Machine Learning-Science and Technology《机器学习：科学与技术》 （官网投稿）

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COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS。重点科学应用领域包括（但不限于）：物理学与空间科学；新材料与分子的设计与发现；材料表征技术；材料、化学过程与生物系统的模拟；原子尺度与粗粒度模拟；量子计算；生物学、医学与生物医学成像；地球科学（含自然灾害预测）与气候学；粒子物理学；模拟方法与高性能计算。机器学习方法的理论与方法论突破包括（但不限于）：可解释性、因果性与鲁棒性；新型（受物理学启发的）学习算法；神经网络架构；核方法；贝叶斯及其他概率方法；监督学习、无监督学习与生成方法；新型计算架构；代码与数据集；基准测试研究。