欢迎您在Machine Learning: Science and Technology期刊上发表研究文章

以下是MLST期刊正在征稿的特刊:
Focus on Machine Learning and the Physical Sciences
- 客座编辑:Emine Kucukbenli和 Vinicius Mikuni
- 主题范围:Organised in collaboration with the Machine Learning and the Physical Sciences workshop held at the 37th conference on Neural Information Processing Systems, this collection will showcase the findings presented during the workshop, covering the interface of machine learning and the physical sciences.
- 截止日期:2024年7月31日
Focus on Explainable Machine Learning in Sciences
- 客座编辑:Justyna Zwolak, Craig Greenberg和Rich Caruana
- 主题范围:MLST is excited to receive original articles from authors which highlights the work of researchers and practitioners working at the interface of science and machine learning, tackling the unique and pressing needs for explainable machine learning models in support of science and scientific discovery.
- 截止日期:2024年7月31日
Focus on Generative AI in Science
- 客座编辑:Juan Felipe Carrasquilla, Stephen R. Green, Lei Wang, Linfeng Zhang和Pan Zhang
- 主题范围:This collection explores the unprecedented potential of generative learning in modelling scientific data and inverse matter design. MLST would like to receive roadmaps, reviews and research articles that fit with the scope of this collection.
- 截止日期:2024年9月30日
Focus on Quantum Chemistry and Artificial Intelligence – learning from each other
- 客座编辑:Stefan Vučković和Attila Cangi
- 主题范围:This collection focuses on the transformative impact of Artificial Intelligence on quantum chemistry. We look forward to receiving submissions from all authors whose work fits with the scope of this focus collection.
- 截止日期:2025年1月31日
为什么要在MLST上发表文章?
- 快速出版:我们致力于提供快速、专业的出版服务,确保快速的初审、受理和出版。一旦被接受,您的文章将在24小时内被阅读和引用。
- 广泛的主题范围:MLST期刊欢迎所有科学领域的跨学科研究和多学科合作研究,增加您发表文章的机会。
- 高质量的研究:我们提供专业、有建设性和公平的同行评审,可以保证您的研究成为该领域最高质量的研究之一。
- 可引用的数据和代码:发表在MLST上的研究可以包括可引用的数据集和可编程代码,这增加了您的研究被引用的机会。
期刊介绍

- 2023年影响因子:6.3 Citescore:9.1
- 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。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)。