*Neutrosophic Computing and Machine Learning* (NCML) es una revista académica establecida para la publicación de estudios avanzados en neutrosofía, conjuntos neutrosóficos, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, aproximaciones neutrosóficas al aprendizaje automático, y sus aplicaciones en diversos campos. Todos los trabajos presentados deben ser profesionales, estar escritos en correcto inglés o español, e incluir una breve reseña de un problema junto con los resultados obtenidos. Los trabajos presentados se someterán a un control de plagio y autoplagio mediante software automatizado.

Para más información, consulte la [Información para los autores](https://fs.unm.edu/NCML/). El formato de los manuscritos debe ajustarse a la [Plantilla de MS Word](https://fs.unm.edu/NCML/). Para enviar un artículo, envíe el archivo por correo electrónico a los editores. Para los números impresos, póngase en contacto directamente con los editores. Se trata de una revista académica de libre acceso, no comercial y sin gastos de publicación.

La Universidad de Nuevo México alberga un sitio web dedicado a las teorías y aplicaciones de la neutrosofía: [https://fs.unm.edu/neutrosophy.htm](https://fs.unm.edu/neutrosophy.htm).

NCML está patrocinada por la Universidad de Nuevo México, la Asociación Internacional de Ciencia Neutrosófica (NSIA) y su rama, la Asociación Latinoamericana de Ciencia Neutrosóficas. Sus respectivos sitios web son:

- [https://fs.unm.edu/NCML/](https://fs.unm.edu/NCML/)
- [https://fs.unm.edu/NCML2/](https://fs.unm.edu/NCML2/)
- [https://fs.unm.edu/NCML/Articulos.htm](https://fs.unm.edu/NCML/Articulos.htm)

*Declaración sobre ética de publicación y mala praxis*.

NCML se compromete a garantizar la ética de publicación y la calidad de los artículos. El objetivo de la revista es publicar únicamente artículos científicos originales que contribuyan al campo de las teorías neutrosóficas, sus aplicaciones y temas relacionados. Se espera que todas las partes implicadas -autores, editores y revisores- se adhieran a las normas éticas. Nuestra [Publication Ethics and Malpractice Statement](https://fs.unm.edu/NCML/) se basa en la [Committee on Publication Ethics (COPE)](https://publicationethics.org/) Best Practice Guidelines for Journal Editors.

*Informe del revisor

El proceso de revisión implica la selección de al menos tres revisores de todo el mundo. Cada revisor presenta un informe y una recomendación: aceptar, rechazar o aceptar con correcciones menores o mayores. Los revisores deben cumplimentar el [Informe del revisor](https://fs.unm.edu/NCML/).

*Acuerdo de cesión de derechos de autor*

Los autores deben firmar y devolver el [Acuerdo de transferencia de derechos de autor](https://fs.unm.edu/NCML/).

*Declaración de acceso abierto*

Los usuarios son libres de leer, descargar, copiar, distribuir, enlazar o imprimir los textos completos de los artículos de esta revista sin permiso previo de los editores o autores. Esto se ajusta a la definición de acceso abierto de la [Budapest Open Access Initiative](https://www.budapestopenaccessinitiative.org/). Todos los artículos, volúmenes y otros materiales de este sitio web están bajo licencia [Creative Commons Attribution 4.0 International License](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), lo que permite su uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se cite adecuadamente la obra original.

*Descargar números de la revista*

Los números de Neutrosophic Computing and Machine Learning están disponibles en formato PDF a través de los siguientes enlaces:

- Archivos

Visite nuestra [Open-Source Digital Science Library](http://fs.unm.edu/ScienceLibrary.htm).

Los autores de artículos sobre neutrosofía están incluidos en la [Encyclopedia of Neutrosophic Researchers](https://fs.unm.edu/NCML/).

*Asociación Internacional de Ciencias Neutrosóficas (NSIA)*.

La NSIA tiene filiales en 40 países de todo el mundo.

*Dirección de correo electrónico

Computación Neutrosófica y Aprendizaje Automático
Universidad de Nuevo México
Departamento de Matemáticas y Ciencias
705 Gurley Ave.
Gallup, NM 87301, U.S.A.
Correo electrónico: smarand@unm.edu

*Copyright

Computación Neutrosófica y Aprendizaje Automático. Esta es una revista de acceso abierto distribuida bajo la [Creative Commons Attribution License](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), que permite el uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se cite adecuadamente el trabajo original.

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