IOP出版社机器学习系列最新期刊现已开放投稿

16 12月 2024 gabriels

我们很高兴地宣布，IOP出版社新推出的开放获取机器学习期刊系列现已正式开放投稿：

如果您的研究重点是机器学习、人工智能和数据驱动的计算方法在工程、地球、环境科学、医疗保健和生物工程领域的应用，欢迎您向以上期刊投稿！您的文章将有机会发表在我们的创刊号上！

此外，IOP出版社目前为这些新期刊免除所有文章出版费用，您可以免费以开放获取的方式发表您的研究文章。

主编介绍

Jay Lee

美国马里兰大学

“Machine Learning: Engineering期刊致力于利用人工智能推动新技术与创新，构建多样化计算设备的知识体系，影响广泛的应用领域。通过预测并避免各种工程系统中隐匿的问题，最终打造一个无忧且具有韧性的工业系统和工作环境。”

Pierre Gentine

美国哥伦比亚大学

“Machine Learning: Earth期刊聚焦于创新方法，以提升我们对大气、海洋、生物圈、水圈、冰冻圈和地圈等复杂相互作用的建模、预测和管理能力。期刊欢迎AI在地球系统中的应用，同时也关注算法方面的创新。”

Jimeng Sun

美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校

“Machine Learning: Health期刊旨在成为推进和推广AI与机器学习方法、系统及应用的首选资源，真正改善全球健康与福祉。我们的目标是为研究人员和实践者提供一个平台，展示创新成果，并激发全球健康领域与AI及机器学习领域的协作。”

广泛的多学科覆盖范围：该期刊系列覆盖广泛领域，汇聚所有从事机器学习和人工智能研究的社群。
提升研究影响力：通过完全开放获取的形式发表您的论文，最大程度地扩大研究的传播范围。目前，IOP出版社承担所有开放获取出版费用，因此该期刊对作者和读者均免费。
高质量的文章标准：严格的编辑标准，致力于发表在专业领域内具有重大突破的研究成果。
严格的同行评审：IOP出版社邀请来自全球的专家审稿人们进行严格的同行评审，保证高质量的在线出版工作，并由期刊专业的编辑委员会支持。
学会所有：IOP出版社是一家世界领先的学会出版社，获取的所有利润都将回馈给英国物理学会（IOP），用于支持世界各地的研究、教育和推广活动。

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。