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爽投不拒稿“二区神刊”全学科通吃! 1、《Scientific Data》 这是Springer Nature旗下的一个期刊,涉及的学科很广,从医学到计算机都能发。影响因子从4.9涨到6.9,还在往上走,是个潜力股。自引率5.8%,比较安全,而且有超过30%的文章是中国人发的,对国内学者很友好。审稿速度很快,平均1.5个月就能搞定,适合跨学科研究和数据驱动型论文。 2、《ACS Applied Materials & Interfaces》 这是材料领域的热门期刊,年发文量超过6000篇。有人实测返修后最快1周就能接收,录用率接近80%。虽然被调侃为“大水刊”,但影响因子8.2,分区是Q1,发一篇对毕业或评职称很有帮助。 又快又水的材料学sci期刊! 3、《Frontiers of Computer Science》 这个期刊的国人发文占比高达85%,编辑部效率很高,只要论文逻辑清晰、实验完整,基本不会被拒。影响因子从3.2涨到4.6,质量在提升。计算机专业的同学可以重点关注,如果附上代码开源链接或实际应用案例,中稿率会更高。 4、《Journal of Experimental Biology》 这是一个1895年创刊的英国老牌期刊,涵盖细胞生物学到生态学等多个领域。它是非开放获取(OA)期刊,没有版面费,性价比很高。审稿速度很快,有人投动物行为学研究,20天就接收了。不过自引率11.5%有点高,投稿前要确认单位的分区要求。 5、《Ecotoxicology and Environmental Safety》 这是环境科学与生态学领域的“潜力黑马”,影响因子从4.8涨到6.1。接收毒理学、生态修复等多学科交叉的研究。审稿平均1.2个月,录用率超过60%,很稳定。期刊官网还提供投稿模板,新手也能轻松上手。 6、《Energy And Buildings》 这个期刊对急着毕业或评职称的人来说是个好选择。审稿只要1个月,接收后免版面费。主要聚焦建筑节能、新能源应用等方向,有人投光伏建筑一体化研究,2个月就见刊了。 #期刊发表 #生物期刊 #环境期刊 #医学期刊 #SCI小助手
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登上Nature子刊!特征选择一区首选,效率飙升98% 在机器学习与数据挖掘领域,特征选择(Feature Selection)作为一项至关重要的预处理环节,正发挥着日益关键的作用。面对数据维度呈爆炸式增长的现状,大量冗余特征和噪声干扰严重威胁模型的泛化能力。此时,特征选择旨在从高维数据中精准识别最具判别性的特征子集,通过这一操作,不仅能够显著提升模型性能,有效降低计算复杂度,还能大幅增强模型的可解释性。正因如此,高效的特征选择方法已成为当下该领域的研究焦点。 目前,特征选择技术主要分为三大类: 过滤式(Filter)方法:这类方法具有独立于模型的显著优势,主要依靠卡方检验、互信息、方差分析等统计指标来评估特征的重要性。 包裹式(Wrapper)方法:该方法与特定学习器紧密结合,借助递归特征消除、遗传算法等搜索策略对特征子集进行优化。 嵌入式(Embedded)方法:其独特之处在于直接在模型训练过程中完成特征选择,典型的如 Lasso 回归、决策树特征重要性。 近年来,基于正则化约束、稀疏学习和集成特征评估的先进方法不断涌现,进一步推动了特征选择领域的发展。这些前沿技术在处理复杂高维数据时展现出强大的优势,为机器学习和数据挖掘在更多领域的应用拓展了广阔空间。 #深度学习 #机器学习 #论文 #论文创新点 #特征选择
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