Use when packaging AAAI code, data, multimedia appendices, technical appendices, reproducibility evidence, and post-acceptance artifact releases without violating double-blind or immutable-supplement rules.
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件设计与呈现实验/仿真时使用。
覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验目标与假设、数据集与仿真设置、基线与对比公平性、评价指标(SNR/BER/误差/准确率/资源占用)、消融与参数敏感性、统计显著性与多次运行、图表呈现规范、以及硬件/FPGA/测量实验的条件报告。
帮助作者用严谨、可复现、对比公平的实验证据支撑创新点,抵御《电子学报》外审专家对"实验不充分、对比不公平、结果偶然"的质疑。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
实验章节是《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 外审专家判断创新点"是否真的成立"的法庭。 本刊由中国电子学会 (Chinese Institute of Electronics) 主办,审稿人对电子信息类实验方法学要求高, 实验不充分、对比不公平、只报一次最好结果是最常见的退修与退稿理由。本技能帮你把实验设计成 能直接、公平、可复现地证明每一个创新点。以下为通行方法学;本刊对实验呈现的具体格式标 待核实 (核验日 2026-07-09,官网 ejournal.org.cn)。
原则:每个贡献都要有一个实验直接回答"它成立吗、它比谁好、好多少、为什么"。 这是 Acta / Electronica / Sinica 稿件让审稿人信服的核心。
| 公平性要点 | 做法 |
|---|---|
| 基线选择 | 覆盖经典方法 + 最新最强竞争方法 |
| 超参数公平 | 对比方法也调优或用其原文最佳设置,并说明 |
| 同口径 | 相同数据、相同指标、相同评测协议 |
| 计算成本对齐 | 报告参数量/复杂度/运行时间,避免只比精度不比代价 |
| 复现来源 | 注明基线结果是复现还是引用原文 |
aes-reproducibility)。aes-writing-style)。把审稿人可能提的质疑提前想到并在实验里堵上,比修回时补救省力得多:
| 可能质疑 | 预先反制 |
|---|---|
| "对比方法太弱" | 纳入最新最强基线并公平调参 |
| "只在一个数据集上有效" | 多数据集/多工况验证泛化 |
| "提升可能来自偶然" | 多次运行 + 统计检验 + 误差条 |
| "复杂度换来的提升不值" | 报告参数量/时延/功耗做代价对齐 |
| "缺少对关键组件的验证" | 补消融实验隔离贡献 |
| "参数是精心挑的" | 敏感性分析展示鲁棒区间 |
【《电子学报》(AES) 实验充分性审计】
贡献—实验映射:<每条贡献均有验证 / 贡献 K 缺实验>
数据/仿真:<完整 / 缺划分或参数>
对比公平:<公平 / 基线弱或超参不公>
指标:<精度+代价兼顾 / 只报精度>
统计:<多次+误差条+检验 / 单次最优 需补>
消融/敏感性:<齐备 / 缺>
图表:<规范有解读 / 需改>
待核实:<本刊实验格式细则>
风险:<外审"实验不充分/不公平"概率:低/中/高>
一套目标清晰、对比公平、统计严谨、可复现的实验,是创新点在《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 外审中真正立得住、经得起追问的决定性证据。
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概要と使いどころ
Use when packaging AAAI code, data, multimedia appendices, technical appendices, reproducibility evidence, and post-acceptance artifact releases without violating double-blind or immutable-supplement rules.
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Use when drafting an AAAI author response (rebuttal) under the single short character-limited author-feedback window, the no-URL rule, no-new-results guidance, AI-generated-review handling, and the AAAI two-phase review process where Phase-2 papers receive one feedback round before SPC/AC discussion.
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Use when preparing an accepted AAAI paper for camera-ready source submission to AAAI Press, including proceedings page limits, two-column template compliance, copyright transfer, purchased extra technical pages, deanonymization, registration, oral or poster presentation, and final public artifact release.
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Use when designing or auditing AAAI experiments for the broad-AI program committee, including baselines, ablations, statistical significance, robustness, human evaluation, AI-for-Social-Impact and alignment/safety evidence, compute and cost reporting, and reproducibility-checklist alignment for Phase-1 survival.
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Use when positioning an AAAI paper's novelty against archival work, contemporaneous arXiv or workshop papers, and AAAI/IJCAI/NeurIPS/ICML/ICLR neighbors across the broad AI scope, while staying inside AAAI's dual-submission and AI-as-source policy constraints and writing a related-work section legible to non-specialist reviewers.
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Use when strengthening an AAAI paper's reproducibility checklist (placed after references), experimental traceability, seed and hyperparameter reporting, compute and cost disclosure, dataset access and licensing, code/data ZIP readiness, and the claim-to-evidence map that Phase-1 reviewers use to judge rigor across AAAI's broad AI scope.
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