Frontiers 计算机科学发表指南：AI 辅助审稿 + 智能推荐系统操作手册

? AI 辅助审稿系统：AIRA 的核心功能与使用技巧

1. 基础合规性审查

• 伦理声明验证：系统会自动识别稿件中涉及人类或动物实验的内容，并要求作者补充伦理委员会批件。例如，在涉及临床研究的稿件中，AIRA 会检查是否包含 ICMJE 要求的临床试验注册信息。
• 数据共享声明：针对非临床研究，AIRA 会检测是否提供原始数据的 DOI 标识码，以及基因、蛋白质等特殊数据的国际数据库注册号。

2. 学术诚信检测

• 文字重复率分析：结合 iThenticate 数据库，AIRA 可在 30 秒内生成详细的重复率报告。值得注意的是，系统不仅检测内容，还会对图片、表格等非文字内容进行重复性识别。
• 争议性话题预警：通过训练特定领域的语义模型，AIRA 能够识别稿件中可能引发学术争议的研究方法或结论，例如涉及数据造假高风险的实验设计。

3. 质量评估体系

• 语言可读性评分：采用多维度评估模型，AIRA 会从语法准确性、逻辑连贯性等 12 个维度对英文稿件进行评分。评分低于阈值的稿件将触发自动退修流程。
• 实验方法验证：针对计算机科学领域的稿件，AIRA 新增了算法可复现性检测功能，能够识别实验设计中缺乏对照组或数据量不足的问题。

? 智能推荐系统：精准匹配的底层逻辑与应用场景

1. 期刊推荐引擎

• 主题匹配算法：通过分析稿件的关键词、摘要及参考文献，系统可在 Frontiers 旗下 2000 + 期刊中推荐最相关的 5 个目标期刊。例如，一篇关于「多模态机器学习」的论文，系统会优先推荐《Frontiers in Big Data》的「Recommender Systems」专刊。
• 投稿成功率预测：结合历史投稿数据，推荐系统会给出每本期刊的录用概率、平均审稿周期等量化指标，帮助作者做出最优选择。

2. 审稿人智能匹配

• 跨学科专家发现：针对交叉学科研究，系统会突破传统学科分类，推荐具有复合背景的审稿人。例如，一篇融合计算机视觉与医学影像的论文，系统可能推荐同时具备图像处理算法研究经验和临床放射学背景的审稿人。
• 利益冲突规避：通过分析作者、审稿人、编辑的合作网络，系统可自动排除存在潜在利益冲突的审稿人候选人，确保同行评审的公正性。

3. 研究主题关联

• 热点追踪功能：基于实时更新的文献数据库，推荐系统能够识别当前计算机科学领域的研究热点，并为作者提供相关领域的最新研究趋势报告。例如，2025 年上半年的推荐数据显示，「神经形态计算」相关研究的投稿量同比增长 47%。
• 跨领域知识迁移：针对新兴研究方向，系统会推荐其他学科中可借鉴的研究方法。例如，在「AI 伦理」研究中，系统可能推荐哲学领域关于责任归属的经典理论模型。

? 投稿全流程优化策略

1. 稿件准备阶段

• 格式规范：计算机科学领域的稿件需特别注意图表分辨率要求。根据最新投稿指南，彩色图片分辨率需≥300dpi，黑白图片需≥500dpi，线条图需≥1000dpi。建议使用 TIFF 或 EPS 格式保存图片。
• 数据补充：对于算法类研究，建议在补充材料中提供完整的实验代码与数据集链接。Frontiers 支持通过 Figshare 等第三方平台托管大型数据文件。

2. 投稿系统操作

• 账号注册：使用机构邮箱注册可自动关联 ORCID 账号，提升稿件处理优先级。注册时需准确填写研究方向标签，最多可选择 3 个二级学科。
• 稿件上传：在「上传文件」步骤中，需分别提交 Word 版本（用于编辑处理）和 PDF 版本（用于审稿人评审）。系统支持同时上传多个补充材料文件，总大小不超过 200MB。

3. 审稿意见应对

• 分类响应机制：将审稿意见分为「方法缺陷」「数据不足」「表述不清」三类。针对方法类问题，建议补充对比实验；数据类质疑可通过增加样本量解决；表述问题则需重构论文逻辑框架。
• 合理申辩技巧：对于存疑的审稿意见，作者可在回复信中引用 3-5 篇权威文献作为支撑。Frontiers 允许最多 3 轮修改，每轮修改需在 30 天内完成。

⚠️ 常见问题与避坑指南

1. AIRA 检测误判：若发现系统误标重复内容，可在投稿系统中提交「争议申诉」。需提供原始数据证明重复部分为必要的方法描述，例如经典算法的标准实现代码。
2. 推荐系统偏差：对于新兴研究方向，推荐结果可能不够精准。建议手动筛选审稿人，可通过 Google Scholar 查找近 3 年发表过类似研究的学者。
3. 伦理审查延迟：涉及人类受试者的研究需提前准备伦理批件。Frontiers 接受扫描件上传，但需确保批件中包含伦理委员会全称、批号及批准日期。

? 总结