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简单来说，SCI就是《科学引文索引》，源自于美国 。是全球最负盛名的科技文献检索系统之一。发表在SCI期刊的文章可以代表来很高的学术水平哦～ 很多大牛都有在SCI期刊上发表过论文～就例如屠哟哟先生....但是，SCI其实可以算是很多期刊结合而成的一个数据库，是对于所有符合sci收录期刊的统称....而,啥是 CNS呢？？？CNS其实是三个出名的SCI期刊的简称——Cell（细胞）、Nature（自然）、Science（科学）。与Nature（自然）以及Science（科学）相比，Cell（细胞）一看名字就知道期刊发表内容就是关于生命科学啦～ 而Science（科学）就更像是个科学方面综合类的学术期刊！！而，到底哪个SCI期刊更加厉害呢？？？？那就得看它的影响因子（其实这个就是评分）啦～简单说一句——影响因子越高，证明期刊的影响力就越大哦～ 今年（2019年）来说的话，Nature（自然）的影响因子会更加的高哦～作者：InVisor学术科研链接：来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
世界三大顶级科学杂志，中国大学发表论文数目排名 ＜细胞＞、＜自然＞、＜科学＞(以下简称CNS)是举世公认的三大顶级科学杂志．全球科学家无不梦寐以求能在其中一个杂志上发表论文，因为代表了世界科学研究成果的最高水准。因此，CNS论文数目也成为国际大学科研实力排名的最重要因素。 据统计，中国大陆至今以老板身份发过两篇以上CNS论文的,总共才二十六人，这二十六人无疑是中国大陆科技界最顶尖的精英人物。其中在CNS三大顶级杂志都以老板身份发过论文的有十人,全部滞留在美国；在CNS中两个杂志以老板身份发过论文的共有十六人,五人在国内。可叹的是，号称代表中国最高学术水平的中国两院院士只有神经研究所的郭爱克院士一人进入这前二十六人名单（中国的两院院士竟没有一个有三篇的,其他院士绝大多数是一篇都没有,少数有一篇,远赶不上这26奇人）, 发表论文篇数国内排名最高的是并非两院院士的著名生物学家西北大学舒德干教授。 中国大陆至2006年在CNS发表论文数目最多的大学和科研机构分别是：1、西北大学（5篇）；2、中国科学院基因组研究所（3篇）；3、中国科学院生物物理所（2篇）、复旦大学（2篇）；4、清华大学（1篇）、北京大学（1篇）、中国科学院生化细胞所（1篇）、中国科学院神经所（1篇）和南方基因研究中心（1篇）。这样的结果也大大出人意料——西北大学作为地处内陆西安的地方重点大学，科研实力竟然远远超过复旦、清华、北大这样的沿海发达地区部属大学，确实令人刮目相看。
1、所处国家不同：
CNS是国内对Cell、Nature、Science三大顶级杂志的简称，被这三大顶级杂志收录的论文即为CNS论文。SCI论文是被SCI（Scientific Citation Index，《科学引文索引》）所刊登的论文，SCI是美国科学信息研究所编辑出版的引文索引类刊物。
2、方向不同：
SCI不是指哪个期刊，SCI是一种搜索引擎，它是负责收录优秀的期刊并且给它们归类和排名。而CNS是很具体的指定，是指CELL、NATURE、SCIENCE生物学三大核心期刊。简单的来说，SCI里包含CNS，CNS是SCl里的最TOP。
cns介绍：
神经系统的主要部分。其位置常在动物体的中轴，由明显的脑神经节、神经索或脑和脊髓以及它们之间的连接成分组成。在中枢神经系统内大量神经细胞聚集在一起，有机地构成网络或回路。
中枢神经系统是接受全身各处的传入信息，经它整合加工后成为协调的运动性传出，或者储存在中枢神经系统内成为学习、记忆的神经基础。人类的意识、心理、思维活动也是中枢神经系统的功能。
SCI所收录期刊的内容主要涉及数、理、化、农、林、医、生物等基础科学研究领域，选用刊物来源于40多个国家，50多种文字，其中主要的国家有美国、英国、荷兰、德国、俄罗斯、法国、日本、加拿大等，也收录部分中国（包括港澳台）刊物。
以上内容参考：百度百科-cns
以上内容参考：百度百科-sci
高。BrainSciences由来自美国匹兹堡大学的StephenD。Meriney教授担任主编。期刊主要发表神经科学研究领域相关论文，稿件审核力度非常严格，拒稿率高。BrainSciences是一个专注于神经科学研究的国际性开放获取期刊，期刊主要发表神经科学研究领域相关论文，包括但不限于认知神经科学、发育神经科学、分子与细胞神经科学、神经工程学、神经影像学、神经语言学、临床神经科学、系统神经科学、理论与计算神经科学、环境神经科学、教育神经科学、行为神经科学等多个分类和领域。截至目前，BrainSciences已被SCIE、PubMed、Scopus等重要数据库收录。
引言：关注社会时事的网友们可能就是遇到了这样一则令人震惊的新闻，一篇被引用2300次的开创性论文竟然涉嫌造假！这则消息一经爆去，就引起了很多网友的关注和讨论。如果想要知道这件事究竟是怎么回事，那么就跟着小编一起去了解吧！在2021年，Matthew Schrag因接了一通电话而被卷入这场学术风波中。当了解了这件事情之后，这位教授的同事都希望他与律师联系。
因为这名律师在调查一种阿尔兹海默病的实验药物，所以这名律师可以提供相关的帮助。对于这种阿尔茨海默病的实验药物，药物的开发商和律师的客户各执一词。药物的开发商认为，这种药物有一定的效果。这名客户则认为，这种药物的相关研究存在造假的行为，并且向FDA提交了请愿书。根据相关信息来看，这份情愿书虽然被拒绝了，但是FDA表示会采取相关的行动。
根据相关媒体的报道，很多机构都在调查这项研究。关于这件事,Matthew Schrag不仅发表过相关的言论，而且还积极的调查这种药物。通过努力的调查， Matthew Schrag 也有所发现。对于这件事，相关的杂志社也进行了调查。《Science》杂志 不仅邀请了图像分析师和顶级研究人员调查了这名教授的报告和档案，而且非常同意这名教授的观点。整件事大概就是这个样子。
如果这件事是真的话，那么也就意味着，这篇论文可能误导了本世纪对老年痴呆症的研究。如果这件事是真的话，那么本世纪长达16年的研究可能都存在或多或少的问题。由此可见，这样的开创性论文对以后人员的研究有非常大的影响。如果这种事情不是被相关人员发现的话，那么可能很多人还会被蒙在鼓里。如果这种事情不被发现的话，那么可能会有很多患有阿尔兹海默症的人遭受伤害。
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
论文作者用假的实验数据，证明自己的实验结果对阿兹海默症有效果，害得引用的人都在站在他研究基础上继续探索的。
文章中的著名医学家，还有所谓的关键致癌物质都不存在，因为对方是著名的研究工作者，所以大家从未质疑过这篇论文，再加上这种学术方面的论文很少有人去研究，更不要说对论文中的内容提出质疑，想要推翻论文中的内容，这对于很多人来说都不是一件容易的事情，也正是因为这种原因，导致这种错误一直在延续，这项研究不仅误导了后续研究工作，同时耗费了大量资金，更重要的是导致很多都错服药物，甚至对这些患者的生命安全造成危险。
一篇被引2300次的开创性论文竟涉嫌造假的消息公开后引起了业内人士的高度重视，说实话看到这个文章的时候都非常震惊，这或许就是对方预谋的一场阴谋，这背后的阴谋诡计让人毛骨悚然，这篇论文牵涉到本引用最多的阿尔茨海默病，一大批的研究者都已这篇论文的结果视为研究的基础，这篇论文涉嫌信息造假，也就意味着研究人员这些年的研究和努力全部白费，所有的工作全部都付诸东流，而且这些很多人的药物都已经流入市场，还有很多的志愿者参与药物的试用。
这背后到底是怎么回事暂时还没有定论，如今可以确定的是这篇论文的确涉嫌造假的行为，文章中的很多内容和图片都存在复制的情况，甚至存在数据篡改的想象，论文中提到的很多内容都是瞎编的，很多研究者都表示根本没有找到过。
这篇论文的作者因此获得了巨大的收益，我们也很想知道论文的作者为何会有这样的举动，也很想知道他这样做的目的究竟是什么，目前此事在处于调查阶段，通过此事我们也可以知道，权威也有可能存在失误，对于这种学术方面的结果，还是应该进行验证，存在质疑一定要及时提出。
美国加州大学旧金山分校的科学家，已经训练出一种算法，可以直接将受试者的脑电波实时翻译成句子，错误率仅为 3% 。
这项研究发表在《自然神经科学》（Nature Neuroscience）杂志上，他们招募了 4 位志愿者，这些志愿者被要求多次朗读 30-50 个固定句子，而电极记录下他们的大脑活动。[1]
这些数据随后被输入到机器学习算法，它将每个句子的大脑活动数据转换成一串数字和字符串。
系统从这些大脑活动数据再推导出声音，并和实际记录的音频进行比较。数字和字符串则被再次输入到系统，转换成一个单词序列。
起初，系统会吐出毫无意义的句子。但是当系统将每个单词序列与实际朗读的句子进行比较时，它得到了改进，学会了数字字符串与单词的关系，以及哪些单词是有上下文关系的。
算法不断的训练，直到从说话时的大脑活动中产生书面文本，类似机器翻译。
新系统的准确性远远高于以前的方法。虽然准确性因人而异，但对于其中一位志愿者来说，平均每个句子只有 3% 需要纠正，高于速记员 5% 的单词错误率。
当然，目前这个系统还是有很大局限，算法还只能处理少量的句子。系统也不能用于严重残疾失去语言能力的患者，因为它依赖于记录大声说出句子的人的大脑活动。
然而，每个志愿者只用了不到 40 分钟来训练，在有限的小数据集情况下，达到了迄今为止最大的精确度。
脑机接口
从类大脑信号到外部设备之间建立连接通路并不是新鲜事，脑机接口的研究已持续了 30 年。
在过去的十年，我们已经能够解码语音信号，但是局限于孤立音素或者单音节词，在一段 100 个单词的连续语音的情况下，解码正确的单词少于 40% 。
科学家们此次找到的是一个更直接的方法，就是采取机器翻译类似的算法。机器翻译就是将文本从一种语言到另一种语言的算法翻译，只不过这次输入的文本变成了脑电波信号。此次发表的论文《使用编码器-解码器框架：大脑皮层活动到文本的机器翻译》，正是详细描述了这一过程。
在系统对一个志愿者进行训练之后，再对另外一个志愿者训练时，解码结果得到了改善，这表明该技术可以在人和人之间进行迁移。
在 GitHub 上，放置了论文对应的代码。
ecog2txt 模块，用于从神经数据中将语音解码为文本。它用 Python 代码实现了跨主题的迁移学习的高级功能。[2]
而训练本身则是通过另一个 machine_learning 软件包，它在 TensorFlow 里实现了一个序列到序列的网络。[3]
这些软件包的作者，也是论文的联合作者之一约瑟夫·马金（Joseph Makin）博士，他目前是加州大学旧金山分校整合神经科学中心的研究科学家。他的专业是电机工程和计算机科学，专门研究控制理论，包括脑机接口的算法开发。[4]
论文的另外一个联合作者是张爱德（Edward Chang）博士，他是医学博士和神经外科医生，擅长为患有癫痫病，脑瘤，三叉神经痛，面肌痉挛和运动障碍的成年人提供治疗。他目前是加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所的神经外科教授，还领导了一个神经工程与假肢中心，以恢复瘫痪和言语障碍等神经疾病患者的功能。
科学院神经所已经在所有顶尖杂志有多篇论文：《细胞》（饶毅、张旭实验室各一篇）、《科学》（郭爱克实验室两篇、何仕刚一篇）、《自然》（袁晓兵实验室）。多篇《自然神经科学》（分别是蒲慕明、周专、段树民、鲁白实验室）、《自然细胞生物学》（分别来自蒲慕明、袁小兵、段树民）、《神经元》（分别来自蒲慕明、张旭、李朝议、周专、段树民），其中郭爱克已经因为前几年第一篇《科学》当选院士，周专和段树明今年院士入围。紧追神经所的是科学院生物物理所：《细胞》（饶子和）、《自然》（常文瑞）、《科学》（唐世明、陈霖各一篇），陈霖因此当选院士，常文瑞今年院士入围。清华：《细胞》（饶子和）、《科学》（孟安明，今年院士入围），清华的饶子和前两年因为发过多篇PNAS、 JBC当选院士。复旦大学：《科学》、《自然》各一篇（金力，今年院士入围）科学院基因组所：《科学》两篇、《自然》一篇（杨焕明，今年院士入围）科学院上海国家基因研究中心：《自然》（韩斌，今年院士入围）、《科学》（赵国屏，今年院士入围）各一篇科学院上海生化细胞所：《科学》一篇（张永莲，已经因此当选院士）上海交通大学：《自然遗传学》（贺林，今年院士入围）协和医科大学：《自然遗传学》（沈岩，已经当选院士）第二军医大学：《自然免疫学》（曹雪涛）个人发表两篇以上的人：蒲慕明在中国自己的实验室发表顶尖论文是个人最多（至少五、六篇），这些都不包括他在UC Berkeley的论文基因组所杨焕明发两篇《科学》、一篇《自然》神经所郭爱克研究员发两篇《科学》复旦大学金力发《科学》、《自然》各一篇神经所张旭发《细胞》、《神经元》、PNAS各一篇神经所周专发《自然神经科学》、《神经元》、PNAS各一篇唐世明在神经所以博士后身份发一篇《科学》、在生物物理所以研究员身份发一篇《科学》科学院上海健康科学中心孔祥银发《自然遗传学》两篇学生里面两次以上在顶尖杂志做第一作者两人：神经所张成（周专的学生）发《自然神经科学》和《神经元》各一篇，神经所蒋辉（饶毅的学生）发一篇《细胞》原始论文、一篇《自然神经科学》评论在同一个研究所有两个以上独立实验室发表多篇顶尖论文的目前只有神经所一个，其它单位有一个实验室发表过多篇的（如基因组所、复旦、生物物理所），但是没有多个实验室能够发表多篇以上有三篇是同学们在BBS上宣布正式接受的论文，杂志还没有出来的，其它是都发表了的。正式待发表的三篇：神经所郭爱克的第二篇《科学》、清华/生物物理所饶子和的《细胞》、神经所张旭的《细胞》。
这些科学家都是懂得心理学，心理学这门课程里面就讲过，人的动作表情神态都是可以反映这个人的心理的，他们是根据大量的数据结论进行判断的。
中国神经科学的现状和发展策略何士刚一、中国的神经科学研究正在进入世界水平我国神经科学的发展可以追溯到上世纪20年代林可胜等在协和医学院的工作。新中国成立以后，冯德培，张香桐等人也为中国神经科学的发展作出了重要贡献。在本文中，笔者分析了神经科学的几个重要杂志，如《神经科学》(Neuroscience)，《神经生理学期刊》(Journal of Neurophysiology)，《生理学期刊》(Journal of Physiology)，《比较神经内科学期刊》(Journal of Comparative Neurology)和《欧洲神经科学期刊》(European Journal of Neuroscience)中“中国制造”的研究论文，试图展示我国神经科学的现状，探讨进一步发展的前景及过程中可能存在的问题。文中的数据完全来源于Medline检索。虽然作了最大的努力试图保证数据的可靠性（如为保证计算的只是“中国制造”的论文，只有中国本土单位为署名单位的论文才被统计），但仍不免会有一些遗漏或收集了一部分“合资产品”。当然，用论文数来评价科学研究水平可能有失偏颇，但这毕竟是一个客观指标，相信这些数据在很大程度上反映了近年来中国神经科学的发展，不妥之处欢迎读者批评、指正。我国神经科学工作者进入世界水平始于80年代末。暨南大学解剖系Luo, CB (or Yew, DT)和第四军医大学鞠躬88，89年相继在《神经科学》上发表了论文。第四军医大学李继硕，同济医科大学Ma, WY在91年，鞠躬在92年相继在《比较神经内科学期刊》发表论文。过去五年中，笔者统计的几本重要杂志上中国科学家发表的论文数量有显著增加，从过去十几年徘徊在每年1－3篇到近五年来的每年十几篇。2003年，中国科学家在这些杂志上发表论文总数达到22篇（图一）。更为重要的是，在世界最高水平杂志上，中国神经科学家的工作也不断出现。中科院神经科学研究所郭爱克，中科院研究生院陈霖相继于2001，2003年在《科学》（Science），中科院神经科学研究所李朝义，张旭分别于2002年，段树民和蒲慕明于2003在《神经元》（Neuron），中科院神经科学研究所周专，段树民和蒲慕明分别于2002年在《自然·神经科学》（Nature Neuroscience），中科院生化和细胞研究所裴钢于2002，2003年，清华大学谢佐平，中科院神经科学研究所周专分别于2003年在《神经科学期刊》（Journal of Neuroscience），中科院神经科学研究所李朝义，段树民分别于1999年，2003年，中科院研究生院陈霖于2003年在《美国科学院院刊》（PNAS）发表论文。这说明我国神经科学研究的规模有所扩大，质量有显著提高。图一、中国科学家历年在神经科学重要杂志发表的论文数（不包括香港、台湾地区）二、中国的神经科学研究与世界先进水平仍有很大差距这样的成绩固然喜人，但我们毫无理由为此而夜郎自大，固步自封。笔者比较了中国大陆、香港和台湾地区，日本，德国2003年在神经科学重要和顶尖杂志上的论文数占某一杂志论文总数的百分比（图二）。中国整个大陆地区发表的论文数只和香港或台湾地区接近。日本和德国2003年的论文数是中国大陆地区的10－20倍。这样的差距触目惊心，与中国在世界上大国的地位是极不相称的。这种差距主要反映在我国和其他国家对神经科学投入的差别。科学研究在我国国民生产总值中所占的比例较发达国家要低，生命科学的投入在整个科学研究中所占比例也低于发达国家，神经科学在生命科学中的比例更低。如此几个比例下来，我国神经科学的投入与发达国家相去甚远。中国科学院在生命科学的投入仅占20％左右。基金委生命科学的比重虽较大，但有递减的趋势，从2001年的34.56%到2002年的33.87%，在其中神经科学仅占4.46%（2001年），而2002年下降到了3.90%（基金委的统计限于网上公布的面上项目资助情况）。考察美国科研经费的投入和分配，NIH的经费近五年来增加了一倍，其中只和神经科学有关的两个研究所（精神健康研究所和神经疾病和中风研究所）的比例占了整个NIH的12%强，加上其他研究所中和神经科学相关的内容，NIH经费中15%以上用于神经科学研究的估计可能并不过分。相比之下，我国对神经科学的投入实在是太悬殊了。图二、2003年各地区论文数占杂志论文总数百分比进一步分析发现，高质量论文也基本集中在上海、西安、北京、广州、武汉、山西、河北等少数几个单位，而发表在顶尖杂志上的15篇论文中，有11篇来自同一单位，中国科学院一个今年才发展到13个课题组的研究所－神经科学研究所。三、发展中国神经科学的策略值得庆幸的是我国近几届政府已经充分意识到知识经济的重要性，提出了科教兴国的战略决策。因此，教育、科研经费的迅速增加已经是一种共识，但对于增加的经费和资源如何更加合理的配置和使用，也许是一个值得探讨的问题。笔者认为，首先要提高整体研究水平。上述数据分析表明，我国现有的可以产出高水平研究的单位还局限在几个城市中的一小部分单位。如果我们不能迅速扩大研究的群体和规模，很难想像我国能成为神经科学研究的大国（更不要说强国）。因此对于资助生命科学研究的部门，应该借鉴世界强国的策略，确立生命科学在科学研究中的重要地位，调整生命科学中学科间的比例，以期逐渐接近资源的合理分配。当然在目前整体研究资源比较局限的情况下，集中部分资源，保证现有的高水平研究机构能够保持并进一步提高研究水平，以期在国际重要和顶尖杂志上进一步扩大我国的影响，提升我国神经科学研究在国际上的地位。纵观科学发展的历程，有着优秀文化的研究机构往往会在科学发展中作出重要贡献（如开文迪许实验室）。而我国神经科学研究的现状，除中科院神经科学研究所开始逐步形成规模外，绝大多数单位都是三、五个课题组的小模型独立研究。在这种情况下，难以产生科学家之间的协同效应及突现性质（emerging properties）。作为政府调控单元，也许应该鼓励形成数个高水平的、具有一定规模的神经科学研究机构，但这决不是说要搞重复建设，数个不同的研究机构应该有不同的侧重。在这个过程中，充分听取、尊重科学家们的意见就尤其重要（对于科学决策，梅林教授介绍的NIH基金评审机制非常值得借鉴）。总而言之，笔者认为迅速使中国神经科学研究达到国际水平是至关重要的，并可以通过三方面的策略实现。一、迅速加强对神经科学的投入。二、在提高整体研究水平的同时加大对优秀群体支持的力度。三、形成几个高水平的，有一定规模和研究特色的神经科学研究机构。奥运金牌、世界小姐花冠说明我们国家正在变得更强壮、更漂亮。科学研究进入世界水平可以说明我们国家也在变得更聪明。没有聪明的头脑的支持，漂亮只是表面的，强壮只是暂时的。因此在关注奥运金牌和世界小姐的同时，我们的政府和人民也应该以更大的热忱关注科学研究的进展，使科教兴国的战略真正显现在日常生活中，使我们的国家更强盛，人民更聪明，更健康，更漂亮。
我知道的国内的有中华神经科杂志、国外医学脑血管疾病分册、中华神经外科杂志等等，国外的也比较多，如Stroke,neurosurgery等等。你自己可以多看看相关的神经科方面的文章，看别人引用比较的多的参考文献就知道了中文神经病学与精神病学类核心期刊表序号 刊名 出版地 主办单位 0 神经科学通报（英文版）上海 中国科学院1 中国神经精神疾病杂志 广州 中山医科大学2 中华精神科杂志 北京 中华医学会3 中国心理卫生杂志 北京 中国心理卫生协会4 中华神经科杂志 北京 中华医学会5 中风与神经疾病杂志 长春 白求恩医科大学6 上海精神医学 上海 上海市精神卫生中心7 中国神经科学杂志 第二军医大学神经科学研究所英文神经病学与精神病核心期刊NPG Journals in neuroscience Featured Articles 《Nature Neuroscience 》Featured Articles ：cAMP oscillations and retinal actiity are permissie for ephrin signaling during the establishment of the retinotopic map 《Nature Reiews Neuroscience 》Featured Articles ：Lipid raft microdomains and neurotransmitter signalling 《Cell Death & Differentiation 》Featured Articles ：Cyclin-dependent kinase 5 is an upstream regulator of mitochondrial fission during neuronal apoptosis 《Oncogene 》Featured Articles ：Targeting SPARC expression decreases glioma cellular surial and inasion associated with reduced actiities of FAK and ILK kinases 《Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism 》Featured Articles Featured Articles ：Stroke induces ependymal cell transformation into radial glia in the subentricular zone of the adult rodent brain 《Cell Research》Featured Articles ： Getting the right stuff: Controlling neural stem cell state and fate in io and in itro with biomaterials 《Molecular Therapy》Featured Articles ： iral Clostridial Light Chain Gene-based Control of Penicillin-induced Neocortical Seizures 《Molecular Psychiatry 》Featured Articles ：Gene-gene effects on central processing of aersie stimuli 《Neuropsychopharmacology》Featured Articles ： The Abused Inhalant Toluene Increases Dopamine Release in the Nucleus Accumbens by Directly Stimulating entral Tegmental Area Neurons 《The Pharmacogenomics Journal 》Featured Articles ：Nucleotide sequence ariation within the human tyrosine kinase B neurotrophin receptor gene: association with antisocial alcohol dependence 《EMBO Reports》Featured Articles ： A fruitfly's guide to keeping the brain wired 《British Journal of Pharmacology》Featured Articles ： Transporters for L-glutamate: An update on their molecular pharmacology and pathological inolement 《Spinal Cord》Featured Articles ： International spinal research trust research strategy. III: A discussion document Acta PsychologicaAcute PainAdances in NeuroimmunologyAlcoholAlzheimer's & DementiaAnimal BehaiourAnnual Reports in Medicinal ChemistryAppetiteAPS JournalAutonomic Neuroscience等以上是我所知道的一些，还有一些没有找到，不知道对你是否有帮助。感谢两位，对我很有帮助。2006年公布的“中国科技论文统计源期刊”:中华神经外科疾病研究杂志中华神经外科杂志中华神经医学杂志中国临床神经外科杂志卒中与神经疾病脑与神经疾病杂志临床神经病学杂志临床神经电生理学杂志立体定向和功能神经外科杂志神经解剖学杂志神经科学通报中国现代神经疾病杂志中风与神经疾病杂志中国耳鼻咽喉颅底外科杂志中国耳鼻咽喉头颈外科中国脊柱脊髓杂志中国临床神经科学中国神经精神疾病杂志中国神经免疫学和神经病学杂志中国微侵袭神经外科杂志中华神经科杂志此外，中国脑血管病杂志（证书编号G422-2006）、国际脑血管病杂志（证书编号G939-2006）、临床神经外科杂志（南京）等封面上也都标为中国科技论文统计源期刊。
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审稿周期1-3个月neuroscience是一个生物学期刊，研究方向是医学-神经科学，神经科学发表论文，描述神经系统科学研究任何方面的原始研究结果。任何论文，无论多么短，只要它报告了重要的、新的、经过仔细确认的发现和完整的实验细节，都将被考虑发表。neuron杂志水平，神经科中,Neuron排名第一,NEURON是神经科学顶级期刊，世界期刊影响力指数(WJCI)为12.287。认知神经科学杂志,美国跨学科的心理学专业期刊。月刊。1989年创刊。由马萨诸塞理工学院出版。发表大脑与行为的相互关系研究的论文。重点研究大脑活动中的认知过程是如何发生的。研究内容涉及的学科有神经科学、心理学、认知心理学、神经生物学、语言学、计算机科学和哲学。
看你想投几分的杂志了，2分左右的杂志有《bmcneurology》，其他疑问可以咨询志诚医学编辑。
首先文章的质量要好，还有就是期刊的选择很重要，医学类的期刊还是有一定难度的。之前我弄过，可以和你分享。