來源：學術之家整理 2025-03-18 15:43:08
1.Web of Science平臺查詢：使用瀏覽器打開Web of Science的官方網站。請注意，該網站可能需要注冊登錄才能使用。在搜索框中輸入想要查詢的期刊名稱，進行搜索。在搜索結果中找到對應的期刊，點擊進入期刊詳情頁面，可以找到期刊的影響因子以及分區情況。Web of Science通常提供JCR分區信息，包括Q1、Q2、Q3、Q4四個分區。
2.中科院文獻情報中心查詢：使用瀏覽器打開中科院文獻情報中心的官方網站，或進入其期刊分區查詢頁面，在搜索結果中找到對應的期刊，查看其分區情況。中科院文獻情報中心的分區主要是根據期刊超越指數來劃分，與JCR分區有所不同，但同樣具有參考價值。
3.聯系期刊編輯部：如果對某個期刊的分區情況有疑問，可以直接聯系雜志社或咨詢在線客服。
需要注意的是，如果目標期刊未被SCI收錄，則無法查詢到JCR分區信息；部分新興期刊或非英文期刊可能不在JCR數據庫中。在選擇期刊時，除了考慮分區情況外，還需要綜合考慮期刊的影響力、發表難度、研究領域等因素。
《Machine Learning-science And Technology》是一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的English學術期刊，創刊于2020年，由IOP PUBLISHING LTD出版商出版，出版周期Quarterly。該刊發文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域，旨在及時、準確、全面地報道國內外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領域的科學研究等工作中取得的經驗、科研成果、技術革新、學術動態等。
《Machine Learning-science And Technology》中文名稱：《機器學習-科學與技術》，ISSN號為2632-2153，E-ISSN號為2632-2153。Quarterly出版一期特刊，專注于計算機：人工智能領域的關鍵概念，提供最新的研究概述。
《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現
? 材料表征技術
? 材料、化學過程和生物系統的模擬
? 原子和粗粒度模擬
? 量子計算
? 生物學、醫學和生物醫學成像
? 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、因果關系和穩健性
? 新的（受物理啟發的）學習算法
? 神經網絡架構
? 核方法
? 貝葉斯和其他概率方法
? 監督、無監督和生成方法
? 新型計算架構
? 代碼和數據集
? 基準研究
該刊已被SCIE數據庫收錄，顯示了其學術影響力和認可度。此外，該期刊在中科院最新升級版分區表中，被歸類為物理與天體物理大類2區，COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能小類2區，進一步證明了其在學術界的地位。
從影響因子來看，《Machine Learning-science And Technology》雜志的影響因子為：6.3 ，這表明該期刊所發表的論文在學術界具有廣泛的影響力和引用率。該期刊的CiteScore為9.1，SJR為1.506，SNIP為1.403，顯示出其在國際學術界的重要影響力。
近年中科院分區趨勢圖
近年IF值(影響因子)趨勢圖
影響因子：是美國科學信息研究所(ISI)的期刊引證報告(JCR)中的一項數據。指的是某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。自1975年以來，每年定期發布于“期刊引證報告”(JCR)。
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