一、期刊简介

APPLIED SOFT COMPUTING是一本国际期刊，旨在推广软计算的综合观点，以解决现实生活中的问题。软计算是一组方法论，旨在利用对不精确性、不确定性和部分真实性的容忍度来实现易处理性、鲁棒性和低解决成本。重点是发表模糊逻辑、神经网络、进化计算、粗糙集和其他类似技术领域的应用和收敛方面的最高质量研究，以解决现实世界的复杂性。

二、征稿信息

• 生成对抗网络（GAN） • 循环神经网络（RNN） • 自动化机器学习 (AutoML) • 生成式预训练 Transformer (ChatGPT) • 变分自动编码器 • 自回归模型（例如 PixelCNN、PixelRNN、Masked Language Model 等） • 强化学习（例如，蒙特卡罗方法、时间差分学习、深度 Q 学习、策略梯度等） • 贝叶斯网络和贝叶斯知识图 • 马尔可夫链和马尔可夫决策过程 • 进化算法 • 基于隐喻的元启发法 • 贝叶斯网络（例如，最大似然估计 (MLE)、期望最大化 (EM)、贝叶斯结构学习） • 隐马尔可夫模型 • 概率生成模型 • 基于能量的模型（例如玻尔兹曼机、亥姆霍兹机等） • 基于流的模型，例如 GLOW、RealNVP 等。 • BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示） • 深度卷积 GAN (DCGAN) • 深度假货 • 人工智能 (AI) 艺术和音乐 • 生成音乐作品 • AI 生成的艺术作品（例如 GANbreeder 和 Skygger） • 加强药物发现 • 波网 • Lindenmayer 系统（L 系统） • 生成 3D 建模 • 神经风格迁移 • 广告文案生成 • 生成药物发现（例如分子输入线输入系统 (SMILES) 和 Insilico Medicine） • 生成财务分析模型（例如自动编码器） • 欺诈识别 • 聊天机器人 • GLO（生成潜在优化） • 多模式生成 

三、期刊表现

四、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。
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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，请提交至源配。

五、投稿咨询  

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