《Nature》 和 《 Science》 的区别是什么?

简介: 《Nature》 和 《 Science》 的区别是什么?

引言

全球top2的两本期刊,顶级期刊的代表,学界的北大清华。


非要说nature和science区别的话:


nature是英国,science是美国;

nature的影响因子稍高于science一点;

nature的创刊时间比science早一些。

正文

《Nature》杂志隶属于自然出版集团(Nature Publishing Group, NPG),是一个商业性质的杂志。
《Science》是美国科学促进会(American Association for the Advancement of Science,AAAS)的会刊,是一个学术性杂志。
所以我们经常会看到《Nature》的商业推广等一系列商业操作,
毕竟是个盈利的机构,但是《Science》很低调,
它毕竟隶属于非营利性机构,但学术影响依然强大无比。

《Nature》

《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。与当今大多数科学杂志专一于一个特殊的领域不同,其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《Nature》上。


《Nature》杂志是自然出版集团(Nature Publishing Group, NPG)的旗舰,其办刊宗旨是“将科学研究中的重要发现展示给公众,让公众尽早知晓全世界自然科学每一分支所取得的各项进展。”


自然出版集团于1999年成立,是著名的科学出版公司-麦克米兰出版者有限公司的成员,是一个出版科学期刊的国际出版公司,其总部位于英国伦敦,旗下有很多在学术界有一定影响的期刊。Nature集团的期刊大体可以分为五类,共有159本,包括《自然》周刊(Nature)、研究月刊(Nature Research Journals)、评论月刊(Nature Reviews)、NPG学术期刊(NPG Academic Journals)等,涉及所有学科,还有大量的开源期刊。

image.png


《Science》

《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。


《Science》是发表最好的原始研究论文、以及综述和分析当前研究和科学政策的同行评议的期刊之一。该杂志于1880年由爱迪生投资1万美元创办,于1894年成为美国最大的科学团体“美国科学促进会”(American Association for the Advancement of Science ,AAAS)的官方刊物。全年共51期,为周刊,全球发行量超过150万份。


《Science》杂志属于综合性科学杂志,它的科学新闻报道、综述、分析、书评等部分,都是权威的科普资料,该杂志也适合一般读者阅读。


虽然《Science》是美国科学促进会的期刊,但发表文章并不需要AAAS的会员资格。《Science》接受来自世界各地作者的论文,但是提交给编辑的文章只有不到10%会被接受发表,所有的研究文章在见刊之前皆须同行评审。


《科学》杂志发表来稿是免费的。其杂志的资金来源共有三部分:AAAS的会员费、印刷版和在线版的订阅费、广告费。


目前Science 旗下仅有5本子刊,分别是Science Advances、Science Translational Medicine、Science Signaling、Science Immunology、Science Robotics.

image.png


Nature 是英国的,Science是美国的。我们的实验室通常会先投nature被拒了再投science,我个人感觉(至少美国的实验室)投Science 似乎更简单点,当然都是相对的,都非常难发。


综述

image.png


机器视觉是一种系统,机器学习是一种技术。

目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘
【博士每天一篇文献-综述】Communication dynamics in complex brain networks
本文综述了复杂脑网络中的通信动态,提出了一个将通信动态视为结构连接和功能连接之间必要联系的概念框架,探讨了结构网络的局部和全局拓扑属性如何支持网络通信模式,以及网络拓扑与动态模型之间的相互作用如何提供对大脑信息转换和处理机制的额外洞察。
49 2
【博士每天一篇文献-综述】Communication dynamics in complex brain networks
|
4月前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
【博士每天一篇论文-综述】Brain Inspired Computing : A Systematic Survey and Future Trends
本文提供了对脑启发计算(BIC)领域的系统性综述,深入探讨了BIC的理论模型、硬件架构、软件工具、基准数据集,并分析了该领域在人工智能中的重要性、最新进展、主要挑战和未来发展趋势。
87 2
【博士每天一篇论文-综述】Brain Inspired Computing : A Systematic Survey and Future Trends
|
4月前
|
存储 开发框架 .NET
【博士每天一篇文献-综述】A Comprehensive Survey of Continual Learning Theory, Method and Application
本文综述了持续学习的理论基础、方法论和应用实践,探讨了五种主要的解决策略,包括基于回放、架构、表示、优化和正则化的方法,并深入分析了持续学习的不同场景、分类、评价指标以及面临的挑战和解决方案。
71 1
【博士每天一篇文献-综述】A Comprehensive Survey of Continual Learning Theory, Method and Application
|
4月前
|
机器学习/深度学习 移动开发 算法
【博士每天一篇文献-模型】Deep learning incorporating biologically inspired neural dynamics and in memory
本文介绍了一种结合生物学启发的神经动力学和内存计算的深度学习方法,提出了脉冲神经单元(SNU),该单元融合了脉冲神经网络的时间动力学和人工神经网络的计算能力,通过实验分析显示,在手写数字识别任务中,基于SNU的网络达到了与循环神经网络相似或更高的准确性。
27 1
【博士每天一篇文献-模型】Deep learning incorporating biologically inspired neural dynamics and in memory
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【博士每天一篇文献-综述】Brain-inspired learning in artificial neural networks a review
这篇综述论文探讨了如何将生物学机制整合到人工神经网络中,以提升网络性能,并讨论了这些整合带来的潜在优势和挑战。
48 5
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
【博士每天一篇文献-综述】Machine Unlearning Solutions and Challenges
本文综述了机器遗忘的解决方案和挑战,全面分类并分析了精确遗忘和近似遗忘方法,探讨了它们在隐私保护、安全性增强、模型适应性提升中的应用,并提出了评价指标和未来研究方向。
102 2
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
【博士每天一篇论文-综述】An overview of brain-like computing Architecture, applications, and future trends
本文提供了对脑科学计算的介绍,包括神经元模型、神经信息编码方式、类脑芯片技术、脑科学计算的应用领域以及面临的挑战,展望了脑科学计算的未来发展趋势。
54 0
【博士每天一篇论文-综述】An overview of brain-like computing Architecture, applications, and future trends
|
7月前
|
编解码 人工智能 定位技术
MERRA (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications) 是由 NASA 气候数据集
MERRA (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications) 是由 NASA 气候数据集
91 0
|
传感器
电子科大博士生杨超火了!2年实现Science+Nature一作双杀
电子科大博士生杨超火了!2年实现Science+Nature一作双杀
289 0
|
机器学习/深度学习 负载均衡 搜索推荐
【推荐系统论文精读系列】(十六)--Locally Connected Deep Learning Framework for Industrial-scale Recommender Systems
在这项工作中,我们提出了一个局部连接的深度学习框架推荐系统,该框架将DNN的模型复杂性降低了几个数量级。我们利用Wide& Deep模型的思想进一步扩展了框架。实验表明,该方法能在较短的运行时间内取得较好的效果。
141 0
【推荐系统论文精读系列】(十六)--Locally Connected Deep Learning Framework for Industrial-scale Recommender Systems