要提升在《Machine Learning-science And Technology》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)化稿件質量
精心準備論文：在投稿前，確保論文結構清晰、邏輯嚴謹、語言流暢，并符合期刊的格式要求。
摘要與關鍵詞：撰寫簡潔明了的摘要和準確無誤的關鍵詞，以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內容和創(chuàng)新點。
數據完整準確：確保研究數據完整、以便審稿人能夠快速驗證論文的可靠性和科學性。
3、積極溝通與合作
與編輯保持溝通、及時回應審稿意見、推薦審稿人。
4、選擇投稿時機
避開投稿高峰期、關注期刊動態(tài)。
5、利用專業(yè)服務
語言潤色服務：如果English不是作者的母語，可以考慮使用專業(yè)的語言潤色服務來修飾論文初稿和投稿信中的措辭，確保英語運用準確清晰。
《Machine Learning-science And Technology》雜志創(chuàng)刊于2020年，ISSN號：2632-2153，E-ISSN號：2632-2153，國際標準簡稱為MACH LEARN-SCI TECHN，中文名稱為：《機器學習-科學與技術》。
該雜志由IOP PUBLISHING LTD出版，出版語言為English，出版地區(qū)為ENGLAND，出版周期為Quarterly。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能領域的SCI學術期刊，被國際權威數據庫SCIE收錄，其在學術界擁有較高的影響力和學術地位。
《機器學習：科學與技術》是一本多學科的開放獲取期刊，它將機器學習在各個科學領域的應用與受物理洞察推動的機器學習方法和理論的進步聯系起來。具體而言，文章必須屬于以下類別之一：
i) 推動機器學習驅動的科學應用發(fā)展，
或
ii) 在機器學習方面取得概念、方法或理論進步，應用于科學問題、從科學問題中得到啟發(fā)或受其激勵。
科學應用的特定領域包括（但不限于）：
? 物理學和空間科學
? 新型材料和分子的設計和發(fā)現
? 材料表征技術
? 材料、化學過程和生物系統(tǒng)的模擬
? 原子和粗粒度模擬
? 量子計算
? 生物學、醫(yī)學和生物醫(yī)學成像
? 地球科學（包括自然災害預測）和氣候學
? 粒子物理學
? 模擬方法和高性能計算
機器學習方法中的概念或方法論進步包括（但不限于）：
? 可解釋性、因果關系和穩(wěn)健性
? 新的（受物理啟發(fā)的）學習算法
? 神經網絡架構
? 核方法
? 貝葉斯和其他概率方法
? 監(jiān)督、無監(jiān)督和生成方法
? 新型計算架構
? 代碼和數據集
? 基準研究
該雜志在中科院分區(qū)表中，大類學科“物理與天體物理”為2區(qū)，小類學科“COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE”為2區(qū)；在JCR分區(qū)等級為Q1。其影響因子為6.3。
投稿咨詢聲明：本信息依據互聯網公開資料整理，若存在錯誤，請及時聯系我們及時更正。
