Call for Paper: Nature系列，JCR Q1，火熱征稿，等你來投
?？瘶?biāo)題：
AI and ML-Driven Deployment and Optimization in Wireless Sensor Networks
客編信息：
- Dr. Sushank Chaudhary, Guangdong University of Petrochemical Technology, China
- Dr. Kapal Dev, Munster Technological University, Ireland
- Dr. Rajeev Kumar, Delhi Technological University, India
- Dr. Rahul Priyadarshi, Siksha 'O' Anusandhan (SOA) University, India
- Dr. Muhammad Suhail, Hanshan Normal University, Guangdong, China
征稿簡介：
Scientific Reports (ISSN: 2045-2322)期刊由Nature出版發(fā)行，被SCIE、EI以及Scopus等多個(gè)重要數(shù)據(jù)庫收錄。該期刊旨在發(fā)表自然科學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)和工程學(xué)各個(gè)領(lǐng)域的原創(chuàng)研究。
本?？荚谔接懹兄陂_發(fā)和部署無線傳感器網(wǎng)絡(luò)人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)策略的技術(shù)，推動(dòng)智能高效網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的進(jìn)步。人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)正在徹底改變無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSNs）的部署和優(yōu)化。這些先進(jìn)的技術(shù)能夠有效地放置和管理傳感器節(jié)點(diǎn)，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍、能源效率和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。研究探索了聯(lián)邦學(xué)習(xí)等方法，該方法允許在傳感器節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行分布式模型訓(xùn)練，同時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。使用這些由AI或ML驅(qū)動(dòng)的方法有助于開發(fā)強(qiáng)大且可擴(kuò)展的WSNs，能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境并支持各種應(yīng)用，從智慧城市到環(huán)境監(jiān)測(cè)。
誠邀投稿，共同推動(dòng)智能交通領(lǐng)域的發(fā)展！征稿主題包括但不限于以下：
- 基于人工智能的傳感器節(jié)點(diǎn)部署策略優(yōu)化；
- 智能無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍增強(qiáng)方法探討；
- 機(jī)器學(xué)習(xí)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能源效率提升中的應(yīng)用；
- 數(shù)據(jù)隱私保護(hù)下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式模型訓(xùn)練技術(shù)；
- 智慧城市中無線傳感器網(wǎng)絡(luò)人工智能驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；
- 環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域無線傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與創(chuàng)新；
- 動(dòng)態(tài)環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性研究；
- 人工智能輔助的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷與預(yù)測(cè)維護(hù)；
- 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模部署中的機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)與解決方案。
期刊年發(fā)文情況：
數(shù)據(jù)來源：Web of Science
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期刊分析：
中科院預(yù)警情況
Scientific Reports近五年均未進(jìn)入中國科學(xué)院《國際期刊預(yù)警名單（試行）》名單，期刊無預(yù)警記錄。
影響因子發(fā)展趨勢(shì)
在JCR的影響因子變化趨勢(shì)圖中可以了解到，從2019年至今，Scientific Reports的影響因子處于平穩(wěn)水平，期刊發(fā)展良好。
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