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《Evolving Systems》雜志接受AI輔助的論文嗎?

來源:好投稿網整理 2024-09-19 18:40:40

關于《Evolving Systems》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。

《Evolving Systems》雜志國際標準簡稱為EVOL SYST-GER,ISSN號:1868-6478,E-ISSN號:1868-6486。

該雜志由SPRINGER HEIDELBERG出版,出版周期為6 issues per year,出版語言為English。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE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。

《Evolving Systems》雜志中文名稱為:不斷發展的系統。

《進化系統》涵蓋了動態進化系統領域的調查、方法論和應用導向論文。‘進化系統’的靈感來自于動態變化和進化環境中系統模型進化的理念。與機器學習、數學建模和相關學科中的標準方法不同,這些方法假設并先驗地固定模型結構,問題集中在參數優化上,而進化系統允許模型結構逐漸改變/進化。這種持續或終身學習和領域適應的目的是自我組織。它可以適應新的數據模式,更適合流數據、遷移學習,并且可以識別和學習未知和不可預測的數據模式。這些特性對于自主機器人系統至關重要,因為這些系統在設計完成后(運行時)會繼續學習和適應。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩、不可預測環境中系統建模、聚類、分類、預測和控制的各個方面的問題,并描述其設計的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統方法到案例研究和實際工業應用的自我開發、自我組織和進化系統的主題。它涵蓋了方法論的各個方面,例如

不斷發展的系統方法

不斷發展的神經網絡和神經模糊系統

不斷發展的分類器和聚類

不斷發展的控制器和預測模型

不斷發展的可解釋人工智能系統

不斷發展的系統應用

而且還關注新的范式和應用,包括醫學、機器人、商業、工業自動化、控制系統、交通、通信、環境監測、生物醫學系統、安全和電子服務、金融和經濟。所有提交的方法和系統的共同特征是系統和環境的不斷發展。

該期刊涵蓋與以下內容相關的貢獻:

1)機器學習、人工智能、計算智能和數學建模方法

2)來自自然和生物學的靈感,包括神經科學、生物信息學和分子生物學、量子物理學

3)在工程、商業、社會科學中的應用。

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4區,小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能中位于4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Q3。

Cite Score數據顯示,CiteScore:7.8,SJR:0.746,SNIP:1.022

學科類別

大類:Mathematics,小類:Control and Optimization,分區:Q1,排名:10 / 130,百分位:92%; 大類:Mathematics,小類:Modeling and Simulation,分區:Q1,排名:25 / 324,百分位:92%;

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。

影響因子:2.7

?ISSN:1868-6478

EISSN:1868-6486

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