我们很高兴与Thomas Hanne教授进行了交谈。工程学的数学问题，来自瑞士西北部应用科学大学的工作。在此博客中，您将了解他与《期刊》合作的经验以及他认为是他领域最重要的主题。
工程学的数学问题是使用数学工具进行的所有学科的严格工程研究的基础广泛的期刊发布结果。该杂志的首席编辑是北京大学的Quanging Xie教授。
您什么时候成为编辑，您的第一印象是什么？
我成为编辑工程学的数学问题在2014年。在那段时间之前，我对日记并不熟悉，并且有点怀疑，因为工程学不是我的主要背景之一。一开始，我主要被要求提供有关特刊建议的看法，并得知许多主题与我的专业知识和兴趣重叠。实际上，期刊涵盖的区域很大，而且期刊工作人员在为合适的编辑分配任务并在行政过程中为他们提供帮助。
您如何看待发表的文章工程学的数学问题对您的领域很重要吗？
工程学的数学问题涵盖较大的范围，每年出版1000多篇文章。我认为这是正确的策略，因为该领域中提交的论文的数量呈指数增长。
还有其他一些期刊无法适应不断增长的研究成果。因此，许多具有足够质量的论文不能在这些期刊上发表，并且在没有足够的原因的情况下经常被拒绝。
工程学的数学问题没有这个问题，并且在维持高质量标准的同时管理越来越多的出版物。该期刊均由包括Scopus在内的所有主要服务索引，科学引文指数扩大了，影响因子为1.305，CitesCore为1.800。
在本期刊上发布的前景是否使与海外研究人员合作变得更容易？
提到的作者的地理多样性（以及由于OA出版模型而可能的读者）可以认为是可能协作的积极因素。另一方面，我们一般生活在一个高度全球化的学术界中。这种强大的趋势已经始于1990年代，这是由于互联网使用的增加而促进了这种趋势。对我来说，例如，与我的大学或中国，印度，伊朗或西班牙的同事合作之间没有太大的区别。在我们的家庭办公室工作期间，这甚至更多。
您认为是您领域最重要的主题？
我要说的是，与我的研究领域相关的两个主要指导范例是第一个主题是NP-HARD问题，它们构成了商业，工程和其他各个领域的大多数实际相关组合优化问题。
第二个主要主题是机器学习。在1980年代，我已经被神经网络感到兴奋，并在1990年代初成为科学助理时。但是后来它对这些主题变得沉默，我失去了兴趣。在许多领域的深度学习方法取得了巨大的成功中，兴趣重新表达了，我认为这个繁荣时期将继续。这两个领域，即进化算法（具有群智能）和神经网络以及模糊集，构成了称为计算智能的领域，这是我的主要研究领域。
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*工程数学问题的期刊指标
- 2020 CitesCore：1.800
- 该杂志收到了15,360篇引文，从2020年其他期刊上发表的文章（用于所有已发表的文章）中。
- 2020期刊影响因素：1.305（增长29％vs 2019）
- 期刊引文指数：0.40（工程中的第2季度，多学科）
- 接受率：27％
- 提交最终决定：64天
- 接受出版：34天
此博客文章和视频录制分布在创意共享归因许可证（CC-BY）。插图改编自戴维·陪审团（David Jury）的Adobe Stock。