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）。
新型研究型大学究竟新在哪里？在中国已有3000多所高校的情况下，为何还要建设一批新型研究型大学？如果需要扩大优质高等教育资源供给，为何不是增加对原有传统高校的资源投入？ 在过去一年中，新型研究型大学成为高等教育领域备受关注现象。11月29日，包括南方科技大学、上海科技大学、西湖大学、福耀科技大学、深圳理工大学、深圳技术大学、大湾区大学、康复大学等在内的多所新型研究型大学的掌门人和知名的教育界专家在刚刚揭牌正式成立的宁波东方理工大学聚首，探讨新型研究型大学的使命、挑战和未来。
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”；
