● 2024年影响因子:4.6 Citescore:7.7
Machine Learning: Science and Technology (MLST)是一本跨学科期刊,致力于发表智能机器在物理、材料科学、化学、生物学、医学、地球科学、天文学和工程学等多学科领域的应用和发展。涉及领域包括:物理学和空间科学;设计和发现新材料和分子;材料表征技术;模拟材料、化学过程和生物系统;原子和粗粒度模拟;量子计算;生物学、医学和生物医学成像;地球科学(包括自然灾害预测)和气候学;模拟方法和高性能计算。同时,也包括机器学习方法在概念上的新进展:新的学习算法;深度学习架构;核心方法;概率和贝叶斯方法;生成方法;强化和主动学习;经常性和基于时间结构的方法;神经启发方法(包括神经形态计算)。