专刊标题
AI and ML-Driven Deployment and Optimization in Wireless Sensor Networks
客编信息
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.
征稿简介
Scientific Reports (ISSN: 2045-2322)期刊由Nature出版发行，被SCIE、EI以及Scopus等多个重要数据库收录。该期刊旨在发表自然科学、心理学、医学和工程学各个领域的原创研究。
本专刊旨在探讨有助于开发和部署无线传感器网络人工智能或机器学习驱动设计策略的技术，推动智能高效网络系统的进步。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在彻底改变无线传感器网络（WSNs）的部署和优化。这些先进的技术能够有效地放置和管理传感器节点，提高网络覆盖范围、能源效率和数据准确性。研究探索了联邦学习等方法，该方法允许在传感器节点之间进行分布式模型训练，同时保护数据隐私。使用这些由AI或ML驱动的方法有助于开发强大且可扩展的WSNs，能够适应动态环境并支持各种应用，从智慧城市到环境监测。
诚邀投稿，共同推动智能交通领域的发展！征稿主题包括但不限于以下：
✔ 基于人工智能的传感器节点部署策略优化；
✔ 智能无线传感器网络覆盖范围增强方法探讨；
✔ 机器学习在无线传感器网络能源效率提升中的应用；
✔ 数据隐私保护下的无线传感器网络分布式模型训练技术；
✔ 智慧城市中无线传感器网络人工智能驱动的设计与实现；
✔ 环境监测领域无线传感器网络优化与创新；
✔ 动态环境下无线传感器网络的适应性研究；
✔ 人工智能辅助的无线传感器网络故障诊断与预测维护；
✔ 无线传感器网络大规模部署中的机器学习挑战与解决方案。
年刊发文情况
数据来源：Web of Science
期刊分析
中国科学院预警情况
Scientific Reports 近五年均未进入中国科学院《国际期刊预警名单（试行）》名单，期刊无预警记录。
影响因子发展趋势
在JCR的影响因子变化趋势图中可以了解到，从2019年至今，Scientific Reports 的影响因子处于平稳水平，期刊发展良好。
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