ITL-Internet Technology Letters
ISSN：
2476-1508
学科领域：
计算机
计算机综合
影响因子:
-
中科院分区:
-
JCR：
-
发表版面:
EI
录用时间:
3-4个月
见刊时间:
录用后2个月
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）
截稿时间
2024-08-24
投稿详情
征稿简介
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. 文章应具有原创性，具备学术或实用价值，且并未在国内外期刊或会议上公开发表过。
2. 艾思科蓝提供在线投稿支持，投稿即可获得学术编辑免费审稿报告，从文章选题、结构、语言、发表可行性等多角度进行专业评估，并给予有效的建议！
3. 文章正式投稿到期刊前，可享受国际权威查重工具iThenticate免费查重服务一次！
4. 期刊论文最终以英文形式发表，中文稿件如需语言服务或文章个性化修改服务，请提交至艾思编译。
四、投稿咨询
温馨提示：为了保障您的权益，请勿进行任何转账到个人帐户的操作！
去登录