这本SCI期刊迎来创刊三周年｜Patterns欢迎投稿
数据科学
Data science
创刊于2020年4月，Cell Press细胞出版社旗下金色开放获取数据科学期刊Patterns集百家之长，为跨多个研究领域的数据相关问题提供了解决方案。本刊发表多种类型的文章，例如，意见、观点文章和综述并且也发表descriptor articles，这使得研究人员有机会发布他们的软件、数据集、工作流程甚至可以发布硬件和基础架构。
Patterns现已被SCI收录，或将于今年获得首个影响因子。目前Patterns的出版形式为月刊，每期约12篇文章，研究主题涵盖机器学习、计算机视觉、数据科学伦理学、可持续性、药物和材料发现、社会科学、基因组学等。
值此期刊创刊3周年之际，Patterns编辑部邀请您浏览我们过去发表的一些热门论文。希望您喜欢并诚邀投稿！
Andrew L. Hufton
Patterns期刊主编
迄今为止，Patterns以其汇集多领域、跨学科的数据科学和数据密集型研究成果而著称，期刊发表的文章不仅有精益求精的研究型论文，也有与日俱进的评论、综述等观点性文章。随着人工智能、数据科学和现代数据如洪流般地影响着众多研究领域，我们亦将致力于拓展相关学科在Patterns上的布局和发展。我们希望Patterns能够获得数据科学家、哲学家和科学政策学者们的青睐，并期待Patterns成为连接前沿数据科学与关于数据如何影响人们日常生活的主流讨论之间的桥梁。
相比Cell Press旗下的其他期刊，Patterns显然十分年轻，故此我们需要您的大力支持，我们诚挚邀请您协助我们，提交您最好的、数据丰富型研究成果，让我们了解您的新主题、新课题、新想法，并在审稿时与我们一同坚持以上的原则和目标。让我们坚持到底，实现我们对Patterns共同的期许。”
特刊征稿
联邦学习在数字医疗中的新发现、创新及应用
Federated learning in digital healthcare: new discoveries, advances, and applications
联邦学习逐渐演变为一种在遵守隐私保护要求的同时强化数据驱动的学习模型的新范式。因此，联邦学习将是未来人工智能应用于数字医疗的关键推动因素。此Patterns特辑旨在将学术界和工业界的思想领袖聚集在一起，以展示数字医疗领域中与联邦学习相关的原创性研究和综述文章。查看详情
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