征稿通知：人工智能与增材制造专刊IF 2.861

经过三十多年的发展，增材制造（3D打印）已经成为主流的制造工艺。增材制造通过直接基于3D模型逐层添加材料来制造产品。与传统制造技术相比，它能够制造复杂的零件，并允许更多的设计优化自由度。机器学习现在是一种热门技术，已被用于医学诊断、图像处理、预测、分类、学习关联、回归等领域。目前，机器学习在制造业中的应用越来越受到关注，包括增材制造。近期，由奥克兰大学的Jingchao Jiang博士，山东大学的Bin Zou，Jikai Liu教授以及佐治亚理工的David Rosen教授在International Journal of Computer Integrated Manufacturing（影响因子2.861）上发起了Machine learning in Additive Manufacturing专刊。目前正在征稿中。

征稿包含以下主题但不限于以下主题：
●Artificial intelligence in AM
●Machine learning aided design for AM
●Machine learning for AM optimization
●Machine learning for AM decision making
●Machine learning for AM process planning
●Machine learning for 3D bioprinting
●Machine learning in hybrid additive-subtractive manufacturing
●State-of-the-art and new perspectives on machine learning in AM
●Artificial intelligence integrated AM systems
●Machine learning applications in AM

截稿日期为9月30日，期间如有疑问可随时联系特刊主编。
Jingchao Jiang, Email: jjia547@aucklanduni.ac.nz
Bin Zou, Email: zb78@sdu.edu.cn
Jikai Liu, Email: jikai_liu@sdu.edu.cn
期刊链接：https://www.tandfonline.com/toc/tcim20/current
特刊Call for papers链接：https://www.callforpapers.co.uk/machine-learning-manufacturing


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