400-808-1721 首页 购物车0
Machine Learning-science And Technology

Machine Learning-science And Technology

机器学习-科学与技术

  • 2区 中科院分区
  • Q1 JCR分区
期刊首页 期刊评价 了解投稿 期刊咨询

期刊简介

《Machine Learning-science And Technology》是由IOP PUBLISHING LTD出版社于2020年创办的英文国际期刊（ISSN: 2632-2153，E-ISSN: 2632-2153），该期刊长期致力于计算机：人工智能领域的创新研究，主要研究方向为Multiple。作为SCI、SCIE收录期刊（JCR分区 Q1，中科院 2区），本刊采用OA开放获取模式（OA占比%），以发表计算机：人工智能领域等方向的原创性研究为核心（研究类文章占比97.82%%）。凭借严格的同行评审与高效编辑流程，期刊年载文量精选控制在321篇，确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb of Science、Scopus等国际权威数据库，为学者提供推动物理与天体物理领域高水平交流平台。

投稿咨询

投稿提示

Machine Learning-science And Technology审稿周期约为13 Weeks。该刊近年未被列入国际预警名单，年发文量约321篇，录用竞争适中，主题需确保紧密契合物理与天体物理前沿。投稿策略提示：避开学术会议旺季投稿以缩短周期，语言建议专业润色提升可读性。

  • 物理与天体物理 大类学科
  • English 出版语言
  • 否 是否预警
  • SCI、SCIE 期刊收录
  • 321 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》（2026年3月发布）

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 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用
3区 3区

期刊分区表（2025年3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
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用
2区 3区 3区

期刊分区表（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

期刊分区表（2022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 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用
3区 3区

JCR分区

2025-2026年最新版

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 Q2 87 / 210

58.8
学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 70 / 185

62.4
学科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q1 26 / 140

81.8
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q2 75 / 210

64.52
学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 78 / 185

58.11
学科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES SCIE Q2 37 / 140

73.93

2023-2024年最新版

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 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
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（2026年6月最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore：6.7 SJR：0.872 SNIP：1.239
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Computer Science 小类：Software Q2 143 / 503

71%
大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence Q2 166 / 570

70%
大类：Computer Science 小类：Human-Computer Interaction Q2 73 / 196

63%

期刊发文

  • sFWI: physics-informed score-based generative modeling for robust full waveform inversio

    Author: Gai, Zicheng; Wang, Yanfei

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 2, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae55fb

  • Enhancing transfer learning in angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES) with spatially-aware representations via graph convolutio

    Author: Sugiarto, Hendrik Santoso; Ekahana, Sandy Adhitia; Wijaya, Bryan Christofer; Winata, Genta Indra; Soh, Y.; Aeppli, G

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 2, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae3fe7

  • UPD-Diff: a unified precipitation downscaling method based on multi-stream elucidating diffusion mode

    Author: Chen, Jiahan; Kong, Lingzhi; Cao, Yi; Zhong, Yuanzhi; Tang, Zhenfei; Li, Xinting; Yuan, Chengsheng

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 2, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae4da6

  • Interpretable feature interaction via statistical self-supervised learning on tabular dat

    Author: Zhang, Xiaochen; Xiong, Haoyi

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae3104

  • Machine learning-driven classification of natural disasters via parallel confidence fusio

    Author: Li, Hongru; Li, Xihai; Liu, Jihao; Wang, Yiting; Liu, Zhigang; Zeng, Xiaoniu

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae3c58

  • Data-driven and self-supervised spectral operator learning methods for heat conduction equation with variable source function

    Author: Wu, Xiangyao; Liu, Ziyuan; Bai, Ruijie; Wu, Yuhang; Qian, Xu

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae3e38

  • Error estimates for a physics-informed neural network in solving KdV equation

    Author: Guo, Jia; Liu, Ziyuan; Hou, Chenping

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae3c59

  • High-resolution regional SST AI downscaling based on multi-mode inputs from nested ROMS simulation

    Author: Chen, Xiaodan; Zheng, Fei; Xia, Jiangjiang; Zhu, Jiang; Shu, Yeqiang; Liu, Danian

    Journal: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. 2026; Vol. 7, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1088/2632-2153/ae3054

相关期刊

怎样选择期刊
投稿相关问题
投稿后咨询