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Nature Machine Intelligence

Nature Machine Intelligence

SCISCIE

国际简称:NAT MACH INTELL  参考译名:自然机器智能

  • 中科院分区

    1区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息:
ISSN:2522-5839
E-ISSN:2522-5839
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地区:ENGLAND
出版商:SPRINGERNATURE
出版语言:English
出版周期:12 issues per year
研究方向:Multiple
评价信息:
影响因子:29.8
CiteScore指数:40.9
SJR指数:6.902
SNIP指数:6.392
发文数据:
Gold OA文章占比:37.47%
研究类文章占比:89.61%
年发文量:154
自引率:0.0210...
开源占比:0.0949
出版撤稿占比:
出版国人文章占比:0
OA被引用占比:
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Nature Machine Intelligence期刊介绍

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.

期刊简介Nature Machine Intelligence期刊介绍

《Nature Machine Intelligence》是一本计算机科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为计算机科学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进计算机科学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道计算机科学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCI、SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2026年6月最新版)Nature Machine Intelligence Cite Score数据

  • CiteScore:40.9
  • SJR:6.902
  • SNIP:6.392
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 3 / 568

99%

大类:Computer Science 小类:Software Q1 4 / 503

99%

大类:Computer Science 小类:Human-Computer Interaction Q1 2 / 196

99%

大类:Computer Science 小类:Artificial Intelligence Q1 6 / 570

99%

大类:Computer Science 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 3 / 183

98%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Nature Machine Intelligence 中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布) 综述期刊:否 Top期刊:是
大类学科 分区 小类学科 分区
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
期刊分区表(2025年3月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:是
大类学科 分区 小类学科 分区
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
期刊分区表(2023年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:是
大类学科 分区 小类学科 分区
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
期刊分区表(2022年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:是
大类学科 分区 小类学科 分区
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
期刊分区表(2021年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:是
大类学科 分区 小类学科 分区
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

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Nature Machine Intelligence JCR分区

2025-2026年最新版
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 2 / 210

99.3

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 1 / 185

99.7

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 5 / 210

97.86

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 3 / 185

98.65

2023-2024年最新版
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 3 / 197

98.7

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 1 / 169

99.7

学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 4 / 198

98.23

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 2 / 169

99.11

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • USA100
  • England47
  • GERMANY (FED REP GER)30
  • CHINA MAINLAND25
  • Switzerland22
  • Australia14
  • Canada13
  • France12
  • Italy9
  • Netherlands8

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Two-dimensional geometric template diffusion for boosting single-sequence protein structure predictio

    Author: Wang, Xudong; Zhang, Tong; Cui, Zhen; Guo, Xu; Wang, Fuyun; Wang, Yuanzhi; Cai, Xing; Zheng, Wenming

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. 8, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1038/s42256-026-01210-2

  • 2、Programmable RNA translation through deep learning-driven IRES discovery and de novo generatio

    Author: Chu, Yanyi; Yin, Di; Yu, Dan; Xu, Guangxue; Zhang, Junze; Wang, Xiaotong; Shen, Yue; Li, Yupeng; Zhao, Ning; Zhu, Yi; Zhang, Jason; Goodarzi, Hani; Wang, Mengdi; Cong, Le

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. 8, Issue 4, pp. -. DOI: 10.1038/s42256-026-01213-z

  • 3、Conditional diffusion with locality-aware modal alignment for generating diverse protein conformational ensemble

    Author: Wang, Baoli; Wang, Chenglin; Chen, Jingyang; Liu, Danlin; Sun, Changzhi; Zhang, Jie; Zhang, Kai; Li, Honglin

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. 8, Issue 3, pp. 415-434. DOI: 10.1038/s42256-026-01198-9

  • 4、Reinforcement learning-based design of sequential drug treatment targeting the evolving tumour landscape with SequenT

    Author: Chen, Xiaohan; Deng, Yue; Yang, Xingbo; Zhang, Ying; Huang, Yuting; Li, Shuxian; Yang, Hong; Shi, Qiongyu; Wu, Siqi; Chen, Shaoqi; Jin, Xuan; Xing, Feiyang; Zhang, Chen; Gao, Yicheng; Yang, Degang; Chuai, Guohui; Ding, Jian; Huang, Xun; Liu, Qi

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. 8, Issue 3, pp. -. DOI: 10.1038/s42256-026-01192-1

  • 5、A unified predictive and generative solution for liquid electrolyte formulatio

    Author: Yang, Zhenze; Wu, Yifan; Han, Xu; Zhang, Ziqing; Lai, Haoen; Mu, Zhenliang; Zheng, Tianze; Liu, Siyuan; Pu, Zhichen; Wang, Zhi; Yu, Zhiao; Gong, Sheng; Yan, Wen

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s42256-025-01173-w

  • 6、A federated graph learning method to realize multi-party collaboration for molecular discover

    Author: Zhang, Liang; Zhang, Juan; Huang, Rui; Wang, Yiwen; Liu, Linjing; Zhang, Yanyong; Chen, Kong; Jiang, Jun; Wu, Yuen

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s42256-026-01184-1

  • 7、What matters in building vision-language-action models for generalist robot

    Author: Li, Xinghang; Li, Peiyan; Qian, Long; Liu, Minghuan; Wang, Dong; Liu, Jirong; Kang, Bingyi; Ma, Xiao; Wang, Xinlong; Guo, Di; Kong, Tao; Zhang, Hanbo; Liu, Huaping

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s42256-025-01168-7

  • 8、Proposing and solving olympiad geometry with guided tree searc

    Author: Zhang, Chi; Song, Jiajun; Li, Siyu; Liang, Yitao; Ma, Yuxi; Wang, Wei; Zhu, Yixin; Zhu, Song-Chun

    Journal: NATURE MACHINE INTELLIGENCE. 2026; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1038/s42256-025-01164-x

投稿常见问题

通讯方式:CAMPUS, 4 CRINAN ST, LONDON, ENGLAND, N1 9XW。