科学网—AI期刊图书大集合！一文了解施普林格·自然的AI资源与服务-SpringerNature科研服务的博文
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2025-8-25 16:43
| 个人分类: 期刊投稿 | 系统分类: 科研笔记
过去几年来，人工智能（ AI）风潮席卷全球，以ChatGPT为代表的生成式AI（GenAI）激发了各行各业对这个领域的极大热情，并对众多行业产生了深远影响， 科学界的研究人员也在积极探索各种 AI工具来提高自己的科研效率 。与此同时，相关领域的科研成果大幅增加， 对 AI内容的需求也越来越大 。
作为全球领先的科研出版机构，施普林格·自然也积极拥抱新技术和新趋势， 出版 AI领域扎实和有深刻见解的科研成果 ，推动思想和信息的全球交流。同时，我们致力于用科技赋能科研， 探索多种方法开发 AI工具和服务 ，以可持续且符合伦理的方式发掘并发挥 AI的潜力，服务广泛的学术界和产业界。
施普林格·自然拥有哪些 AI资源和服务呢？本篇文章将为大家进行汇总，快来一睹为快吧！
《自然》系列期刊
《自然 - 机器智能》（ Nature Machine Intelligence ）
2023 影响因子：18.8
2023学科排名：3/197，计算机科学-人工智能；1/170，计算机科学-跨学科应用
2023引用量：9,760
2023下载量：2,486,397
本刊在计算机科学的跨学科应用和人工智能领域均排名靠前。针对智能机器和软件不断涌现出令人兴奋的新应用，而大型数据集、可观的计算能力以及算法方面的突破也愈发普及。期刊将发表支撑人工智能的研究，探索这些进展将如何开启数字时代的全新阶段，为学术界和产业界搭建一个国际化的交流平台。
《自然 - 计算科学》（ Nature Computational Science ）
2023影响因子：12.0
2023学科排名：2/170，计算机科学-跨学科应用；4/144，计算机科学-理论与方法；9/134，多学科科学
2023引用量：1,942
2023下载量：707,820
计算科学从算法、数据处理等方面支撑 AI 发展，二者联系紧密，相互促进并协同发展。《自然 - 计算科学》是一本多学科期刊，专注于计算技术和数学模型的开发与运用，以及它们在解决一系列复杂问题方面的应用。该期刊发表基础研究和应用研究，为来自不同学科的科研人员、专业人士等提供一个交流平台，共同探讨计算科学的前沿进展。
*本文展示的期刊指标均来源于2023年Journal Citation Reports, Clarivate Analytics 2024和各本期刊官网
AI 的价值还体现在它能与其他学科领域深度交融 ，激发无限创新可能，为各领域带来新的发展契机，从 AI 变成 AI+ 生物、 AI+ 医学、 AI+ 物理等。 《自然》系列期刊 拥有 42 本研究型期刊和 26 本综述期刊，涵盖广泛的学科领域。这些期刊也发表了诸多 AI 为其他学科赋能的内容，例如：
· 来自南京大学、华南理工大学和紫金山天文台的研究团队在 《自然 - 天文学》 发表了论文“ 基于自监督深度学习和回归过程的天文图像降噪 ”，助力大型天文图像的快速降噪。
· 来自浙江大学和腾讯 AI Lab 的研究团队在 《自然 - 方法》 发表了论文“ 人类 CD8+ T 细胞在炎症和癌症中的综合图谱 ”，借助深度学习模型，构建了一个人类 CD8 + T 细胞图谱，为相关研究提供了一个综合性单细胞参考图谱和计算框架。
· 来自上海交通大学和清华大学等院校的研究团队在 《自然 - 生物医学工程》 发表了论文介绍了一种基于视网膜图像的深度学习系统，“用于检测无症状脑梗死和预测中风风险的深度学习系统”（ DOI: 10.1038/s41551-025-01413-9 ）。
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欢迎走近《自然》了解期刊背后的故事
人工智能是一个跨学科领域， 深深植根于 计算机科学 ，其算法、数据结构和计算理论都依赖于计算机科学。 计算机科学方面的书籍可以为 AI算法的开发、优化和实施提供有价值的见解。 Springer 拥有 计算机科学期刊合集和计算机科学图书合集 。合集汇集新兴研究，致力于为师生、相关领域的研究员及从业者 提供关键知识保障 ，帮助他们在这一复杂且发展迅速的领域中能够及时掌握前沿内容、把握行业动向。
Springer计算机科学期刊合集
合集 每年出版 100 多种计算机科学领域的电子期刊，包括人工智能、软件工程、电子工程、编程和操作系统、计算机系统组织与通信网络、影像科学、应用数学等相关领域的学术期刊，在计算机科学领域具有较高的科研影响力。
期刊合集速览：
· 合集涵盖 100 多种期刊
· 其中 68% 的期刊被 SSCI/SSCI 收录
· 7 种期刊在一个或多个学科类别中排名前十位
· 19 种期刊在一个或多个学科类别中排名前 25% （ Q1 ）
期刊精选
《国际计算机视觉杂志》 International Journal of Computer Vision
本刊每年出版 15 期，发表计算机视觉领域的前沿研究成果，为这一迅速发展的领域在科学和工程方面提供高质量的原创成果。
2023 影响因子： 11.6
2023 学科排名：计算机科学 - 人工智能， 7/197
2023 下载量： 1,139,758
《人工智能综述》 Artificial Intelligence Review
这本综述期刊发表人工智能、认知科学和相关学科的应用、技术和算法的综述文章，以及对前沿发展的专家评论，为相关领域的研究人员和应用开发者提供一个国际化的交流论坛。
2023 影响因子： 10.7
2023 学科排名：计算机科学 - 人工智能， 9/197
2023 下载量： 2,882,104
Springer 期刊现拥有 11个合集，涵盖科学、技术和医学以及人文社科等广泛的学科领域。如果您对订阅Springer期刊感兴趣，愿意推荐您所在的院校或机构申请试用， 欢迎提交表单申请试用 。
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Springer 计算机科学图书合集
合集每年出版 1100 多本计算机科学领域的电子图书，既涵盖经典学科主题，也囊括了新兴主题，如人工智能、信息安全、计算伦理学等。这些图书不仅涵盖了计算机科学的基础理论和新技术，还提供了大量实际案例和应用实例，致力于帮助师生、研究人员及从业者深入理解和掌握相关知识，从而提高科研能力拓展研究视野，发现新的研究方向。
合集包括了计算机科学的分支学科和新兴领域，包括但不限于：
· 人工智能（包括机器学习）
· 计算机视觉和模式识别
· 数据科学与信息检索
· 分布式计算
· 信息系统
· 软件工程
· 物联网
· 信息检索
· 信息系统
· 信息安全与密码学
· 软件工程与分布式计算
· 计算机游戏
· 计算创造力
图书精选
《机器学习》 Machine Learning
本书包含 16 个章节，系统全面地介绍了机器学习的相关内容，从基础知识如基本原理、经典方法到进阶主题。
下载量： 322k
引用量： 786
《生成式 AI 应用》 Applications of Generative AI
本书从基本概念、核心技术、技术架构和应用场景等方面对生成式 AI 进行了全面介绍，有助于读者加深对生成式 AI 这一新兴领域的理解。
下载量： 112k
引用量： 66
Springer人工智能图书合集
这是我们于 2025年推出的全新图书合集，从预测人类行为的机器学习算法到深远影响医疗保健等行业的神经网络，该合集收录了相关领域丰富的资源且图书类型多样。专著和精选会议论文集提供大量有关人工智能及其应用的主要研究成果，教科书和手册则可作为学生的入门读物，或为希望全面了解这一快速发展领域研究状况的读者提供参考读物。
其内容面向相关领域的研究人员、师生、专业人士和普通读者等不同层次的广泛群体，为他们快速了解和全面把握 AI 领域的前沿发展提供一个值得信赖的图书宝库，以满足他们的学习和阅读需求，助力 AI 领域的进一步探索。
合集涵盖 AI核心研究领域，关注应用研究和新兴领域：
· 机器学习
· 深度学习
· 神经网络
· 自然语言处理
· 计算机视觉
· 生成式 AI
· 多智能体系统
· 计算智能
· 人工智能伦理
· 人工智能用于科学
· 人工智能用于医疗保健
· 教育领域的人工智能
《人工神经网络》 Artificial Neural Networks
本书旨在通过微分方程中的数学方法，为研究神经网络的复杂性提供一种极具效力的方法，进而为深入理解大脑活动和人工智能创造条件。
下载量： 846
《理解自然语言理解》 Understanding Natural Language Understanding
本书探讨了大型语言模型的现状、其能力与局限性，并将它们与自然语言理解的理想目标进行了对比。
下载量： 2322
对于那些对 AI 有着浓厚兴趣的人来说，除了计算机科学，查阅 机器人学和智能系统 方面的文献也是必不可少的。
Springer 智能技术与机器人图书合集
合集每年出版 600 多种智能技术与机器人学领域的电子图书，能够为读者提供成熟的知识体系以及意义重大的研究成果，是相关领域的前沿研究的关键基础知识保障。
合集涵盖智能技术与机器人领域关键主题，包括但不限于：
· 智能交通
· 人形机器人
· 自动驾驶汽车
· 物联网
· 环境智能
· 智能城市
· 人机交互
· 计算智能
· 医疗机器人
· 数据科学
《数据智能与认知信息学》 Data Intelligence and Cognitive Informatics
本书包含了数据智能领域的前沿研究成果，该领域将人工智能、机器学习、深度学习和认知科学方面不断增多的研究努力相结合，旨在研究和更深入地理解信息处理系统。
下载量： 104k
《人工智能与物联网的前沿趋势与进展》 Recent Trends and Advances in Artificial Intelligence and Internet of Things
本书提供人工智能和物联网领域的新研究方向，汇集了新兴人工智能方法和物联网方法的全新研究。
下载量： 105k
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除了提供人工智能相关期刊和图书，施普林格·自然还 提供 AI 驱动的服务 ，致力于用科技赋能科研。
在噪声中发现信号：文本和数据挖掘
使用计算工具和技术 对大量数据和文献进行整理以发现模式 的过程被称为 文本和数据挖掘 （ text and data mining ， TDM ）。借助 TDM ，研究人员能够从繁杂的科学数据中提取有价值的信息，并识别出通过传统人工分析难以或无法发现的模式。
施普林格·自然创建了一套 正式的 TDM 流程并开发了多个 API 工具 ，还可 与生成式 AI 工具相结合 。此外，我们丰富的出版物资源和数据库包含大量扎实且经过验证的研究。 先进的技术加持高质量的学术资源 ，赋予您的科研人员以“传统”渠道所不具备的 检索和发现能力 ，让他们能够轻松获取前沿且值得信赖的信息（阅读更多： 施普林格·自然文本和数据挖掘 ）。
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实验室 AI “缪斯”—— Methods Muse
生命科学研究平台 Methods Muse 旨在通过简化实验方案设计、实施、验证和优化，支持实验工作。平台结合了 protocols.io ，能基于提示词生成实验方案并进行故障排除，为研究人员节省宝贵的时间、精力和材料花费。目前， Methods Muse 测试版提供四大功能： 问答引擎 、 实验方案生成与优化 、 实验故障排除 、 分析数据 。
Methods Muse 用户可轻松将生成的实验方案导入 protocols.io 以便后续使用，后者是我们旗下的实验方案平台，提供值得信赖的科学实验解决方案，研究人员可在该平台上 一站式在线查找、创建、管理、协作、共享、发布实验方案 ，开展更大程度的合作和更高效的工作流程。
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AI 智能解决方案——自然科研智讯（ Nature Research Intelligence ）
自然科研智讯以《自然》 150 多年在编辑与科研上的专业知识和深厚经验为助力，旨在帮助学术、政府和企业的科研决策者制定数据驱动的战略、衡量科研表现、发现潜在合作机会，并获得有关当前研究趋势的真知灼见，助您做出更加明智的战略决策，提升您的学术影响力，并对现实世界产生积极的影响（阅读更多： 远见卓识，引领您的科研决策 | 自然科研智讯 ）。
自然科研智讯提供一系列按需定制、灵活的智能解决方案：
自然策略报告（ Nature Strategy Reports ）——全面深入地探究相关研究领域，并提供高质量的定制化报告，为重要的研究和资助决策提供依据。
自然指数（ Nature Index ）——整体上衡量您的科研表现，您可以追踪科研进展，并提升未来的科研策略。
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注：以上仅概述部分我们的 AI 资源和服务，不能代表施普林格 · 自然所有的 AI 应用和技术。
工具是人类能力的延伸 ，能帮助我们更为高效地处理更复杂的任务，人工智能也是如此。 AI 能使研究参与者的各方获益，包括研究人员、图书馆员和科研管理部门。施普林格·自然借助人工监管， 在 AI 的使用方面已经积累了十多年的成功经验 。我们致力于 用科技赋能科研 ，通过出版 AI 内容和提供 AI 解决方案让出版流程更加顺畅、清除知识分享的障碍并提高透明度，以更好地服务学术界。
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版权声明： 本文由施普林格 ∙ 自然上海办公室负责编译。中文内容仅供参考，一切内容以报告原文为准。欢迎转发分享本文，如需转载，请联系 China@nature.com 。
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