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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
当你需要《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 投稿全流程总览与阶段调度时使用。
把选题、写作、投稿、双盲外审、多级审理、修回、录用、校样到出版串成一条端到端时间线,指明每个阶段该调用哪个 aes-* 技能、关键决策点、6 个月答复红线、与英文姊妹刊 Chinese Journal of Electronics 的分流时机、以及常见时间陷阱。
适合电子/信息/通信方向作者在动笔前或投稿中做整体规划,避免顺序错乱、错过时限或在错误阶段做错误的事。
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。
本技能是《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 深度包的"总控台",把 12 个技能按时间线串起来。 《电子学报》由中国电子学会 (Chinese Institute of Electronics) 主办、为月刊、走双盲多级审理, 全流程可能持续数月甚至更久,谋定而后动比边写边改更高效。以下时间线综合官网 (ejournal.org.cn) 渲染与中文学报通行节奏;未公开确认的时长标 待核实(核验日 2026-07-09)。
用法:在每个阶段,先看本页定位,再跳到对应 aes-* 技能执行细则。Acta / Electronica / Sinica 的每一步都有对口技能。
① 选题定位 → aes-topic-selection (动笔前)
② 文献综述 → aes-related-work (动笔前/中)
③ 实验设计 → aes-experiments (研究期)
④ 可复现建设 → aes-reproducibility (研究期)
⑤ 写作规范 → aes-writing-style (写作期)
⑥ 附录材料 → aes-supplementary (写作期)
⑦ 制品开放 → aes-artifact-evaluation (投稿前)
⑧ 投稿审计 → aes-submission (投稿前)
⑨ 审理跟踪 → aes-review-process (投稿后)
⑩ 修回答复 → aes-author-response (退修后)
⑪ 录用校样 → aes-camera-ready (录用后)
| 阶段 | 目标 | 关键产出 |
|---|---|---|
| 选题 | 确认对口本刊学科与栏目 | 一句话创新点、栏目归属 |
| 综述 | 定位贡献、找准竞争工作 | 相关工作章节 + 贡献清单 |
| 实验 | 公平严谨验证每条贡献 | 主/对比/消融/敏感性结果 |
| 可复现 | 让结果可被重复 | 环境/种子/超参数记录 |
| 写作 | 合本刊体例 | 中英文摘要、GB/T 7714 文献 |
| 投稿 | 越过初审形式门槛 | 双盲匿名稿 + 评审费 |
| 审理 | 正确解读状态 | 状态研判、催稿时机 |
| 修回 | 逐条服人 | 修改说明 + 改痕稿 |
| 校样 | 零差错出版 | 定稿、揭盲回填、清样 |
| 陷阱 | 规避 |
|---|---|
| 临投稿才建可复现/制品 | 研究期就记录环境、种子、超参数 |
| 双盲匿名化留到最后 | 写作期即用第三人称自引、占位基金 |
| 忽视 6 个月答复红线 | 记录投稿日,超期礼貌询问,勿一稿多投 |
| 修回逾期沉默 | 按退修信截止日排期,需要时提前申请延期 |
| 校样阶段大改 | 实质修改在修回期完成,校样只订错 |
有些工作不必严格串行,合理并行能缩短总周期:
| 可前置/并行的工作 | 何时做 | 收益 |
|---|---|---|
| 可复现记录(环境/种子/超参数) | 研究期实时记录 | 投稿前不用回忆补齐 |
| 双盲匿名化(第三人称自引) | 写作期即执行 | 投稿前无需大改 |
| 制品打包与 README | 实验完成即整理 | 投稿即可附匿名链接 |
| 参考文献 GB/T 7714 整理 | 边写边录 | 定稿不临时爆量 |
前置这些"技术债",能让投稿与修回阶段把精力集中在学术质量上。
aes-author-response)。一份清晰的投稿档案,既是应对多轮审理的作战地图,也是成果登记与基金结题时的现成材料。
【《电子学报》(AES) 全流程编排】
当前阶段:<①–⑪ 之一>
对应技能:<aes-...>
本阶段产出:<...>
下一阶段与技能:<...>
分流判断:<留《电子学报》 / 转 CJE 或兄弟刊>
时限提醒:<投稿日 / 6 个月红线 / 修回截止>
待核实:<各阶段具体时长>
风险:<顺序/时限风险点>
把《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 的全流程当成一条有里程碑的项目时间线来管理, 能让你每一步都在对的阶段做对的事,避免返工与错过时限。
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。