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  • 首頁 > SCI > Journal Of Machine Learning Research雜志 > 雜志問答 400-808-1721

    《Journal Of Machine Learning Research》雜志的收稿范圍和要求是什么?

    來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:00:39 1273人看過

    《Journal Of Machine Learning Research》雜志收稿范圍涵蓋計算機(jī)科學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

    平均審稿速度 約2月 ,影響因子指數(shù)4.3。

    該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

    具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團(tuán)隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

    出版商聯(lián)系方式:MICROTOME PUBL, 31 GIBBS ST, BROOKLINE, USA, MA, 02446

    其他數(shù)據(jù)

    是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
    開放 173 349
    Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
    0.00% 4.3 0
    研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
    100.00% SCIE

    歷年IF值(影響因子):

    歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

    歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

    歷年自引數(shù)據(jù):

    發(fā)文統(tǒng)計

    2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

    國家/地區(qū) 數(shù)量
    USA 366
    CHINA MAINLAND 75
    France 66
    England 61
    GERMANY (FED REP GER) 50
    Canada 34
    Switzerland 32
    Israel 23
    Netherlands 15
    Singapore 14

    2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

    機(jī)構(gòu) 數(shù)量
    UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 61
    CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 30
    CARNEGIE MELLON UNIVERSITY 27
    STANFORD UNIVERSITY 21
    UNIVERSITY OF CHICAGO 21
    MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... 20
    ETH ZURICH 19
    GOOGLE INCORPORATED 19
    UNIVERSITY OF MICHIGAN SYSTEM 19
    UNIVERSITY OF OXFORD 19

    近年引用統(tǒng)計:

    期刊名稱 數(shù)量
    J MACH LEARN RES 430
    ANN STAT 264
    IEEE T INFORM THEORY 161
    J R STAT SOC B 138
    J AM STAT ASSOC 136
    MACH LEARN 90
    BIOMETRIKA 74
    NEURAL COMPUT 63
    MATH PROGRAM 62
    SIAM J OPTIMIZ 62

    近年被引用統(tǒng)計:

    期刊名稱 數(shù)量
    IEEE ACCESS 1488
    NEUROCOMPUTING 494
    J MACH LEARN RES 430
    SENSORS-BASEL 266
    SCI REP-UK 263
    PATTERN RECOGN 253
    EXPERT SYST APPL 229
    IEEE T NEUR NET LEAR 226
    APPL SCI-BASEL 218
    KNOWL-BASED SYST 208

    近年文章引用統(tǒng)計:

    文章名稱 數(shù)量
    Deep Hidden Physics Models: Deep... 49
    Neural Architecture Search: A Su... 43
    Automatic Differentiation in Mac... 29
    To Tune or Not to Tune the Numbe... 26
    Pyro: Deep Universal Probabilist... 26
    All Models are Wrong, but Many a... 25
    Emergence of Invariance and Dise... 22
    PyOD: A Python Toolbox for Scala... 22
    Quantized Neural Networks: Train... 20
    Hyperband: A Novel Bandit-Based ... 20

    聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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