11月28日下午，由山东大学新闻传播学院和齐鲁理工学院联合举办的“AI时代国际新闻与传播专业人才培养研讨会”在齐鲁理工学院举行。学界业界精英共聚一堂，共同探讨AI时代国际新闻与传播人才培养的新路径。全国新文科教育研究中心办公室主任、山东大学本科生院副院长申树欣，山东大学新闻传播学院副院长、教授、博士生导师邱凌，中国新闻社山东分社总编辑李欣等出席论坛，活动由山东大学新闻传播学院院长助理、副教授、博士生导师于智源主持；国内部分高校的师生和山东大学国际新闻与传播专业的全体本科生参加了该论坛。 申树欣在开场致辞中强调在新时代背景下对国际新闻传播人才培养探讨的重要性，指出这不仅能帮助学生了解专业定位和未来发展方向，也能为他们的职业生涯指明方向。山东大学秉承百年文脉，将新文科建设作为推动文科教育高质量发展的战略抓手，融合化、时代化、中国化、国际化是新文科建设的核心要义；增设国际新闻与传播本科专业实施课程质量提升工程，开展课堂革命建设，以此构建“五位一体”的文科实践育人体系。
11月27日，国际电气和电子工程师协会(IEEE)公布2026年度新晋Fellow名单。 日前，北京航空航天大学、北京大学、南京大学、华中科技大学、同济大学、华南理工大学、浙江大学、重庆大学、杭州电子科技大学、郑州大学、宁波工程学院等高校陆续公布当选情况，多位大学教授入选。
一、写作前 3 个关键准备：定调 + 对齐期刊要求 写期刊不是 “闷头写”，先做好 3 件事避免返工： 精准匹配期刊风格 下载目标期刊近 3 年 5 篇高被引论文，拆解 3 个核心：
科研人投稿最怕啥？审稿慢、录用率低、自引率高被预警、版面费刺客… 这份 “国人占比高 + 无预警 + 审稿快” 的期刊合集，覆盖 AI、生物、环境、工程等热门领域，新手也能稳妥上岸👇
一、先明确调研核心目标：避免 “无的放矢” 论文前调研不是 “随便看文献”，而是要解决 3 个关键问题，尤其需衔接后续投稿的会议主题（如 AIPCVT 2025、BTFM 2026 等）： 找 “热点赛道”：确认你关注的领域（如 AI 图像分割、区块链隐私保护）当前的研究重点，是否有政策 / 产业推动（如 “双碳” 对智能电网的需求，适配 PSGAI 2025）；
选题是论文的核心，需兼顾学术价值与后续投稿方向（可结合你关注的 IEEE 会议征稿主题）： 抓前沿：紧扣领域热点 参考此前六大会议的征稿方向（如 AI 图像处理、区块链 + 基础模型、电力 AI），通过 IEEE Xplore、Scopus、CNKI 等数据库，检索近 1-2 年高被引论文、顶会（如 NeurIPS、ICML）摘要，锁定未解决的 “研究缺口”（例如：AI 图像分割在医疗场景的精度不足、区块链隐私保护与效率的平衡问题）。
Arxiv 虽无强制查重要求，但后续投稿顶会（如 NeurIPS、ICML）需通过 iThenticate、CrossCheck 等工具检测，其查重逻辑与普通论文一致，但需重点关注两大风险点： AI 生成内容的模板化重复：GPT-4、Claude 等模型生成的学术表述（如 “实验设置”“结果分析” 的句式）易出现跨文献雷同，尤其同一领域的 AI 生成论文可能共享相似框架； 公开资源的引用重复：Arxiv 论文常引用公开数据集（如 GLUE、COCO）、开源代码（如 PyTorch 框架）的描述，若直接照搬官方文档或他人论文的表述，易被判定为重复。
一、核心前提：明确边界与基础条件 在启动流水线前，需先满足 3 个基础条件，避免效率损耗或学术风险： 领域限定：聚焦 AI 细分方向（如大模型对齐、多模态检索、小样本学习），且研究者具备该领域 3 个月以上基础（熟悉核心术语、主流方法、常用数据集），避免跨领域 “从零起步”；
