随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术逐渐渗透到各个领域，工程技术领域也不例外。人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用，不仅提高了期刊的稿件处理效率，还为作者和审稿人提供了便捷的服务。本文将对基于人工智能的工程技术期刊在线投稿系统进行探讨，分析其研究与应用现状，以期为我国工程技术期刊的创新发展提供参考。

工程技术期刊在线投稿系统是学术论文交流的重要平台，对于促进学术成果的传播和工程技术的创新具有重要意义。传统的人工审核方式存在着诸多弊端，如效率低下、人力成本高、重复劳动等。近年来，随着人工智能技术的快速发展，将其应用于工程技术期刊在线投稿系统成为了一种新的趋势。

一、人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用

1. 智能审稿

人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的主要应用之一是智能审稿。通过利用自然语言处理、文本挖掘等技术，对投稿的学术论文进行自动分类、关键词提取、摘要生成等处理，提高审稿效率。人工智能还可以通过机器学习算法对审稿人的意见进行分类、归档，为审稿人提供参考依据。

2. 智能推荐

人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用还包括智能推荐。通过对作者的学术背景、研究方向、投稿历史等数据进行挖掘和分析，为作者推荐合适的期刊和审稿人。智能推荐还可以根据审稿人的专业领域和审稿经验，为作者推荐合适的审稿人。

3. 智能查重

人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用还包括智能查重。通过对投稿论文进行自动检测，识别抄袭、剽窃等学术不端行为，确保论文的原创性。目前，许多工程技术期刊已引入人工智能查重系统，如Turnitin、ithenticate等。

4. 智能辅助编辑

人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用还可以体现在智能辅助编辑方面。通过分析论文的结构、格式、语言等方面，为编辑提供修改建议，提高论文质量。

二、研究与应用现状

近年来，我国工程技术期刊在线投稿系统中人工智能的应用取得了显著成果。许多期刊已引入人工智能技术，如《计算机科学与应用》、《电子学报》等。与国外发达国家相比，我国工程技术期刊在线投稿系统中人工智能的应用仍处于起步阶段，存在以下问题：

1. 技术水平有待提高

我国人工智能技术水平与国外发达国家相比仍有较大差距，特别是在自然语言处理、文本挖掘等领域。这制约了人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用效果。

2. 数据资源不足

人工智能的发展离不开大量高质量的数据资源。我国工程技术领域的数据资源相对匮乏，限制了人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用。

3. 人才培养不足

人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中的应用需要大量专业人才。我国相关人才培养体系尚不完善，难以满足实际需求。

基于人工智能的工程技术期刊在线投稿系统在我国具有广阔的应用前景。随着人工智能技术的不断发展和完善，相信我国工程技术期刊在线投稿系统将实现更加高效、便捷、智能的发展。我们也应关注人工智能在工程技术期刊在线投稿系统中存在的问题，努力提高技术水平、丰富数据资源、培养专业人才，以推动我国工程技术期刊的创新发展。