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模式识别与人工智能投稿全流程指南

v20260724
prai-workflow
本技能是作者投稿给《模式识别与人工智能》期刊的“总控台”。它将从选题定位、论文撰写、实验设计、可复现性保障到投稿、经历专家外审和多次修改,整个学术投稿全生命周期拆解为可执行的阶段清单和关键里程碑。它指导作者掌握复杂的同行评审流程,确保论文从初稿到定稿,每一步都规范到位,避免遗漏关键环节。
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《模式识别与人工智能》投稿全流程编排

本技能是《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 投稿的 "总控台":把从选题到见刊的完整弧线拆成阶段,并在每个阶段指出该调用哪个子技能。PR&AI 是 CCF 推荐 B 类模式识别/人工智能专业中文月刊,走编辑初审→专家外审→主编终审的同行评审与多轮修回,官方口径 一般 6 个月内给评审结果。事实核验日期 2026-07-09,见 resources/official-source-map.md;标 待核实 的周期/费用不作定论。

一、全流程阶段总览

阶段 主要动作 触发技能 产物
0 选题定位 判契合、定类型与栏目 prai-topic-selection 选题契合结论
1 写作搭骨 中文长文体例、首页范式 prai-writing-style 摘要+引言+骨架
2 立创新 delta 优先相关工作 prai-related-work 相关工作+贡献表
3 搭证据 RQ、公平基线、统计、消融 prai-experiments 实验方案+结果
4 可复现 环境/种子/数据固定、复现包 prai-reproducibility 复现材料
5 分材料 正文 vs 附录/补充 prai-supplementary 补充材料清单
6 投稿自审 六件套、查重、字数、病毒扫描 prai-submission 投稿就绪
7 理解评审 三环节流程建模 prai-review-process 各环节杠杆图
8 答复修回 逐条答复+修改说明 prai-author-response 答复信+修订稿
9 制品可用 代码数据可用性声明 prai-artifact-evaluation 可用性声明
10 录用定稿 校样、缴费、排期 prai-camera-ready 清样确认

二、时间线(经验节奏,非官方承诺)

  • 投前准备:选题→写作→实证→投稿自审通常需数周至数月,视实验规模。
  • 初审:编辑部审查是否符合宗旨、体例、字数、查重;不符者退回或退稿。
  • 外审:专家评审,官方口径一般 6 个月内给评审结果(二手另有 3~4 个月说法,待核实)。
  • 修回:按审稿意见修改,可能多轮;较大修改可能重新送审。
  • 主编终审 → 录用 → 校样 → 见刊:录用后进入定稿、校样与出版排期。

若审稿超过 6 个月,官方口径为作者可通知编辑部并在获确认回复后自行处理投稿。

三、里程碑检查点

在每个里程碑做"能否进入下一阶段"的判定:

  1. 选题冻结:契合度打分达标(见 prai-topic-selection),学科落点确认在 AI 细分。
  2. 骨架冻结:首页范式(问题→不足→贡献→证据→意义)成立,中英文摘要四要素齐全。
  3. 证据冻结:主张与证据一一对应,公平基线+多次运行+统计+消融就位。
  4. 投稿冻结:六件套齐、字数达标(18000~44000)、查重过线、文件病毒扫描。
  5. 修回冻结:逐条答复完成,修订处在正文可定位,答复信语气专业。
  6. 定稿冻结:校样核对无误,图表公式参考文献终检,缴费与授权完成。

四、并行与依赖

  • 可并行:写作骨架与实验可交替推进;相关工作可与实验同期做。
  • 强依赖:投稿自审依赖证据与体例都就位;答复修回依赖已收到审稿意见;录用定稿依赖已录用。
  • 风险前置:查重、字数、匿名要求(若双盲,待核实)尽早处理,别拖到投稿前夜。

五、修回轮次预算

同行评审常有多轮修回。给每轮预留:

轮次 典型情形 作者动作
第 1 轮 大修/小修意见 逐条答复、补实验、改写(见 prai-author-response)
第 2 轮 复审确认整改 针对残留问题精修,出 diff 说明
终审 主编把关 配合定稿(见 prai-camera-ready)

六、贯穿全程的红线

  • 学术规范:查重不过退回;一稿多投禁止;会议扩展版须声明增量。
  • 数据真实:不伪造、不篡改;可用性声明与实际制品一致。
  • 事实以官网为准:费用、精确周期、审稿是否双盲等标 待核实 者不写定论。

七、给 agent 的调度建议

  • 每次会话先问用户"现在在哪个阶段",据此只加载对应子技能,避免一次性倾倒全部内容。
  • 跨阶段回退是常态(如实验暴露选题问题→回阶段 0);用里程碑检查点判断是否需要回退。
  • 所有面向作者的结论,凡涉及本刊政策,均回 resources/official-source-map.md 与官网当期须知复核。

八、常见全流程失误与前置对策

把《模式识别与人工智能》(Pattern Recognition and Artificial Intelligence, PR&AI) 投稿失误按阶段 前置处理,能省下大量返工:

阶段 常见失误 前置对策
选题 学科错位、增量不足 prai-topic-selection 打分达标再动笔
写作 首页无问题、贡献空泛 先定"三句话定位"再写引言
实证 基线不公、无统计 实验设计阶段就定基线与统计口径
投稿 字数超区间、查重超标、缺六件套 投稿前数天跑 prai-submission 审计
修回 答复敷衍、未落实 逐条编号答复、可定位
定稿 校样改内容、缴费延误 只改错、按通知及时办理

九、时间预算模板(供排期)

以官方"一般 6 个月内给评审结果"为锚,作者可粗排(非承诺,具体以编辑部为准,待核实):

  • 投前准备:数周至数月(视实验规模),把选题/写作/实证/自审做扎实。
  • 初审:编辑部体例与查重审查。
  • 外审:官方口径一般 6 个月内出结果。
  • 修回:每轮预留数周,较大修改重新送审需再等一轮外审。
  • 录用后:定稿→校样→缴费→月刊排期见刊。

把"多轮修回"计入总预算,不要按"一次通过"乐观估计,避免因周期误判影响毕业/结题节点。

十、贯穿全程的核对入口

每次给出面向作者的结论前,回到 resources/official-source-map.md 与官网当期《投稿指南》核对政策项; 凡版面费、精确周期、审稿是否双盲、影响因子、主编等标 待核实 者,一律不写成确定口径。全流程的 学科落点始终锁定在模式识别、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 细分方向。

输出格式

[PR&AI 全流程] 当前阶段:__/10(阶段名)
[已完成里程碑] ___
[待触发技能] ___
[本阶段目标] ___
[阻塞项] ___(含任何 待核实 政策项)
[下一里程碑判定] 通过 / 未通过(原因)
信息
Category 数据科学
Name prai-workflow
版本 v20260724
大小 7.25KB
更新时间 2026-07-29
语言