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    如何提升《Evolving Systems》雜志的發(fā)表速度?

    來源:好投稿網(wǎng)整理 2024-09-19 18:40:40

    要提升在《Evolving Systems》雜志上的發(fā)表速度,可以從以下幾個方面著手:

    1、了解期刊特點與要求

    熟悉期刊定位、研讀投稿指南。

    2、優(yōu)化稿件質(zhì)量

    精心準(zhǔn)備論文:在投稿前,確保論文結(jié)構(gòu)清晰、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、語言流暢,并符合期刊的格式要求。

    摘要與關(guān)鍵詞:撰寫簡潔明了的摘要和準(zhǔn)確無誤的關(guān)鍵詞,以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內(nèi)容和創(chuàng)新點。

    數(shù)據(jù)完整準(zhǔn)確:確保研究數(shù)據(jù)完整、以便審稿人能夠快速驗證論文的可靠性和科學(xué)性。

    3、積極溝通與合作

    與編輯保持溝通、及時回應(yīng)審稿意見、推薦審稿人。

    4、選擇投稿時機

    避開投稿高峰期、關(guān)注期刊動態(tài)。

    5、利用專業(yè)服務(wù)

    語言潤色服務(wù):如果English不是作者的母語,可以考慮使用專業(yè)的語言潤色服務(wù)來修飾論文初稿和投稿信中的措辭,確保英語運用準(zhǔn)確清晰。

    《Evolving Systems》雜志ISSN號:1868-6478,E-ISSN號:1868-6486,國際標(biāo)準(zhǔn)簡稱為EVOL SYST-GER,中文名稱為:《不斷發(fā)展的系統(tǒng)》。

    該雜志由SPRINGER HEIDELBERG出版,出版語言為English,出版地區(qū)為GERMANY,出版周期為6 issues per year。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能領(lǐng)域的SCI學(xué)術(shù)期刊,被國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,其在學(xué)術(shù)界擁有較高的影響力和學(xué)術(shù)地位。

    《進化系統(tǒng)》涵蓋了動態(tài)進化系統(tǒng)領(lǐng)域的調(diào)查、方法論和應(yīng)用導(dǎo)向論文。‘進化系統(tǒng)’的靈感來自于動態(tài)變化和進化環(huán)境中系統(tǒng)模型進化的理念。與機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和相關(guān)學(xué)科中的標(biāo)準(zhǔn)方法不同,這些方法假設(shè)并先驗地固定模型結(jié)構(gòu),問題集中在參數(shù)優(yōu)化上,而進化系統(tǒng)允許模型結(jié)構(gòu)逐漸改變/進化。這種持續(xù)或終身學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)的目的是自我組織。它可以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)模式,更適合流數(shù)據(jù)、遷移學(xué)習(xí),并且可以識別和學(xué)習(xí)未知和不可預(yù)測的數(shù)據(jù)模式。這些特性對于自主機器人系統(tǒng)至關(guān)重要,因為這些系統(tǒng)在設(shè)計完成后(運行時)會繼續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

    《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩(wěn)、不可預(yù)測環(huán)境中系統(tǒng)建模、聚類、分類、預(yù)測和控制的各個方面的問題,并描述其設(shè)計的新方法和途徑。

    該期刊致力于從系統(tǒng)方法到案例研究和實際工業(yè)應(yīng)用的自我開發(fā)、自我組織和進化系統(tǒng)的主題。它涵蓋了方法論的各個方面,例如

    不斷發(fā)展的系統(tǒng)方法

    不斷發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)模糊系統(tǒng)

    不斷發(fā)展的分類器和聚類

    不斷發(fā)展的控制器和預(yù)測模型

    不斷發(fā)展的可解釋人工智能系統(tǒng)

    不斷發(fā)展的系統(tǒng)應(yīng)用

    而且還關(guān)注新的范式和應(yīng)用,包括醫(yī)學(xué)、機器人、商業(yè)、工業(yè)自動化、控制系統(tǒng)、交通、通信、環(huán)境監(jiān)測、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)、安全和電子服務(wù)、金融和經(jīng)濟。所有提交的方法和系統(tǒng)的共同特征是系統(tǒng)和環(huán)境的不斷發(fā)展。

    該期刊涵蓋與以下內(nèi)容相關(guān)的貢獻:

    1)機器學(xué)習(xí)、人工智能、計算智能和數(shù)學(xué)建模方法

    2)來自自然和生物學(xué)的靈感,包括神經(jīng)科學(xué)、生物信息學(xué)和分子生物學(xué)、量子物理學(xué)

    3)在工程、商業(yè)、社會科學(xué)中的應(yīng)用。

    該雜志在中科院分區(qū)表中,大類學(xué)科“計算機科學(xué)”為4區(qū),小類學(xué)科“COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE”為4區(qū);在JCR分區(qū)等級為Q3。其影響因子為2.7。

    聲明:本信息依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)公開資料整理,若存在錯誤,請及時聯(lián)系我們及時更正。

    影響因子:2.7

    ?ISSN:1868-6478

    EISSN:1868-6486

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