《中国科学:信息科学》(SCIENTIA SINICA Informationis, SSI) 以刊载信息科学领域最高水平的 中文原创成果为目标,审稿强调科学价值与创新高度,而这必须建立在可信、可复现的证据上。 本技能帮助你在实验开展与稿件撰写时,把"别人能否重复出你的结果"这件事前置处理—— 很多可复现性问题在数据采集或实验设计时不做记录,投稿时便无法补救。
SSI 论文至少应做到前两层,并对第三层的边界(外部效度)诚实说明。
SSI 覆盖计算机、控制、通信、微电子等,结果来源差异大,务必明确标注:
| 结果类型 | 说明要求 |
|---|---|
| 数值仿真 | 仿真器/模型、参数、边界条件、理想化假设 |
| 硬件在环/半实物 | 平台、接口、实时性约束 |
| 硅后/实测 | 芯片/样机、测试仪器、测量条件、误差来源 |
| 理论/证明 | 假设、引理依赖、可验证的推导步骤 |
code/data/scripts/README),中文 README 给出一键复现主结果的步骤。../ssi-artifact-evaluation/SKILL.md
(本刊无独立制品徽章制度,现状待核实)。| 失误 | 后果 | 纠正 |
|---|---|---|
| 只报单次最好结果 | 被质疑不可复现 | 报告多次运行的统计量 |
| 仿真当实测 | 严重可信性问题 | 明确来源与假设 |
| 种子/版本未记录 | 无法重跑 | 采集时即记录 |
| 数据泄漏未检查 | 结论失真 | 严格划分并检查 |
| "整理后公开"从未公开 | 可用性声明失信 | 提交时即提供或给明确途径 |
当审稿人或读者反馈"跑不出你的结果",多半是以下几类,投稿前自行排查:
requirements.txt/
容器镜像/工具链版本号),README 写明验证过的环境。一段有用的复现说明示例(README 片段):
## 复现主结果(表 2 / 图 3)
环境:Python 3.10,PyTorch 2.1,CUDA 12.1,单卡 A100(已在该环境验证)
1) 准备数据:bash scripts/prepare_data.sh # 校验:md5 见 data/CHECKSUMS
2) 训练:python train.py --seed 0 --config configs/main.yaml
3) 评测:python eval.py --ckpt runs/main/best.pt # 预计约 20 分钟
说明:论文表 2 为 5 个种子(0-4)的均值±标准差;单次结果会有小幅波动。
[可复现层次] 可重复/可复现/可推广——达到哪一层?
[来源固定] 数据版本/工具链/种子/硬件——是否齐备
[结果类型] 仿真/实测/硅后/理论——是否明确标注
[统计] 均值+波动?消融隔离贡献?
[可用性] 声明与材料一致?敏感信息已清理?
[待核实] 强制公开与否、附件格式、SCIS 差异
参见 ../ssi-experiments/SKILL.md 与
../../resources/code/README.md。