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《Data Science And Engineering》雜志接受AI輔助的論文嗎?

來源:好投稿網整理 2024-09-19 18:42:57

關于《Data Science And Engineering》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。

《Data Science And Engineering》雜志國際標準簡稱為Data Science And Engineering,ISSN號:2364-1185,E-ISSN號:2364-1541。

該雜志由Springer Nature出版,出版周期為4 issues per year,出版語言為English。作為一本專注于Engineering-Computational Mechanics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。

《Data Science And Engineering》雜志中文名稱為:數據科學與工程。

《數據科學與工程》(DSE)雜志響應了信息技術發展重點從 CPU 密集型計算到數據密集型計算的顯著變化,其中數據(尤其是大數據)的有效應用變得至關重要。新興學科數據科學與工程是一門跨學科領域,整合了計算機科學、統計學、信息科學和其他領域的理論和方法,專注于數據收集和管理、數據集成和關聯、從海量數據集中提取信息和知識以及在不同應用領域使用數據的高效技術和系統的基礎和工程。DSE 專注于理論背景和先進的工程方法,旨在為研究人員、專業人士和行業從業者提供一個主要論壇,分享他們在這個快速增長領域的知識。

它深入報道了數據科學和數據工程密切相關領域的最新進展。更具體地說,DSE 涵蓋四個領域:(i)數據本身,即數據(尤其是大數據)的性質和質量;(ii)從數據(尤其是大數據)中提取信息的原理; (iii) 數據密集型計算背后的理論;(iv) 用于分析和管理大數據的技術和系統。DSE 歡迎探討上述主題的論文。具體主題包括但不限于:(a) 數據的性質和質量;(b) 數據密集型計算的計算復雜性;(c) 用于解決大數據輸入問題的算法的設計和分析的新方法;(d) 從互聯網和傳感設備或傳感器網絡收集的數據的收集和集成;(e) 大數據的表示、建模和可視化;(f) 大數據的存儲、傳輸和管理;(g) 數據密集型計算的方法和算法,如大數據挖掘、大數據在線分析處理、基于大數據的機器學習、基于大數據的決策、大數據統計計算、大數據圖論計算、大數據線性代數計算以及基于大數據的優化。 (h) 數據密集型計算的硬件系統和軟件系統,(i) 數據安全、隱私和信任,以及(j) 大數據的新應用。

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2區,小類學科COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS計算機:信息系統中位于2區。

JCR分區信息按JIF指標學科分區,該雜志在COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS領域為Q1。

Cite Score數據顯示,CiteScore:10.4,SJR:1.836,SNIP:3.246

學科類別

大類:Computer Science,小類:Computer Science Applications,分區:Q1,排名:92 / 817,百分位:88%; 大類:Computer Science,小類:Software,分區:Q1,排名:49 / 407,百分位:88%;

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:5.1

?ISSN:2364-1185

EISSN:2364-1541

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