《Machine Learning-science And Technology》雜志投稿后多久回復取決于雜志審稿速度：預計約Submission to first decision before peer review: 3 days; Submission to first decision after peer review: 49 days; 13 Weeks 。投稿前請仔細閱讀相關投稿須知，有任何疑問可以聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Machine Learning-science And Technology》雜志于2020年創刊，刊號為ISSN：2632-2153，EISSN：2632-2153，是一本專注于Multiple領域的SCIE期刊，出版周期為：Quarterly，目前開放OA（開放訪問）。主要發表由專家撰寫的簡短且易于理解的文章，內容精煉且具有較高的學術價值，特別適合那些希望快速了解某一特定研究方向最新進展的讀者。

《機器學習：科學與技術》是一本多學科的開放獲取期刊，它將機器學習在各個科學領域的應用與受物理洞察推動的機器學習方法和理論的進步聯系起來。具體而言，文章必須屬于以下類別之一：

i) 推動機器學習驅動的科學應用發展，

或

ii) 在機器學習方面取得概念、方法或理論進步，應用于科學問題、從科學問題中得到啟發或受其激勵。

科學應用的特定領域包括（但不限于）：

? 物理學和空間科學

? 新型材料和分子的設計和發現

? 材料表征技術

? 材料、化學過程和生物系統的模擬

? 原子和粗粒度模擬

? 量子計算

? 生物學、醫學和生物醫學成像

? 地球科學（包括自然災害預測）和氣候學

? 粒子物理學

? 模擬方法和高性能計算

機器學習方法中的概念或方法論進步包括（但不限于）：

? 可解釋性、因果關系和穩健性

? 新的（受物理啟發的）學習算法

? 神經網絡架構

? 核方法

? 貝葉斯和其他概率方法

? 監督、無監督和生成方法

? 新型計算架構

? 代碼和數據集

? 基準研究

在收錄情況方面，《Machine Learning-science And Technology》雜志在中科院最新升級版分區表中，該雜志分區信息為大類學科物理與天體物理2區，影響因子為6.3，CiteScore為9.1，在Multiple領域的排名較為靠前，其 SJR為 1.506，SNIP為1.403，這些數據都反映出期刊在學術界具有較高的影響力和學術價值。

投稿SCI期刊后收到回復的時間因多種因素而異，具體時間如下：

初審階段：編輯初審通常在1-4周內完成，主要檢查論文的格式、規范性以及是否符合期刊的基本要求。

同行評審階段：若論文通過初審，編輯會將其發送給多位同行評審人進行詳細評估。這一階段是整個審稿過程中最耗時的部分，通常需要1-3個月。

終審階段：編輯在得到審稿人的反饋后，會根據審稿人的意見給出接收、小修、大修、拒稿等結果。這一階段的時間相對較短，通常在收到審稿意見后幾天到一周內完成。

投稿者在選擇期刊時，應考慮到審稿周期，并做好長期等待的準備，同時也要注意不同期刊的具體要求和效率可能大相徑庭。

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