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Applied Sciences作為MDPI期刊,被預(yù)警了嗎

所屬分類:SCI論文時間:瀏覽:

  Applied Sciences是MDPI旗下的期刊,沒有被SCI收錄,這本期刊發(fā)展勢頭良好,在行業(yè)內(nèi)有一定的口碑,沒有被預(yù)警過。期刊聚焦應(yīng)用科學領(lǐng)域的研究與評論,其主題范圍廣泛,涵蓋所有科學學科,作為一本英文普刊,作者可以選擇安排投稿。

Applied Sciences期刊封面

  一、期刊基本信息

  《Applied Sciences》是一本國際性的、同行評審的開放獲取期刊。該期刊覆蓋應(yīng)用自然科學的所有方面,包括應(yīng)用物理學、應(yīng)用化學、工程學、環(huán)境與地球科學以及應(yīng)用生物學等領(lǐng)域,并鼓勵科學家盡可能詳細地發(fā)表他們的實驗和理論結(jié)果。文章沒有長度限制,且必須提供完整的實驗細節(jié)以便結(jié)果可以被重現(xiàn)。如果有關(guān)計算或?qū)嶒灣绦虻娜考毠?jié)的電子文件和軟件無法以正常方式發(fā)布,可以作為補充電子材料存放。

  二、期刊審稿周期

  該期刊在多個數(shù)據(jù)庫中被索引,包括Scopus、Inspec、CAPlus/SciFinder等,具有較高的可見度。在期刊排名方面,表現(xiàn)也是比較良好,審稿速度快,平均數(shù)值如下:從提交到首次決定大約需要17.8天,接受到出版的中位數(shù)時間為2.7天。

  《Applied Sciences》以其開放獲取政策、高可見度、快速出版和對審稿人的認可而受到科研人員的歡迎,是應(yīng)用科學領(lǐng)域內(nèi)一個重要的學術(shù)交流平臺。

  三、期刊主編

  Prof. Dr. Giulio CerulloDepartment of Physics, Polytechnic University of Milan, Italy

  四、期刊精選文章

  1. Learning Methods and Predictive Modeling to Identify Failure by Human Factors in the Aviation Industry

  航空工業(yè)中人為因素故障識別的學習方法和預(yù)測建模

  文章亮點:

  (1) 文章構(gòu)建了一個包含人為因素和航空事故情況的分類系統(tǒng)模型,以期建立一個預(yù)測性系統(tǒng),用于提高航空業(yè)的安全標準。

  (2) 在建模方面,本文考慮了隨機森林 (RF) 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 兩種監(jiān)督學習以及半監(jiān)督主動學習 (AL) 算法。利用超參數(shù)分析對模型進行優(yōu)化。使用RF獲得的最佳預(yù)測模型能夠達到90%的準確率,87%的macro F1和86%的召回率,優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,但預(yù)測致命事故的能力較低。

  (3) 本文的結(jié)果有助于識別導(dǎo)致致命事故主要人為因素的原因,在評估和預(yù)測航空安全方面具有重要應(yīng)用價值。

  2. Integration of Real-Time Semantic Building Map Updating with Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL) for Robust Indoor Mobile Robot Localization

  集成實時語義建筑地圖更新和自適應(yīng)蒙特卡羅定位 (AMCL) 的魯棒室內(nèi)移動機器人定位

  文章亮點:

  (1) 本研究通過實時更新語義地圖和改進AMCL算法,提高了室內(nèi)移動機器人的定位精度和魯棒性。

  (2) 通過在不更新地圖的情況下進行定位,本研究發(fā)現(xiàn)室內(nèi)定位受到機器人操作環(huán)境地圖中非結(jié)構(gòu)元素呈現(xiàn)方式的顯著影響。

  (3) 本文的研究與現(xiàn)有方法的區(qū)別主要在于能夠在定位過程中檢測非結(jié)構(gòu)元素。通過實時更新地圖,本文的方法允許機器人在沒有用戶輸入的情況下糾正由非結(jié)構(gòu)元素引起的錯誤。

  3. Improvement of Electrical and Mechanical Properties of PLA/PBAT Composites Using Coconut Shell Biochar for Antistatic Applications

  利用椰殼生物炭改善PLA/PBAT復(fù)合材料的電學性能和機械性能以應(yīng)用于抗靜電領(lǐng)域

  文章亮點:

  (1) 本文作者開發(fā)了聚乳酸 (PLA)/聚對苯二甲酸丁二醇酯 (PBAT)/生物炭 (BC) 復(fù)合材料,旨在通過改善其機械和電學性能,以滿足抗靜電應(yīng)用的需求。

  (2) 本文發(fā)現(xiàn)生物炭顆粒提高了復(fù)合材料的拉伸強度,降低了復(fù)合材料的電阻,使其成為一種適用于抗靜電應(yīng)用的理想材料。

  4. Comparing Vision Transformers and Convolutional Neural Networks for Image Classification: A Literature Review

  視覺變壓器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類方面的比較:文獻綜述

  文章亮點:

  (1) 本文綜述了視覺變壓器 (ViT) 與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 在圖像分類上的差異,探討了兩種架構(gòu)的性能影響因素,并強調(diào)了多頭注意力機制對提升ViT性能的重要性。

  (2) 基于變壓器的架構(gòu)或?qū)iTs與CNN結(jié)合使用,與僅使用CNN架構(gòu)相比,能夠獲得更好的準確度。

  (3) 對于有噪聲或增強的圖像,ViT架構(gòu)更穩(wěn)健,CNN在小數(shù)據(jù)集上泛化更好。

  5. Operational Performance and Energy Efficiency of MEX 3D Printing with Polyamide 6 (PA6): Multi-Objective Optimization of Seven Control Settings Supported by L27 Robust Design

  使用聚酰胺6 (PA6) MEX 3D打印技術(shù)的操作性能與能效研究:基于L27穩(wěn)健設(shè)計的七個控制參數(shù)的多目標優(yōu)化

  文章亮點:

  (1) 這項工作深入研究了7個通用控制變量對聚酰胺6 (PA6) 制作3D打印樣品的功耗和機械性能的影響。

  (2) 本文第一次對聚酰胺6 (PA6) 在壓縮載荷下的機械性能進行如此深入的研究。

  (3) 本文研究表明,單套3D打印設(shè)置無法同時優(yōu)化功耗和抗壓強度。

  最后:Applied Sciences還為業(yè)界青年學者和杰出專家提供了多個獎項,如杰出青年學者獎、最佳博士論文獎、參會旅行獎等,歡迎各位學者積極申請。

如果您現(xiàn)在遇到期刊選擇、論文內(nèi)容改善、論文投稿周期長、難錄用、多次退修、多次被拒等問題,可以告訴學術(shù)顧問,解答疑問同時給出解決方案 。

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