欢迎您在全新的机器学习期刊系列发表研究文章
立即投稿，IOP出版社将全额资助文章发表费用，您可以免费、开放获取地发表研究成果。
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探索我们的新文章类型
Machine Learning: Engineering、Machine Learning:Health和Machine Learning: Earth推出了几种新的文章类型，以更好地服务研究群体：
- 数据集文章（Dataset Articles）：重点介绍可复用的数据集，帮助其他研究人员理解和使用数据，而非用于验证假设或提出新解读。
- 基准类文章（Benchmarks）：展示在相同问题或数据集上不同方法、模型、代码、算法或软件的表现。
- 挑战类文章（Challenges）：发表学术社群主导的挑战性研究，旨在通过开发新算法、数据集和工作流程来解决具体的科研问题。
除此之外，我们仍继续接受传统文章类型，如原创研究文章、快讯、观点文章、综述文章和研究路线图等。
我们非常期待有机会在期刊中发表您的研究成果，期待与您合作！>>点击此处链接，了解更多期刊信息。
期刊介绍
- Machine Learning: Engineering是一本多学科开放获取期刊，致力于在所有工程领域应用机器学习、人工智能数据驱动的计算方法。该期刊还发表介绍机器学习和人工智能在方法、理论或概念上的进展，并将其应用于所有工程领域的研究。
- Machine Learning: Earth是一本多学科开放获取期刊，致力于在地球、环境、气候科学、可持续发展的所有领域应用机器学习、人工智能和数据驱动的计算方法。该期刊发表应用数据驱动方法的研究报告，这些方法提高了我们对地球系统的认识，以及对生物圈、水圈、冰冻圈、大气圈和地圈之间相互作用的认识。
- Machine Learning: Health是一本多学科开放获取期刊，致力于在医疗保健、医学、生物、临床和健康科学领域应用机器学习、人工智能和数据驱动的计算方法。该期刊还发表机器学习和人工智能在方法、理论或概念上的进展，并将其应用于医学和健康科学的研究。