[专栏征稿]机器学习交叉融合创新

机器学习交叉融合创新

专栏征稿

客座编委

SPRING

杨小康

教授 上海交通大学

高新波 

教授 重庆邮电大学

吴飞

教授 浙江大学

龙明盛

副教授 清华大学

专栏简介

围绕机器学习的跨学科交叉融合创新，是近年来快速发展的前沿科技方向。考虑机器学习与其他基础学科的双向使能关系，该研究领域可以进一步分为以数学物理、脑科学为基础的新一代机器学习软硬件理论与方法；面向生命科学、材料等基础学科中关键科学计算问题的机器学习方法。此外，面向产业应用，机器学习交叉融合技术也可以极大促进智能交通、智慧物流、智慧能源、智慧医疗等重点应用领域的技术革新。然而，由于目前机器学习交叉领域研究尚处于初期阶段，传统机器学习领域对数理驱动和脑启发的新型机器学习软硬件理论的概念与内涵、基本框架与实现机制仍然缺乏深入的理解。同时，面向其他基础学科与应用领域，尚需广泛探索其中待解决的机器学习关键问题与可应用场景，给出典型案例。为此，《电子学报》拟组织“机器学习交叉融合创新”主题专栏，旨在展示机器学习交叉融合技术最新成果与进展，促进机器与相关应用领域的学术交流。欢迎相关领域的专家学者和科研人员踊跃投稿。

征稿范围

(1)多学科赋能的机器学习理论：受数学、物理学、脑科学、认知科学和心理学等学科启发的机器学习软硬件基础理论、基本框架与实现机制。

(2)面向基础学科的机器学习算法：面向生命科学、大气物理、材料等基础学科中的关键科学计算问题的机器学习算法与模型。

(3)面向交叉应用的机器学习技术：面向智能交通、智慧物流、智慧能源、智慧医疗的机器学习技术。

时间节点

征稿截止日期：2021年7月31日

文章录用日期：2021年12月31日

征文要求

论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术和应用价值，且未在国内外公开发行的出版物发表过，不存在一稿多投问题。

论文应包括题目、摘要、关键词、正文和参考文献，体例格式请参考电子学报网站要求。

论文请通过官方网站（http://www.ejournal.org.cn/）进行投稿，并在标题前注明：“ML2022+”。论文需附通信作者的联系地址、联系电话及E-mail（网站注册时在系统中填写，不要放入稿件中。文章将按正常投稿文章的标准匿名评审）。

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