關于《Evolving Systems》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。
SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：
一、AI輔助論文的使用限制
禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性
二、AI輔助的用途
語言潤色，文獻綜述，圖表推薦
三、建議與策略
1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。
2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。
3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。
4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。
《Evolving Systems》雜志國際標準簡稱為EVOL SYST-GER，ISSN號：1868-6478，E-ISSN號：1868-6486。
該雜志由SPRINGER HEIDELBERG出版，出版周期為6 issues per year，出版語言為English。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。
《Evolving Systems》雜志中文名稱為：不斷發展的系統。
《進化系統》涵蓋了動態進化系統領域的調查、方法論和應用導向論文。‘進化系統’的靈感來自于動態變化和進化環境中系統模型進化的理念。與機器學習、數學建模和相關學科中的標準方法不同，這些方法假設并先驗地固定模型結構，問題集中在參數優化上，而進化系統允許模型結構逐漸改變/進化。這種持續或終身學習和領域適應的目的是自我組織。它可以適應新的數據模式，更適合流數據、遷移學習，并且可以識別和學習未知和不可預測的數據模式。這些特性對于自主機器人系統至關重要，因為這些系統在設計完成后（運行時）會繼續學習和適應。
《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩、不可預測環境中系統建模、聚類、分類、預測和控制的各個方面的問題，并描述其設計的新方法和途徑。
該期刊致力于從系統方法到案例研究和實際工業應用的自我開發、自我組織和進化系統的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如
不斷發展的系統方法
不斷發展的神經網絡和神經模糊系統
不斷發展的分類器和聚類
不斷發展的控制器和預測模型
不斷發展的可解釋人工智能系統
不斷發展的系統應用
而且還關注新的范式和應用，包括醫學、機器人、商業、工業自動化、控制系統、交通、通信、環境監測、生物醫學系統、安全和電子服務、金融和經濟。所有提交的方法和系統的共同特征是系統和環境的不斷發展。
該期刊涵蓋與以下內容相關的貢獻：
1）機器學習、人工智能、計算智能和數學建模方法
2）來自自然和生物學的靈感，包括神經科學、生物信息學和分子生物學、量子物理學
3）在工程、商業、社會科學中的應用。
分區情況：
在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科計算機科學中位于4區，小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能中位于4區。
JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域為Q3。
Cite Score數據顯示，CiteScore：7.8，SJR：0.746，SNIP：1.022
學科類別
大類：Mathematics，小類：Control and Optimization，分區：Q1，排名：10 / 130，百分位：92%； 大類：Mathematics，小類：Modeling and Simulation，分區：Q1，排名：25 / 324，百分位：92%；
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