Call for Paper: Nature系列，JCR Q1，火熱征稿，等你來投

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AI and ML-Driven Deployment and Optimization in Wireless Sensor Networks

客編信息：

1. Dr. Sushank Chaudhary, Guangdong University of Petrochemical Technology, China
2. Dr. Kapal Dev, Munster Technological University, Ireland
3. Dr. Rajeev Kumar, Delhi Technological University, India
4. Dr. Rahul Priyadarshi, Siksha 'O' Anusandhan (SOA) University, India
5. 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等多個重要數據庫收錄。該期刊旨在發(fā)表自然科學、心理學、醫(yī)學和工程學各個領域的原創(chuàng)研究。

本?？荚谔接懹兄陂_發(fā)和部署無線傳感器網絡人工智能或機器學習驅動設計策略的技術，推動智能高效網絡系統的進步。人工智能（AI）和機器學習（ML）技術正在徹底改變無線傳感器網絡（WSNs）的部署和優(yōu)化。這些先進的技術能夠有效地放置和管理傳感器節(jié)點，提高網絡覆蓋范圍、能源效率和數據準確性。研究探索了聯邦學習等方法，該方法允許在傳感器節(jié)點之間進行分布式模型訓練，同時保護數據隱私。使用這些由AI或ML驅動的方法有助于開發(fā)強大且可擴展的WSNs，能夠適應動態(tài)環(huán)境并支持各種應用，從智慧城市到環(huán)境監(jiān)測。

誠邀投稿，共同推動智能交通領域的發(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)點部署策略優(yōu)化；
• 智能無線傳感器網絡覆蓋范圍增強方法探討；
• 機器學習在無線傳感器網絡能源效率提升中的應用；
• 數據隱私保護下的無線傳感器網絡分布式模型訓練技術；
• 智慧城市中無線傳感器網絡人工智能驅動的設計與實現；
• 環(huán)境監(jiān)測領域無線傳感器網絡優(yōu)化與創(chuàng)新；
• 動態(tài)環(huán)境下無線傳感器網絡的適應性研究；
• 人工智能輔助的無線傳感器網絡故障診斷與預測維護；
• 無線傳感器網絡大規(guī)模部署中的機器學習挑戰(zhàn)與解決方案。

期刊年發(fā)文情況：

數據來源：Web of Science

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期刊分析：

中科院預警情況

Scientific Reports近五年均未進入中國科學院《國際期刊預警名單（試行）》名單，期刊無預警記錄。

影響因子發(fā)展趨勢

在JCR的影響因子變化趨勢圖中可以了解到，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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