關于《Machine Learning》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。

《Machine Learning》雜志創刊于1986年，國際標準簡稱為MACH LEARN，ISSN號：0885-6125，E-ISSN號：1573-0565。

該雜志由Springer US出版，出版周期為Monthly，出版語言為English。作為一本專注于工程技術-計算機：人工智能領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Machine Learning》雜志中文名稱為：機器學習。

機器學習是研究計算學習方法的國際論壇。該期刊發表的文章報告了應用于各種學習問題的廣泛學習方法的實質性成果，包括但不限于：

學習問題：分類、回歸、識別和預測；問題解決和規劃；推理和推論；數據挖掘；網絡挖掘；科學發現；信息檢索；自然語言處理；設計和診斷；視覺和語音感知；機器人和控制；組合優化；游戲；各種工業、金融和科學應用。

學習方法：監督和無監督學習方法（包括學習決策和回歸樹、規則、聯結網絡、概率網絡和其他統計模型、歸納邏輯編程、基于案例的方法、集成方法、聚類等）；強化學習；基于進化的方法；基于解釋的學習；類比學習方法；自動知識獲取；從指令中學習；數據模式可視化；集成架構中的學習；多策略學習；多智能體學習。

分區情況：

在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科計算機科學中位于3區，小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能中位于3區。

JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域為Q2。

Cite Score數據顯示，CiteScore：11，SJR：1.72，SNIP：2.57

學科類別

大類：Computer Science，小類：Software，分區：Q1，排名：45 / 407，百分位：89%； 大類：Computer Science，小類：Artificial Intelligence，分區：Q1，排名：54 / 350，百分位：84%；

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