近日，艾思科蓝正式推出“快速预审期刊AI匹配系统”（AiScholar Journal Finder）。该系统基于论文标题与摘要，自动分析研究主题及方法，并结合期刊类型、学科分类、分区等筛选条件，生成匹配结果列表。
当前，AI在科研服务中的应用正从文献检索、语言处理延伸至选刊分析与投稿辅助。由于各期刊在收稿范围、数据库收录、学科分区及出版政策上存在差异，提升投稿前的信息筛选效率成为科研数字化的重要方向。
针对该需求，艾思科蓝本次上线的系统已接入SCI、SSCI、EI、Scopus、ESCI、中文核心及CSCD等数据库的3000余本合作期刊资源。匹配结果涵盖期刊名称、匹配度、推荐理由，并附有JCR分区、影响因子、审稿周期等参考信息，相关数据定期更新。
对于支持快速预审的合作期刊，作者可在确认匹配结果后提交稿件，进入快速预审流程。预审由具备期刊审稿、编辑、编委或相关学科评审经验的专家担任，重点评估研究方向的契合度、创新性、完整性、写作规范与目标期刊匹配度，并出具预审报告。数据安全方面，系统处理流程符合ISO 27001与GDPR规范。作者提交的内容仅用于当次匹配分析，匹配完成后即按流程销毁，不用于模型训练。
艾思科蓝有关负责人表示，该系统旨在借助AI提升投稿前的信息检索与筛选效率，并通过快速预审衔接选刊决策。需注意的是，匹配结果受训练数据、评价指标及信息更新等因素影响，系统给出的匹配度和风险提示仅作投稿参考，不可替代期刊官网信息核验、编辑判断及同行评议。
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