Machine Intelligence Research
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Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey
Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Shangnian Li, Chengjie Wang, Feng Zheng & Yaochu Jin
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1459-z
中文导读：
Segment Anything Is Not Always Perfect: An Investigation of SAM on Different Real-world Applications
Wei Ji, Jingjing Li, Qi Bi, Tingwei Liu, Wenbo Li & Li Cheng
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1385-0
中文导读：
DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models
Cheng Lu, Yuhao Zhou, Fan Bao, Jianfei Chen, Chongxuan Li & Jun Zhu
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-025-1562-4
中文导读：
A Survey of Synthetic Data Augmentation Methods in Machine Vision
Alhassan Mumuni, Fuseini Mumuni & Nana Kobina Gerrar
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1411-7
当期目录：
A Comprehensive Survey on Trustworthy Graph Neural Networks: Privacy, Robustness, Fairness, and Explainability
Enyan Dai, Tianxiang Zhao, Huaisheng Zhu, Junjie Xu, Zhimeng Guo, Hui Liu, Jiliang Tang & Suhang Wang
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1510-8
中文导读：
Vision Transformers with Hierarchical Attention
Yun Liu, Yu-Huan Wu, Guolei Sun, Le Zhang, Ajad Chhatkuli & Luc Van Gool
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1393-8
中文导读：
Fully 1 × 1 Convolutional Network for Lightweight Image Super-resolution
Gang Wu, Junjun Jiang, Kui Jiang & Xianming Liu
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1501-9
中文导读：
Multimodal Fusion of Brain Imaging Data: Methods and Applications
Na Luo, Weiyang Shi, Zhengyi Yang, Ming Song & Tianzi Jiang
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1442-8
中文导读：
Automation and Orchestration of Zero Trust Architecture: Potential Solutions and Challenges
Yang Cao, Shiva Raj Pokhrel, Ye Zhu, Robin Doss & Gang Li
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1456-2
中文导读：
Assessing and Understanding Creativity in Large Language Models
Yunpu Zhao, Rui Zhang, Wenyi Li & Ling Li
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-025-1546-4
中文导读：
* 以上引用数据基于Springer主页统计，统计截止时间为2026年3月2日。
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关于Machine Intelligence Research
Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区；2025年发布的最新影响因子达8.7，继续跻身JCR Q1区，最佳排名进入全球第6名；2025年一举进入中科院期刊分区表计算机科学二区。
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