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ITL-Internet Technology Letters

学科领域: 计算机科学工程:综合
ISSN: 2476-1508
收录数据库: EI
影响因子: 8.0
检索类型: Article
中科院: 1区,2区,3区,4区
JCR: Q1,Q2,Q3,Q4
录用时间: 3-4个月
见刊时间: 录用后2个月
发表版面: EI,正刊
截稿时间: 2024-08-16
征稿主题: 物联网的智能组网与数据协议 ·物联网分析的边缘智能 ·在物联网/边缘系统中使用大型语言模型(LLM) ·移动/车辆系统在未来LLM计算中的作用 ·物联网资源供应和管理的现代学习算法 ·物联网中通信、计算和网络的绿色协议 ·物联网跨层架构的现代学习算法 ·物联网缓存管理的现代学习算法 ·物联网移动感知算法的现代学习算法 ·WSN/物联网中的分布式数据收集/聚合和分析 ·使用物联网数据的数字双胞胎现代学习算法 ·中央服务器与边缘设备之间的绿色智能架构设计 ·物联网的并行或分布式计算 ·物联网中的5G/6G通信 ·约束设备的现代学习算法的发展 ·物联网威胁、入侵和风险预测的现代学习算法 ·平衡数据驱动与以人为本的实践所面临的挑战 ·物联网安全、隐私和可信的现代学习算法 ·物联网智能化应用及案例分析(工业5.0、可再生能源、家居、医疗、金融等)

一、期刊简介

      Internet Technology Letters本期旨在涵盖所有用于提高物联网性能的新兴或现代学习算法。在此背景下,我们打算收集有关物联网学习进展的研究论文。强烈鼓励与机器学习、计算智能、概率学习、统计学习、深度学习、联邦学习、因果关系、认知、强化学习、优化、区块链、5G/6G 或其他解决方案相关的论文,尤其是针对未来物联网应用的论文。

二、征稿信息

征稿方向截稿日期
物联网的现代学习算法2024-08-24

三、投稿须知

      1.在线投稿:由科检易支持在线投稿,请将文章全文投稿至科检易投稿系统;

      2.文章应具有学术或实用价值,并未在国内外期刊或会议上公开发表过;

      3.进入期刊终审前,作者可通过iThenticate或其他查重系统进行查重,以确定论文重复率符合国际期刊出版的要求;

     4.文章内容充实完整,数据可靠,图表清晰且在正文中一一对应,有一定的创新性,结构符合期刊要求,文献综述与参考文献能反映国际前沿研究,并注意参考文献的完整性及在正文中的标注等;

     5.接受中文稿件,初审通过后,可选择科检易的翻译润色服务。

四、投稿咨询

五、服务优势

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