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    Nature Machine Intelligence

    Nature Machine IntelligenceSCIE

    國際簡稱:NAT MACH INTELL  參考譯名:自然機(jī)器智能

    • 中科院分區(qū)

      1區(qū)

    • CiteScore分區(qū)

      Q1

    • JCR分區(qū)

      Q1

    基本信息:
    ISSN:2522-5839
    E-ISSN:2522-5839
    是否OA:未開放
    是否預(yù)警:否
    TOP期刊:是
    出版信息:
    出版地區(qū):ENGLAND
    出版商:SPRINGERNATURE
    出版語言:English
    出版周期:12 issues per year
    研究方向:Multiple
    評價信息:
    影響因子:18.8
    CiteScore指數(shù):36.9
    SJR指數(shù):5.94
    SNIP指數(shù):5.702
    發(fā)文數(shù)據(jù):
    Gold OA文章占比:20.52%
    研究類文章占比:95.35%
    年發(fā)文量:129
    自引率:0.0210...
    開源占比:0.0949
    出版撤稿占比:0
    出版國人文章占比:0.07
    OA被引用占比:0
    英文簡介 期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

    英文簡介Nature Machine Intelligence期刊介紹

    Nature Machine Intelligence will publish high-quality original research and reviews in a wide range of topics in machine learning, robotics and AI. The journal will also explore and discuss the significant impact that these fields are beginning to have on other scientific disciplines as well as many aspects of society and industry. There are countless opportunities where machine intelligence can augment human capabilities and knowledge in fields such as scientific discovery, healthcare, medical diagnostics and safe and sustainable cities, transport and agriculture. At the same time, many important questions on ethical, social and legal issues arise, especially given the fast pace of developments Nature Machine Intelligence will provide a platform to discuss these wide implications — encouraging a cross-disciplinary dialogue — with Comments, News Features, News & Views articles and also Correspondence.

    期刊簡介Nature Machine Intelligence期刊介紹

    《Nature Machine Intelligence》是一本計算機(jī)科學(xué)優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學(xué)研究結(jié)果,并為計算機(jī)科學(xué)各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進(jìn)計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的的進(jìn)步。該刊鼓勵先進(jìn)的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當(dāng)前感興趣的研究主題的新見解,或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預(yù)警期刊名單,目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,得到了廣泛的認(rèn)可。

    該期刊投稿重要關(guān)注點:

    Cite Score數(shù)據(jù)(2024年最新版)Nature Machine Intelligence Cite Score數(shù)據(jù)

    • CiteScore:36.9
    • SJR:5.94
    • SNIP:5.702
    學(xué)科類別 分區(qū) 排名 百分位
    大類:Computer Science 小類:Computer Networks and Communications Q1 2 / 395

    99%

    大類:Computer Science 小類:Software Q1 4 / 407

    99%

    大類:Computer Science 小類:Artificial Intelligence Q1 4 / 350

    99%

    大類:Computer Science 小類:Human-Computer Interaction Q1 3 / 145

    98%

    大類:Computer Science 小類:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 3 / 106

    97%

    CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻(xiàn)計量指標(biāo)。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎(chǔ),針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學(xué)術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標(biāo)來評價。

    歷年Cite Score趨勢圖

    中科院SCI分區(qū)Nature Machine Intelligence 中科院分區(qū)

    中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:是
    大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū)
    計算機(jī)科學(xué) 1區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機(jī):跨學(xué)科應(yīng)用 1區(qū) 1區(qū)

    中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用科學(xué)計量學(xué)方法對國際、國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊依據(jù)影響力進(jìn)行等級劃分的期刊評價標(biāo)準(zhǔn)。它為我國科研、教育機(jī)構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學(xué)術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù),得到了全國各地高校、科研機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可。

    中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標(biāo)劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次,類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始,這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領(lǐng)域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

    歷年中科院分區(qū)趨勢圖

    JCR分區(qū)Nature Machine Intelligence JCR分區(qū)

    2023-2024 年最新版
    按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 3 / 197

    98.7%

    學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 1 / 169

    99.7%

    按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
    學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 4 / 198

    98.23%

    學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 2 / 169

    99.11%

    JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻(xiàn)質(zhì)量進(jìn)行評估。不同學(xué)科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學(xué)科門類和影響因子分為不同的分區(qū),這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。

    歷年影響因子趨勢圖

    發(fā)文數(shù)據(jù)

    2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
    • 國家/地區(qū)數(shù)量
    • USA100
    • England47
    • GERMANY (FED REP GER)30
    • CHINA MAINLAND25
    • Switzerland22
    • Australia14
    • Canada13
    • France12
    • Italy9
    • Netherlands8

    本刊中國學(xué)者近年發(fā)表論文

    • 1、Mixed-modality speech recognition and interaction using a wearable artificial throat

      Author: Yang, Qisheng; Jin, Weiqiu; Zhang, Qihang; Wei, Yuhong; Guo, Zhanfeng; Li, Xiaoshi; Yang, Yi; Luo, Qingquan; Tian, He; Ren, Tian-Ling

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 2, pp. 169-180. DOI: 10.1038/s42256-023-00616-6

    • 2、Continuous improvement of self-driving cars using dynamic confidence-aware reinforcement learning

      Author: Cao, Zhong; Jiang, Kun; Zhou, Weitao; Xu, Shaobing; Peng, Huei; Yang, Diange

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 2, pp. 145-158. DOI: 10.1038/s42256-023-00610-y

    • 3、Echo state graph neural networks with analogue random resistive memory arrays

      Author: Wang, Shaocong; Li, Yi; Wang, Dingchen; Zhang, Woyu; Chen, Xi; Dong, Danian; Wang, Songqi; Zhang, Xumeng; Lin, Peng; Gallicchio, Claudio; Xu, Xiaoxin; Liu, Qi; Cheng, Kwang-Ting; Wang, Zhongrui; Shang, Dashan; Liu, Ming

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 2, pp. 104-+. DOI: 10.1038/s42256-023-00609-5

    • 4、Stretchable e-skin and transformer enable high-resolution morphological reconstruction for soft robots

      Author: Hu, Delin; Giorgio-Serchi, Francesco; Zhang, Shiming; Yang, Yunjie

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 3, pp. 261-272. DOI: 10.1038/s42256-023-00622-8

    • 5、Parameter-efficient fine-tuning of large-scale pre-trained language models

      Author: Ding, Ning; Qin, Yujia; Yang, Guang; Wei, Fuchao; Yang, Zonghan; Su, Yusheng; Hu, Shengding; Chen, Yulin; Chan, Chi-Min; Chen, Weize; Yi, Jing; Zhao, Weilin; Wang, Xiaozhi; Liu, Zhiyuan; Zheng, Hai-Tao; Chen, Jianfei; Liu, Yang; Tang, Jie; Li, Juanzi; Sun, Maosong

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 3, pp. 220-+. DOI: 10.1038/s42256-023-00626-4

    • 6、Pan-Peptide Meta Learning for T-cell receptor-antigen binding recognition

      Author: Gao, Yicheng; Gao, Yuli; Fan, Yuxiao; Zhu, Chengyu; Wei, Zhiting; Zhou, Chi; Chuai, Guohui; Chen, Qinchang; Zhang, He; Liu, Qi

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 3, pp. 236-249. DOI: 10.1038/s42256-023-00619-3

    • 7、Characterizing the interaction conformation between T-cell receptors and epitopes with deep learning

      Author: Peng, Xingang; Lei, Yipin; Feng, Peiyuan; Jia, Lemei; Ma, Jianzhu; Zhao, Dan; Zeng, Jianyang

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 4, pp. 395-+. DOI: 10.1038/s42256-023-00634-4

    • 8、Multitask joint strategies of self-supervised representation learning on biomedical networks for drug discovery

      Author: Wang, Xiaoqi; Cheng, Yingjie; Yang, Yaning; Yu, Yue; Li, Fei; Peng, Shaoliang

      Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2023; Vol. 5, Issue 4, pp. 445-456. DOI: 10.1038/s42256-023-00640-6

    投稿常見問題

    通訊方式:CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。

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