Nature Machine Intelligence SCIE

国际简称：NAT MACH INTELL 参考译名：自然机器智能

主要研究方向：Multiple 非预警期刊审稿周期：

《自然机器智能》(Nature Machine Intelligence)是一本由SPRINGERNATURE出版的以Multiple为研究特色的国际期刊，发表该领域相关的原创研究文章、评论文章和综述文章，及时报道该领域相关理论、实践和应用学科的最新发现，旨在促进该学科领域科学信息的快速交流。该期刊是一本未开放期刊，近三年没有被列入预警名单。该期刊享有很高的科学声誉，影响因子不断增加，发行量也同样高。

1区中科院分区
Q1 JCR分区
129 年发文量
18.8 IF影响因子
未开放 是否OA
12 issues per year 出版周期
English 出版语言

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.

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Nature Machine Intelligence期刊信息

ISSN：2522-5839
出版语言：English
是否OA：未开放
E-ISSN：2522-5839
出版地区：ENGLAND
是否预警：否
出版商：SPRINGERNATURE
出版周期：12 issues per year
开源占比：0.0949
Gold OA文章占比：20.52%
OA被引用占比：0
出版国人文章占比：0.07
出版撤稿占比：0
研究类文章占比：95.35%

Nature Machine Intelligence CiteScore评价数据（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指数

36.9

5.94

5.702

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Computer Science 小类：Computer Networks and Communications	Q1	2 / 395	99%
大类：Computer Science 小类：Software	Q1	4 / 407	99%
大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence	Q1	4 / 350	99%
大类：Computer Science 小类：Human-Computer Interaction	Q1	3 / 145	98%
大类：Computer Science 小类：Computer Vision and Pattern Recognition	Q1	3 / 106	97%

名词解释：CiteScore 是衡量期刊所发表文献的平均受引用次数，是在 Scopus 中衡量期刊影响力的另一个指标。当年CiteScore 的计算依据是期刊最近4年（含计算年度）的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。例如，2022年的 CiteScore 计算方法为：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的对2019-2022年发表的文件的引用数量÷2019-2022年发布的文献数量注：文献类型包括：文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文。

Nature Machine Intelligence中科院评价数据

中科院 2023年12月升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
是	否	计算机科学	1区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用	1区 1区

中科院 2022年12月升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
是	否	计算机科学	1区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用	1区 1区

中科院 2021年12月旧的升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
是	否	计算机科学	1区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用	1区 1区

中科院 2021年12月基础版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
是	否	工程技术	1区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用	1区 1区

中科院 2021年12月升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科		小类学科
是	否	计算机科学	1区	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机：跨学科应用	1区 1区

Nature Machine Intelligence JCR评价数据（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q1	3 / 197	98.7%
学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q1	1 / 169	99.7%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q1	4 / 198	98.23%
学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q1	2 / 169	99.11%

Nature Machine Intelligence历年数据统计

影响因子

中科院分区

Nature Machine Intelligence中国学者发文选摘

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