发表nature意味着:
科研人员在职称评定方面有优先权。如果能发表一篇文章,升为教授或者正高职称,再到二级岗教授,如果再多几篇、影响力再大一些,有参与中科院院士评选的资格了。
扩展资料
Nature杂志,中文名又被称为《自然》杂志,世界著名的综合类期刊,创刊于1869年的英国,最新的影响因子为,年收录文章904篇,论文的平均录用比例只有,也就是说投稿在这个杂志每年将近有一万篇的研究论文,但最终收录的不到1000篇,中国的学者发表的数量现在有所提高,大概在年均100篇,这对于有着几十万科研人员的中国来说,比例是很低的。
在《Nature》上发表一篇论文基本上属于大学教授级别(水平)。
《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志,按SCI影响因子算两杂志都有30多分。
《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一,首版于1869年11月4日。与当今大多数科学论文杂志专一于一个特殊的领域不同,其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志(其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等)。在许多科学研究领域中,很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。
【详细介绍】
《自然》是科学界普遍关注的、国际性、跨学科的周刊类科学杂志。2014年它的影响因子为。
1869年约瑟夫·诺尔曼·洛克耶爵士建立了《自然》,洛克耶是一位天文学家和氦的发现者之一,他也是《自然》的第一位主编,直到1919年卸任。
《自然》每周刊载科学技术各个领域中具有独创性,重要性,以及跨学科的研究,同时也提供快速、权威、有见地的新闻,还有科学界和大众对于科技发展趋势的见解的专题。
《自然》的主要读者是从事研究工作的科学家,但杂志前部的文章概括使得一般公众也能理解杂志内最重要的文章。杂志开始部分的社论、新闻、专题文章报道科学家一般关心的事物,包括最新消息、研究资助、商业情况、科学道德和研究突破等栏目。杂志也介绍与科学研究有关的书籍和艺术。杂志的其余部分主要是研究论文,这些论文往往非常新颖,有很高的科技价值。
在《自然》上发表文章是非常光荣的,《自然》上的文章会经常被引用。这有助于晋升、获得资助和获得其它主流媒体的注意。因此科学家们在《自然》或《科学》上发表文章的竞争很激烈。与其它专业的科学杂志一样,在《自然》上发表的文章需要经过严格的同行评审。在发表前编辑选择其他在同一领域有威望的、但与作者无关的科学家来检查和评判文章的内容。作者要对评审做出的批评给予反应,比如更改文章内容,提供更多的试验结果,否则的话编辑可能拒绝该文章。
《自然》是一份在英国发表的周刊,其出版商为自然出版集团,这个集团属于麦克米伦出版有限公司,而它则属于格奥尔格·冯·霍茨布林克出版集团。《自然》在伦敦、纽约、旧金山、华盛顿哥伦比亚特区、东京、巴黎、慕尼黑和贝辛斯托克设有办公室。自然出版集团还出版其它专业杂志如《自然神经科学》、《自然生物学技术》、《自然方法》、《自然临床实践》、《自然结构和分子生物学》和《自然评论》系列等。
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]
发表nature意味着:
科研人员在职称评定方面有优先权。如果能发表一篇文章,升为教授或者正高职称,再到二级岗教授,如果再多几篇、影响力再大一些,有参与中科院院士评选的资格了。
扩展资料
Nature杂志,中文名又被称为《自然》杂志,世界著名的综合类期刊,创刊于1869年的英国,最新的影响因子为,年收录文章904篇,论文的平均录用比例只有,也就是说投稿在这个杂志每年将近有一万篇的研究论文,但最终收录的不到1000篇,中国的学者发表的数量现在有所提高,大概在年均100篇,这对于有着几十万科研人员的中国来说,比例是很低的。
在《Nature》上发表一篇论文基本上属于大学教授级别(水平)。
《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志,按SCI影响因子算两杂志都有30多分。
《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一,首版于1869年11月4日。与当今大多数科学论文杂志专一于一个特殊的领域不同,其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志(其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等)。在许多科学研究领域中,很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。
【详细介绍】
《自然》是科学界普遍关注的、国际性、跨学科的周刊类科学杂志。2014年它的影响因子为。
1869年约瑟夫·诺尔曼·洛克耶爵士建立了《自然》,洛克耶是一位天文学家和氦的发现者之一,他也是《自然》的第一位主编,直到1919年卸任。
《自然》每周刊载科学技术各个领域中具有独创性,重要性,以及跨学科的研究,同时也提供快速、权威、有见地的新闻,还有科学界和大众对于科技发展趋势的见解的专题。
《自然》的主要读者是从事研究工作的科学家,但杂志前部的文章概括使得一般公众也能理解杂志内最重要的文章。杂志开始部分的社论、新闻、专题文章报道科学家一般关心的事物,包括最新消息、研究资助、商业情况、科学道德和研究突破等栏目。杂志也介绍与科学研究有关的书籍和艺术。杂志的其余部分主要是研究论文,这些论文往往非常新颖,有很高的科技价值。
在《自然》上发表文章是非常光荣的,《自然》上的文章会经常被引用。这有助于晋升、获得资助和获得其它主流媒体的注意。因此科学家们在《自然》或《科学》上发表文章的竞争很激烈。与其它专业的科学杂志一样,在《自然》上发表的文章需要经过严格的同行评审。在发表前编辑选择其他在同一领域有威望的、但与作者无关的科学家来检查和评判文章的内容。作者要对评审做出的批评给予反应,比如更改文章内容,提供更多的试验结果,否则的话编辑可能拒绝该文章。
《自然》是一份在英国发表的周刊,其出版商为自然出版集团,这个集团属于麦克米伦出版有限公司,而它则属于格奥尔格·冯·霍茨布林克出版集团。《自然》在伦敦、纽约、旧金山、华盛顿哥伦比亚特区、东京、巴黎、慕尼黑和贝辛斯托克设有办公室。自然出版集团还出版其它专业杂志如《自然神经科学》、《自然生物学技术》、《自然方法》、《自然临床实践》、《自然结构和分子生物学》和《自然评论》系列等。
natureproductresearch是sci吗答:你好针对你的这个问题,是的。SCIE, 外文期刊
是的,natural和SCI都是杂志。杂志涵盖了天然化合物化学和生物化学研究的各个方面,问题的副标题将是“A部分--合成和结构”或“B部分--生物活性天然产物”。
natureproductresearch是sci!简介 期刊简称 NAT PROD RES 参考译名 《天然产物研究》核心类别 SCIE(2022版), 目次收录(知网),外文期刊,IF影响因子 自引率
不,natureproductresearch不是sci。Natureproductresearch是一个研究自然产品的科学领域,它主要研究如何从自然界中获取有用的物质,以及如何利用这些物质来制造新的产品。它的研究领域涉及到生物学、化学、物理学、材料科学和工程学等多个学科,以及计算机科学、数学和统计学等多个辅助学科。Natureproductresearch的研究内容涉及到从自然界中获取有用物质的方法,以及如何利用这些物质来制造新的产品。它的研究成果可以用于制造新的药物、新的材料、新的食品等。总之,natureproductresearch不属于sci,它是一个独立的研究领域。
国际顶级期刊,影响因子位列全球杂志前列,能在这两本杂志发表文章代表学术水平非常高!
nature和science与cell一起被称作学术界三大刊物,可见其全球影响力之高。在nature上发表一篇文章,那绝对是能够深刻影响世界或者刷新人类认知的科研成果,普通的研究结果根本不可能发在这种期刊上。
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nature 自然杂志是自然科学领域的顶尖杂志。能发一两篇在国内的普通本科学校混一个教授就没有问题了。如果说是发了八篇,那应该是世界的顶尖教授,是某一个领域的权威人物了。中国有位大神(曹元)就是发过8篇,这已经是轰动学术圈了,
nature,science杂志是世界上最出名的两个综合性学术期刊,这两个杂志基本上代表了学术上最高的水平,在上面发表论文,需要你做出非常好的实验成果,非常惊人的原创性的发现。国内外众多教授终其一生都无法在该杂志上发表论文,可想而知含金量有多高
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截止2019年,还没有。
《Nature》杂志1869年创刊于英国,是世界上最早的国际性科技期刊,涵盖生命科学、自然科学、临床医学、物理化学等领域。
自成立以来,始终如一地报道和评论全球科技领域里最重要的突破,影响因子(17年数据)。其办刊宗旨是“将科学发现的重要结果介绍给公众,让公众尽早知道全世界自然知识的每一分支中取得的所有进展”。
《科学》(英语:Science)是美国科学促进会(英语:American Association for the Advancement of Science,AAAS)出版的一份学术期刊,为全世界最权威的学术期刊之一。
扩展资料
Science的发展:
1880年,纽约新闻记者约翰·迈克尔斯(英语:John Michaels)创立了《科学》,这份期刊先后得到了托马斯·爱迪生以及亚历山大·格拉汉姆·贝尔的资助。但由于从未拥有足够的用户而难以为继,《科学》于1882年3月停刊。
一年后,昆虫学家Samuel Hubbard Scudder使其复活并取得了一定的成功。然而到了1894年,《科学》重新陷入财政危机,随后被以500美元的价格转让给心理学家James McKeen Cattell。
参考资料来源:百度百科-nature
一区sci期刊有哪些如下:
一区sci期刊有Nature和Science,一区sci期刊还有Cell Metabolism 、Cancer Cell、Science Advances、Cell Reports、Nature Microbiology、Nature Biotechnology、Autophagy、Journal of Hepatology、Hepatology、Circulation等刊物,这些刊物在本专业中都是顶尖刊物,发表难度也是可想而知的。
国内也有很多优秀刊物被检索收录,这部分刊物也是国内作者发表sci论文选择刊物时首先会关注并选择的,包括Cell Research、Mol Cell、Cell Discovery、Fungal Diversity、Molecular Plant、Protein & Cell、Cellular & Molecular Immunology、Bone Research等等。
一区二区是sci期刊特有的期刊分类标准,sci将其检索的期刊按照影响因子高低分为四个区,也就是一区二区三区四区,四个区中对应不同的刊物,四个区中一区影响因子最高,四区最低,所以一区二区论文对应的就是发表在一区期刊和二区期刊的论文。
Nature一区是顶尖的学术期刊,是一个非常高的发表水平。它在各个领域都有较高的影响力,在科学研究领域享有很高的声誉。
在《Nature》上发表一篇论文基本上属于大学教授级别(水平)。
《Nature》和《Science》属于顶尖科学杂志,按SCI影响因子算两杂志都有30多分。
《Nature》是世界上历史悠久的、最有名望的科学杂志之一,首版于1869年11月4日。与当今大多数科学论文杂志专一于一个特殊的领域不同,其是少数依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的杂志(其它类似的杂志有《科学》和《美国科学院学报》等)。在许多科学研究领域中,很多最重要、最前沿的研究结果都是以短讯的形式发表在《自然》上。
【详细介绍】
《自然》是科学界普遍关注的、国际性、跨学科的周刊类科学杂志。2014年它的影响因子为。
1869年约瑟夫·诺尔曼·洛克耶爵士建立了《自然》,洛克耶是一位天文学家和氦的发现者之一,他也是《自然》的第一位主编,直到1919年卸任。
《自然》每周刊载科学技术各个领域中具有独创性,重要性,以及跨学科的研究,同时也提供快速、权威、有见地的新闻,还有科学界和大众对于科技发展趋势的见解的专题。
《自然》的主要读者是从事研究工作的科学家,但杂志前部的文章概括使得一般公众也能理解杂志内最重要的文章。杂志开始部分的社论、新闻、专题文章报道科学家一般关心的事物,包括最新消息、研究资助、商业情况、科学道德和研究突破等栏目。杂志也介绍与科学研究有关的书籍和艺术。杂志的其余部分主要是研究论文,这些论文往往非常新颖,有很高的科技价值。
在《自然》上发表文章是非常光荣的,《自然》上的文章会经常被引用。这有助于晋升、获得资助和获得其它主流媒体的注意。因此科学家们在《自然》或《科学》上发表文章的竞争很激烈。与其它专业的科学杂志一样,在《自然》上发表的文章需要经过严格的同行评审。在发表前编辑选择其他在同一领域有威望的、但与作者无关的科学家来检查和评判文章的内容。作者要对评审做出的批评给予反应,比如更改文章内容,提供更多的试验结果,否则的话编辑可能拒绝该文章。
《自然》是一份在英国发表的周刊,其出版商为自然出版集团,这个集团属于麦克米伦出版有限公司,而它则属于格奥尔格·冯·霍茨布林克出版集团。《自然》在伦敦、纽约、旧金山、华盛顿哥伦比亚特区、东京、巴黎、慕尼黑和贝辛斯托克设有办公室。自然出版集团还出版其它专业杂志如《自然神经科学》、《自然生物学技术》、《自然方法》、《自然临床实践》、《自然结构和分子生物学》和《自然评论》系列等。