子为6.3
2、自引率
《Machine Learning-Science and Technology》期刊的自引率为6.30%
3、期刊分区
WOS期刊SCI分区( 2023-2024年最新版)
中国科学院SCI期刊分区( 2023年12月最新升级版)
4、发文量
《Machine Learning-Science and Technology》期刊的年发文量为194篇
5、研究领域及方向
涉及领域包括：物理学和空间科学;设计和发现新材料和分子;材料表征技术;模拟材料、化学过程和生物系统;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;模拟方法和高性能计算。同时，也包括机器学习方法在概念上的新进展：新的学习算法;深度学习架构;核心方法;概率和贝叶斯方法;生成方法;强化和主动学习;经常性和基于时间结构的方法;神经启发方法(包括神经形态计算)
6、文章类型
机器学习：科学与技术 欢迎提交以下类型的文章：
研究论文： 原创性研究工作报告;一般不超过8500字。
信件： 简洁、高影响力、原创的研究文章，报告了值得优先处理和快速发表的领域的及时发展。一封信的长度通常不应超过日记本的八页(5000 字)。 提交信件的作者应说明为什么这项工作很紧急并需要快速出版。
数据集文章：数据集文章描述新的精选数据集，或已批准的数据存储库中可用的现有数据集的重要扩展，提供其收集、处理、文件格式等的详细信息。这些文章的重点是帮助其他人理解和重用数据，而不是而不是检验假设，或提出新的解释、方法或深入分析。
观点： 委托社区领袖人物发表评论，强调 《机器学习：科学与技术》 和其他地方报告的新研究的影响和更广泛的影响。
主题评论： 这些文章由各自领域的顶尖研究人员撰写，介绍了特定领域的背景和概述以及当前的技术水平。专题评论文章通常由编辑委员会邀请。
基准：基准旨在描述应用于一致问题或数据集的不同方法/模型/代码/算法/软件的性能，报告其性能的有效性，并包括结果的比较分析。
挑战：挑战报告社区主导的举措，其重点是通过创建新算法、数据集和/或工作流程来解决特定的科学问题。
路线图：关于某个主题的 2-3 页简短观点的集合。每个部分都有不同的作者，并且这些部分组合在一起形成一篇文章以供发表。路线图涵盖了该领域热门话题的广度，并且比专题评论文章更具前瞻性。每个观点都应该着眼于该主题的历史和现状、当前和未来的挑战以及应对挑战所需的科学技术进步。
技术说明： 与数据集和代码相关的简短描述符。
评论和回复：对期刊先前发表的作品的评论或批评。原始文章的作者将被邀请提交回复。
7、审稿周期
官网数据：平均Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days;
网友分享：5 Weeks
8、版面费
机器学习：科学与技术没有订阅费，出版费用完全由文章出版费(APC)资助。APC费用为2185英镑/2595欧元/3000美元。
9、期刊信息
期刊官网：https://iopscience.iop.org/journal/2632-2153
期刊投稿：https://mc04.manuscriptcentral.com/mlst-iop
10、总结
《Machine Learning-science And Technology》创刊于2020年，由IOP PUBLISHING LTD出版商出版，收稿方向涵盖Multiple全领域，此刊是该细分领域中属于非常不错的SCI期刊，在行业细分领域中学术影响力较大，专业度认可很高，所以对原创文章要求创新性较高，如果您的文章质量很高，可以尝试。最关键的是投稿难度适中，审稿快速，是毕业发文的高性价比之选，对毕业发文有要求的小伙伴不妨纳入考虑。
