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机器学习的相关期刊直播(2024年12月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

机器学习的相关期刊

高质量机器学习期刊推荐，审稿快影响因子高嘿，大家好！今天给大家推荐一个在机器学习领域非常不错的SCI期刊，特别适合计算机方向的同学们。 𐟌Ÿ 期刊名称：《Machine Learning》影响因子：7.5 自引率：3.1% 𐟌Ÿ 期刊特点：这本期刊在机器学习领域可是大名鼎鼎的计算机三区SCI期刊。目前影响因子是7.5，还在不断上升，未来可能会突破8。自引率只有3.1%，完全在安全范围内，不用担心被预警。而且这个期刊还没有版面费，真的是良心期刊。唯一的缺点就是审稿时间有点不稳定，有时候快有时候慢。不过，如果你想要高质量又容易发表的期刊，不妨试试它！希望这篇推荐对大家有帮助，祝大家学术顺利！𐟓š

医学影像与深度学习结合的创新方向𐟔劦œ€近，一些想要入门影像组学的同学找到了我，其中包括一些对医学不太了解的计算机学生，也有一些对深度学习不太熟悉的影像学学生。我发现很多导师让学生自学，缺乏具体的指导。因此，我想分享一些关于如何找到创新点的想法。 𐟔 特征提取与定义利用深度学习技术提取更复杂的特征，这些特征可能更好地反映肿瘤的生物学性质。例如，开发新的特征提取算法也是一个重要的创新点。 𐟕’ 加入时间序列分析关注随时间变化的影像特征，通过分析治疗前后影像特征的变化，可以评估患者对治疗的反应。 𐟒ᠦ𗱥𚦥�𙠧𓕥ˆ›新最新的深度学习技术可以帮助我们构建更加智能和高效的预测模型。引入强化学习等新兴算法，可以让模型在处理实际临床数据时更具适应性，提高模型的可解释性也是非常重要的一步。 𐟓š 多种数据源如果数据充足，整合不同类型的影像数据，如CT、MRI和PET，甚至是基因组和病理相关的资源和数据，进行多模态数据融合也是一个非常好的方式。大家有没有发现，传统的生信分析、传统机器学习预测和传统影像组学套路，似乎都不太好过审了。我建议如果没有好的数据和idea的同学，可以考虑深度学习交叉医学影像，投临床类期刊，目前还是发文的热门方向𐟙‹。

祝贺：2024年11月18日，我们的论文《Investigating the Surface Damage of Fuzhou’s Ancient Houses (Gu-cuo) and its Non-destructive Testing Method Constructed via Machine Learning》（福州古厝表面损伤调查及基于机器学习的无损检测方法）一文已在线发表在MDPI（Multidisciplinary Digital Publishing Institute）旗下的期刊Coatings（ISSN: 2079-6412）（SCIE、Scopus）之中。线上阅读地址：网页链接

香港中文大学CS博士全奖申请指南 𐟎“ 招生专业香港中文大学的计算机科学（Computer Science, CS）MPhil/PhD项目，等同于北美的CS专业。招生主要通过申请，不需要推荐信和考研成绩。研究助理岗位为合同制，适合那些希望暂时休整、提升科研能力、冲刺名校博士的同学。 𐟔 研究方向实验室主要专注于强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域，包括以下方向：安全强化学习（Safe/Constrained RL）人反馈强化学习（RL from Human Feedback）和逆强化学习（Inverse RL）具身智能（Embodied AI）相关应用，如智能交通生成模型（Generative Auto-Driving World）、灵巧手控制（Dexterous Manipulation）等。实验室鼓励根据个人背景和兴趣调整研究方向，甚至开辟新领域。实验室已经在机器学习领域的顶级会议和期刊上发表多篇论文，包括NeurIPS、ICML、ICRL等CCF-A/B类会议和期刊。 𐟓… 入学时间入学时间为2025年秋季。建议对实验室感兴趣的同学尽早联系，以获得每月5K的补贴。 𐟑袀𐟏력ꌥ㎦ 𜊥ꌥš„指导风格非常 hands-on，提供细致的指导，期待学生积极参与科研选题和研究过程，并给予积极反馈和思考。实验室与学生之间的关系类似于合作伙伴和同事，共同合作，争取做出有影响力的工作。实验室的本科直博生均以第一作者身份在NeurIPS、ICML、ICRL三大顶会发表多篇文章。 𐟓š 招生名额未来招生名额有限，希望感兴趣的同学能尽快联系。

【细菌“人口”变化，或是疾病幕后黑手？】许多与细菌相关的疾病，如炎症性肠病或结直肠癌，与肠道微生物组的改变有关。不过，11月14日发表在期刊Cell 上的一项研究表明网页链接，这些疾病可能是由细菌负荷（微生物密度）的变化而不是某个细菌的相对丰度引起的。研究人员使用机器学习模型发现，至少有一半通常被认为是细菌相关状况的肠道细菌种类的变化，可能是由细菌负荷的总变化而非疾病本身所触发的。

图像处理领域高影响力SCI期刊推荐大家好！今天为大家推荐一本在图像处理领域具有高影响力的计算机SCI期刊！ ✅ 容易发表 ✅ 审稿速度快图像处理是一门研究数字图像处理及其相关技术的学科，主要关注如何将数字图像转换为更有用且易于解释的形式。该领域涉及多个方面，包括图像采集、处理、分析、表示、压缩、识别与重新合成等。图像处理技术已广泛应用于计算机视觉、机器学习、人工智能、医学成像、遥感图像处理、安全监控等领域。对于计算机方向的本科生想要保研、硕博生想要毕业、硕士生想要申博的朋友们，这本期刊是一个非常好的选择！

上海AI实验室招募多模态大模型研究精英嘿，人工智能爱好者们！如果你对多模态大模型感兴趣，那么上海人工智能实验室的OpenCompass团队绝对值得你关注。我们正在招募实习和全职员工，机会难得，千万不要错过哦！团队概览 𐟓š OpenCompass团队专注于多模态大模型的研究与开发，目标是提升模型在真实世界复杂任务中的处理能力和泛化性。我们主要研究多模态大模型的推理能力、创造能力和具身场景能力，通过对大模型机理的分析和理解，探索创新算法。团队影响力 𐟌Ÿ 我们的团队在多模态大模型领域有着显著的影响力，积极参与国际顶级学术会议和期刊，发表了多篇高质量论文。我们希望吸引更多有志于在该领域做出贡献的人才加入我们。开放职位：多模态大模型评测工程师 𐟓Š 职责：负责多模态大模型评测框架的开发与维护负责多模态大模型榜单交付，及评测体系影响力建设为特定多模态任务或能力构建相应评测基准分析整理实验结果，清晰有效地报告和展示研究成果要求：硕士及以上学历，人工智能、计算机、自动化等相关专业扎实的机器学习基础，至少在计算机视觉/机器学习/自然语言处理等顶级会议期刊上发表过一篇论文优秀的代码能力，熟悉Python，掌握Pytorch等机器学习框架，有过较大规模项目开发及维护的经历开放职位：多模态大模型研究实习生 𐟎“ 职责：为前沿多模态能力构建评测及对齐数据，以推动多模态大模型的能力演进深入研究多模态大模型方向的前沿技术，重点关注评测、对齐等相关方向参与研发多模态大模型相关前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利要求：扎实的数据结构和算法设计基础，熟练掌握Pytorch深度学习框架，有大型开源项目经验优先熟悉大模型基础架构，算法基础扎实，了解LLM和VLM前沿进展、微调训练、性能评估及其下游应用优先以第一作者身份在国际顶级学术会议发表过至少一篇学术论文一周实习4-5天，持续6个月以上，有良好的英文读写能力和扎实的数学基础其他信息 𐟓 工作地点：上海（线下）如果你对这两个职位感兴趣，赶紧联系我吧！我们期待你的加入，一起在多模态大模型的领域探索更多可能性。让我们一起为人工智能的未来努力吧！𐟚€

【人体已知类型细胞图谱草图绘成】《自然》系列期刊20日刊登重磅论文合集，发布了人类细胞图谱（HCA）计划成果，描绘了人体目前已知类型细胞的初步草图。这一成果结合了国际科学家团队的研究，利用基于人工智能和机器学习的最新数据和分析工具，在理解人体生理方面实现了飞跃，帮助人类在细胞水平上认识健康与疾病。网页链接「人类细胞图谱」

深度学习与传统影像组学的完美结合 𐟌Ÿ 最近有朋友告诉我，深度学习和影像学的结合越来越常见了。很多文章都在探讨这种结合的方式，甚至有些二区及以上的期刊也发表了类似的研究。这种结合方式不仅能够提取更全面的影像组学特征，还能通过机器学习分类器进行更准确的预测。 𐟓Š 具体来说，深度学习可以提取出影像中的一些高级特征，而传统影像组学方法如列线图和Cox回归则可以提供更多的临床信息。将这两种方法结合起来，可以使得提取的特征更加全面和详细，理论上预测效果也会更好。 𐟒ᠨ🙧獨”合使用的方法不仅在学术研究中有价值，在临床实践中也非常有应用前景。通过深度学习和传统影像组学的结合，我们可以更好地理解和分析影像数据，为患者提供更准确的诊断和治疗方案。 𐟔 总的来说，深度学习和传统影像组学的结合是一种非常有前景的研究方向。希望未来能有更多的研究者在这方面进行探索和创新，为医学领域带来更多的突破和进步。

临床医生即将迎来一场前所未有的富贵盛宴！ 𐟎‰ 一篇结合孟德尔随机化和机器学习方法的生信研究，探讨了疾病的发病机制。虽然数据来源于公共数据库，但整体复现难度并不高，且分析非常细致。 𐟌ˆ 题目：在非特异性眼眶炎症免疫治疗策略的背景下，基于生物信息学验证和机器学习的嘌呤代谢相关基因特征探索期刊：Frontiers in Immunology 影响因子：IF=7.3 发表时间：2024年3月 𐟒ᠧ ”究思路在识别和验证与非特异性眼眶炎症（NSOI）相关的嘌呤代谢基因（PMG）时，采用了全面的生物信息学策略。通过差异基因表达分析和已知PMG的精选列表交叉比对，明确了在NSOI中可能发挥作用的基因。借助基因集富集分析（GSEA）与基因集变异分析（GSVA）等手段，深入探究这些PMG的生物功能及相关路径。经过Lasso回归和支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）的进一步优化，识别了关键的枢纽基因，并评估了其在NSOI诊断方面的能力。此外，还分析了这些枢纽PMG和相关临床参数的关系。为验证结果，剖析了GSE58331和GSE105149数据集中的表达数据，重点研究了被视作对NSOI病理学极为重要的七个PMG。 𐟓Š 主要结果 DEG识别和主成分分析 PMG的富集分析模型的构建 GSEA分析免疫细胞 GSVA分析药物-基因相互作用常见RNA的鉴定和miRNAs-lncRNAs共享基因网络的构建关键基因验证模型验证孟德尔随机化分析 𐟎‰ 总结：该研究通过差异基因表达分析和已知嘌呤代谢基因（PMG）的精选列表交叉比对，找出了在非特异性眼眶炎（NSOI）中或许发挥作用的基因。运用基因集富集分析与基因集变异分析等手段深入探究这些PMG的生物功能和相关路径，还从GEO公共数据库筛选出临床数据，对基于Lasso回归和支持向量机结合的模型进行训练与测试，达成了高精度的预测成效。研究成果显示，借助通路富集和孟德尔随机化等分析，众多成分基于疾病的复杂本质展开协同与相互作用。你也想要在科研道路上更进一步，发表高分SCI吗？别犹豫，赶紧行动吧！

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