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Data and Information Management (DIM) 是一本遵循双盲同行评审流程的跨学科期刊，刊载数据和信息管理领域的高质量原创研究论文。期刊致力于推动各领域数据和信息相关理论和/或方法的发展，包括但不限于商业、学术、政府、卫生、教育、金融、市场营销和互联网领域。DIM鼓励作者投递来自图书馆与信息科学、信息系统、计算机科学、管理学、传播学和其他相关领域等广泛学科的研究成果，并将优先考虑此类稿件。DIM的主要任务是通过前沿研究推动对各类数据和信息的有效管理，最终促进社会发展，提高人类福祉。
DIM是一本开放获取期刊，武汉大学将承担发文作者的文章出版费（APC）。在DIM上发表的文章可供读者自由访问、分享、下载和传播，有助于提高DIM所刊载研究成果的知名度和影响力，进而促进提升作者的学术影响力。
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DIM 9月刊文章分享
文献综述：在商业与管理领域中应用机器学习与ChatGPT的人工智能研究探索
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社会责任：对Savolainen日常信息实践的回顾与展望
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互联网使用是否影响公众风险感知？——以政治参与视角
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考虑生产力差异的学术产出评价方法
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基于自适应K均值聚类的欠采样方法以解决类别不平衡问题
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基于卷积神经网络的广域天区巡天中瞬变事件检测的改进方法
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爱思唯尔是全球领先的信息分析公司，帮助科学家和临床医生发现新的答案、重塑人类知识并应对最急迫的人类危机。140年来，我们携手全球科研界，管理和验证科学知识。并将这种严谨标准延续到了我们今日新一代的信息平台。爱思唯尔在战略研究管理、研发表现、临床决策支持和专业教育领域提供数字化解决方案和工具，包括ScienceDirect、Scopus、SciVal、ClinicalKey 和Sherpath。爱思唯尔出版超过2700部数字化期刊，如The Lancet《柳叶刀》和Cell《细胞》， 42000多种电子书籍以及诸多经典参考书，如Gray’s Anatomy《格氏解剖学》。爱思唯尔是励讯集团（RELX）的成员之一，励讯集团为全球专业人士和商业客户提供科学、医疗、法律和商业领域信息分析服务及解决方案。更多信息，欢迎访问爱思唯尔中文官方网站：www.elsevier.com
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