第二届人工智能、数字媒体技术与社会计算国际学术会议
The 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Digital
Media Technology and Social Computing （ICAIDS 2026）
大会官网：https://ais.cn/u/EVz2Y3
大会时间：2026年01月30日-2月1日
国内大会地点：中国-三亚
海外大会地点：美国-芝加哥
前言
在人工智能与数字媒体技术深度融合的产业背景下，国际学术会议已成为科研工作者展示研究成果、拓展学术视野、对接行业资源的核心载体。第二届 AI & 数字媒体国际会议凭借明确的检索保障、专业的评审体系、精准的征稿方向，成为该领域研究者投稿的优质选择。但从选题构思到最终录用，论文投稿是一个多环节、高要求的系统工程，尤其对于初阶研究者而言，易因流程不熟悉、细节把控不足导致投稿失败。本文基于大量实际投稿案例与评审经验，构建了 “选题 - 撰写 - 优化 - 投稿 - 评审 - 修改” 的全周期实战框架，聚焦各环节的核心痛点与解决方案，提供可落地的操作方法、模板与工具，助力研究者高效完成投稿，显著提升论文录用率。
一、精准选题：锁定会议偏好的研究方向
1.1 会议征稿方向深度解读
本次会议征稿围绕 “AI 赋能数字媒体创新” 核心，重点关注技术落地性与社会价值，征稿方向可分为核心方向与拓展方向，具体解读如下：
| 征稿方向 | 核心研究范畴 | 会议偏好的研究类型 | 避坑提示 |
|---|---|---|---|
| 智能媒体算法 | 深度学习、强化学习、迁移学习在媒体处理中的应用 | 有实际数据集支撑的算法改进 / 创新研究 | 避免纯理论推导、无实验验证的算法研究 |
| 社会计算与媒体传播 | 社交媒体分析、舆情监测、传播模型 | 结合真实社会场景的大数据分析研究 | 避免数据来源不明确、结论泛化的研究 |
| 人机交互与数字体验 | VR/AR 交互、元宇宙媒体技术、用户体验评估 | 有原型系统 / 实验验证的交互设计研究 | 避免仅停留在概念层面的体验分析 |
| 数字媒体安全与合规 | 深度伪造检测、内容溯源、版权保护 | 具备高检测精度 / 实用价值的技术研究 | 避免检测算法泛化性差、无实际场景验证的研究 |
| 边缘智能与媒体轻量化 | 端侧媒体算法、轻量化模型、低功耗计算 | 有终端设备实测数据的优化研究 | 避免仅做仿真实验、无实际部署验证的研究 |
| 行业应用与实践 | AI + 教育 / 医疗 / 文创等领域的媒体应用 | 有落地案例 / 效果数据的应用研究 | 避免仅描述应用场景、无技术创新的研究 |
1.2 选题三步法：匹配度 + 创新性 + 可验证性
（1）第一步：筛选高匹配度方向
-
操作方法：
- 梳理自身研究基础（数据、算法、实验环境）；
- 对照会议征稿方向，排除完全不匹配的领域；
- 优先选择有前期研究积累、数据易获取的方向。
-
示例：若已有短视频内容分析的数据集，优先选择 “智能媒体算法” 或 “数字媒体安全” 方向，而非 “边缘智能与媒体轻量化”（无终端设备实验条件）。
（2）第二步：挖掘差异化创新点
创新点是论文录用的核心，初阶研究者可通过以下路径挖掘创新点：
| 创新类型 | 挖掘路径 | 示例 |
|---|---|---|
| 算法改进型 | 分析现有算法的性能瓶颈→针对瓶颈优化核心模块→验证改进效果 | 针对 YOLOv8 在小目标媒体内容检测中精度低的问题，优化锚框设计，提升检测准确率 |
| 场景适配型 | 选择未被充分研究的细分场景→适配现有算法→验证场景适配效果 | 将多模态融合算法适配至方言数字媒体内容检索场景，解决方言语义理解不足的问题 |
| 数据增强型 | 构建细分领域的新数据集→基于数据集开展算法验证→对比现有数据集的优势 | 构建面向乡村数字媒体内容的数据集，弥补现有数据集城市偏向性的不足 |
（3）第三步：验证研究可落地性
-
核心验证维度：
- 数据可获取：公开数据集可下载 / 私有数据集可采集；
- 实验可复现：具备对应的硬件 / 软件环境；
- 结果可量化：有明确的评价指标（如准确率、F1 值、推理速度）。
-
验证工具：提前列出 “研究资源清单”，包含数据集来源、实验设备、核心框架，确保无资源缺失问题。
1.3 选题避坑清单
| 坑点类型 | 具体表现 | 规避措施 |
|---|---|---|
| 选题过宽 | 如《AI 在数字媒体中的应用研究》 | 缩小研究范围，聚焦细分问题，如《基于 AI 的短视频深度伪造检测算法研究》 |
| 创新点不足 | 仅做参数调优，无核心模块改进 | 至少实现一个核心模块的创新，或适配一个全新的应用场景 |
| 资源不匹配 | 选题需要的数据集 / 设备无法获取 | 选题前确认资源可获取，优先选择有公开数据集支撑的方向 |
| 偏离会议导向 | 纯理论研究，无落地场景 | 结合会议 “技术落地” 导向，补充应用场景与实验验证 |
二、论文撰写：构建评审认可的内容框架
2.1 标准化论文结构与写作模板
本次会议评审采用 “结构化评审” 方式，论文需严格遵循以下框架，各模块写作模板如下：
（1）标题
- 模板：《[核心算法 / 技术]+[研究对象]+[解决问题 / 应用场景]》
- 示例：《基于改进注意力机制的多模态数字媒体内容检索算法》
- 要求：字数≤20 字，无冗余词汇，精准体现研究核心。
（2）摘要
- 模板：“[研究背景] 针对 XX 领域中 XX 问题（如数字媒体内容检索中跨模态语义鸿沟问题），[研究方法] 提出了一种基于 XX 算法的 XX 方法，通过 XX 核心改进（如优化注意力机制、构建新的特征融合模块），[实验结果] 在 XX 数据集上进行了对比实验，结果表明，本文方法的 XX 指标（如准确率）达到 XX%，相较于 XX 算法提升了 XX%，[研究意义] 有效解决了 XX 问题，为 XX 场景（如智能媒体检索）提供了新的解决方案。”
- 要求：字数 200-300 字，包含背景、方法、结果、意义四大要素，无公式 / 图表引用。
（3）引言
-
写作逻辑：
- 研究背景：阐述领域发展现状与行业痛点（1-2 段）；
- 现有研究不足：分析现有方法的局限性（2-3 点）；
- 本文研究内容：明确本文要解决的问题、研究方法、创新点（核心段）；
- 论文结构：概述各章节内容（1 段）。
-
字数控制：800-1000 字，避免泛泛而谈，聚焦具体问题。
（4）研究方法
-
写作逻辑：
- 基础理论：简述所用到的核心算法 / 模型原理（1-2 段）；
- 模型 / 算法设计：详细阐述本文的改进 / 创新点，包含公式、流程描述（核心段）；
- 实验设计：说明实验环境、数据集、评价指标（为实验部分铺垫）。
-
核心要求：逻辑清晰，可复现，关键步骤有详细说明。
（5）实验与结果分析
-
写作逻辑：
- 实验环境：硬件（CPU/GPU/ 内存）+ 软件（系统 / 语言 / 框架版本）；
- 数据集：来源、规模、划分方式（训练集 / 验证集 / 测试集）；
- 评价指标：选择领域内通用指标（如分类任务用 Acc、Precision、Recall、F1）；
- 对比实验：与 3-5 种主流算法对比，用表格呈现结果；
- 消融实验：验证各改进模块的贡献度；
- 结果分析：解释实验结果，说明本文方法的优势。
（6）结论与展望
- 模板：“本文针对 XX 问题，提出了 XX 方法，通过 XX 实验验证了该方法的有效性，结果表明 XX。本文研究仍存在一些局限性，如 XX（如算法推理速度有待提升、数据集规模可进一步扩大），未来将从 XX 方向（如优化模型结构、扩充多场景数据集）展开深入研究。”
- 要求：总结核心成果，客观分析局限性，提出明确的未来研究方向。
2.2 实验结果呈现：提升数据说服力
实验结果是论文的 “硬实力”，需通过标准化表格呈现，以下为通用模板：
（1）对比实验结果表
| 算法名称 | 准确率（Acc） | 精确率（Precision） | 召回率（Recall） | F1 值 | 推理速度（FPS） |
|---|---|---|---|---|---|
| 基线算法 1 | 82.5% | 81.8% | 80.9% | 81.3% | 35.2 |
| 基线算法 2 | 87.9% | 87.2% | 86.5% | 86.8% | 28.7 |
| 基线算法 3 | 89.6% | 88.9% | 88.2% | 88.5% | 25.4 |
| 本文算法 | 92.3% | 91.8% | 91.2% | 91.5% | 30.1 |
（2）消融实验结果表
| 模型配置 | Acc | F1 值 | 模块贡献度 |
|---|---|---|---|
| 基础模型 | 88.5% | 88.0% | - |
| 基础模型 + 模块 A | 90.2% | 89.7% | +1.7% |
| 基础模型 + 模块 A + 模块 B | 92.3% | 91.5% | +2.1%（累计 + 3.8%） |
2.3 核心代码撰写规范
会议评审鼓励提供可复现的代码，代码需遵循 “注释完整、结构清晰、环境明确” 的原则，以下为数字媒体安全检测的核心代码示例：
python
运行
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import numpy as np
import cv2
import os
from tqdm import tqdm
# 全局配置类
class Config:
def __init__(self):
self.data_root = "./digital_media_security_dataset" # 数据集根目录
self.train_ratio = 0.8 # 训练集比例
self.batch_size = 16
self.learning_rate = 1e-4
self.epochs = 15
self.input_size = (224, 224) # 输入图像尺寸
self.num_classes = 2 # 二分类：真实/伪造
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.save_path = "./models/forgery_detector.pth" # 模型保存路径
# 数字媒体安全检测数据集类
class MediaSecurityDataset(Dataset):
def __init__(self, data_paths, labels, transform=None):
"""
初始化数据集
:param data_paths: 图像路径列表
:param labels: 标签列表（0：真实，1：伪造）
:param transform: 数据预处理变换
"""
self.data_paths = data_paths
self.labels = labels
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.labels)
def __getitem__(self, idx):
# 读取图像
img_path = self.data_paths[idx]
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换为RGB格式
img = cv2.resize(img, Config().input_size) # 调整尺寸
# 数据预处理
if self.transform:
img = self.transform(img)
else:
img = torch.tensor(img, dtype=torch.float32).permute(2, 0, 1) / 255.0 # 归一化并调整维度
label = torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long)
return img, label
# 构建深度伪造检测模型
class ForgeryDetector(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=2):
super(ForgeryDetector, self).__init__()
# 加载预训练ResNet50作为骨干网络
self.backbone = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.15.2', 'resnet50', pretrained=True)
# 冻结骨干网络前10层，仅训练后层
for i, param in enumerate(self.backbone.parameters()):
if i < 10:
param.requires_grad = False
# 替换全连接层
in_features = self.backbone.fc.in_features
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(in_features, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, num_classes)
)
self.backbone.fc = nn.Identity() # 移除原全连接层
def forward(self, x):
features = self.backbone(x)
output = self.classifier(features)
return output
# 数据加载函数
def load_data(config):
"""加载并划分数据集"""
data_paths = []
labels = []
# 遍历真实图像目录
real_dir = os.path.join(config.data_root, "real")
for img_name in os.listdir(real_dir):
data_paths.append(os.path.join(real_dir, img_name))
labels.append(0)
# 遍历伪造图像目录
fake_dir = os.path.join(config.data_root, "fake")
for img_name in os.listdir(fake_dir):
data_paths.append(os.path.join(fake_dir, img_name))
labels.append(1)
# 划分训练集和验证集
total_size = len(data_paths)
train_size = int(config.train_ratio * total_size)
indices = np.random.permutation(total_size)
train_indices = indices[:train_size]
val_indices = indices[train_size:]
train_paths = [data_paths[i] for i in train_indices]
train_labels = [labels[i] for i in train_indices]
val_paths = [data_paths[i] for i in val_indices]
val_labels = [labels[i] for i in val_indices]
# 创建数据集
train_dataset = MediaSecurityDataset(train_paths, train_labels)
val_dataset = MediaSecurityDataset(val_paths, val_labels)
# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=False)
return train_loader, val_loader
# 模型训练函数
def train_model(config):
# 加载数据
train_loader, val_loader = load_data(config)
# 初始化模型、损失函数、优化器
model = ForgeryDetector(num_classes=config.num_classes).to(config.device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1) # 学习率调度器
# 训练过程
best_val_acc = 0.0
for epoch in range(config.epochs):
# 训练阶段
model.train()
train_loss = 0.0
train_correct = 0
train_total = 0
pbar = tqdm(train_loader, desc=f"Epoch {epoch+1}/{config.epochs}")
for imgs, labels in pbar:
imgs, labels = imgs.to(config.device), labels.to(config.device)
# 前向传播
outputs = model(imgs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播与优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计损失与准确率
train_loss += loss.item() * imgs.size(0)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
train_total += labels.size(0)
train_correct += (predicted == labels).sum().item()
# 更新进度条
pbar.set_postfix({
'train_loss': loss.item(),
'train_acc': train_correct / train_total
})
# 验证阶段
model.eval()
val_loss = 0.0
val_correct = 0
val_total = 0
with torch.no_grad():
for imgs, labels in val_loader:
imgs, labels = imgs.to(config.device), labels.to(config.device)
outputs = model(imgs)
loss = criterion(outputs, labels)
val_loss += loss.item() * imgs.size(0)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
val_total += labels.size(0)
val_correct += (predicted == labels).sum().item()
# 计算平均损失与准确率
avg_train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
avg_val_loss = val_loss / len(val_loader.dataset)
train_acc = train_correct / train_total
val_acc = val_correct / val_total
# 学习率调度
scheduler.step()
# 保存最优模型
if val_acc > best_val_acc:
best_val_acc = val_acc
torch.save(model.state_dict(), config.save_path)
print(f"保存最优模型，验证准确率：{best_val_acc:.4f}")
# 打印epoch结果
print(f"Epoch {epoch+1} Summary:")
print(f"Train Loss: {avg_train_loss:.4f}, Train Acc: {train_acc:.4f}")
print(f"Val Loss: {avg_val_loss:.4f}, Val Acc: {val_acc:.4f}")
print("-" * 50)
# 模型测试函数
def test_model(config, test_img_path):
"""测试单张图像"""
# 加载模型
model = ForgeryDetector(num_classes=config.num_classes)
model.load_state_dict(torch.load(config.save_path))
model.to(config.device)
model.eval()
# 预处理测试图像
img = cv2.imread(test_img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, config.input_size)
img = torch.tensor(img, dtype=torch.float32).permute(2, 0, 1) / 255.0
img = img.unsqueeze(0).to(config.device)
# 推理
with torch.no_grad():
output = model(img)
_, predicted = torch.max(output, 1)
result = "伪造" if predicted.item() == 1 else "真实"
print(f"图像 {test_img_path} 检测结果：{result}")
return result
# 主函数
if __name__ == "__main__":
# 初始化配置
config = Config()
# 训练模型
train_model(config)
# 测试模型
test_img_path = "./test_fake.jpg"
test_model(config, test_img_path)
三、投稿前优化：提升论文投稿质量
3.1 格式优化：符合会议模板要求
会议对格式要求严格，投稿前需按以下清单逐一检查：
| 检查项 | 要求 | 检查方法 |
|---|---|---|
| 文档格式 | PDF 格式，文件名：研究方向 - 作者 - 单位.pdf | 查看文件属性，核对文件名 |
| 页面设置 | A4 纸，页边距 2.5cm，单栏排版 | 用 Adobe Acrobat 检查页面设置 |
| 字体字号 | 标题 16 号加粗，一级标题 14 号加粗，正文 12 号 | 逐页检查字体设置 |
| 行距 | 正文 1.5 倍行距 | 检查段落格式 |
| 参考文献 | 符合 GB/T 7714-2015 标准，近 3 年文献≥80% | 对照标准格式核对，统计文献年份 |
| 图表编号 | 图表按出现顺序编号，有标题和说明 | 检查图表编号是否连续，有无标题 |
3.2 内容优化：提升评审印象分
（1）查重与降重
-
工具：Turnitin（会议指定查重工具）、知网查重；
-
要求：重复率≤15%（含引用）；
-
降重技巧：
- 改写重复率高的段落，更换表述方式；
- 规范引用，避免直接复制他人表述；
- 将通用描述替换为具体研究内容。
（2）语言优化
- 中文论文：使用学术书面语，避免口语化表述，检查语法错误；
- 英文论文：使用 Grammarly、LanguageTool 等工具校对，或委托专业机构润色；
- 核心要求：语句通顺，逻辑清晰，无语法 / 拼写错误。
（3）创新点突出
-
优化方法：
- 在摘要、引言、结论的首句 / 尾句突出创新点；
- 在研究方法部分用 “本文创新点在于”“与现有方法相比，本文的核心改进是” 等表述明确创新；
- 通过消融实验量化创新点的贡献度。
3.3 同行评审：获取第三方改进建议
投稿前建议邀请 2-3 位同行（导师 / 师兄师姐 / 领域研究者）进行评审，评审重点：
- 创新点是否明确；
- 实验设计是否合理；
- 逻辑是否闭环；
- 格式是否规范；
- 有无明显错误（公式、数据、表述）。
四、投稿操作：规避流程性错误
4.1 投稿系统操作步骤
本次会议采用线上投稿系统，具体操作步骤如下：
-
账号注册：
- 登录会议官网→点击 “投稿系统”→选择 “作者注册”；
- 填写信息：姓名、单位、邮箱（通讯作者邮箱需准确）、研究方向；
- 验证邮箱，完成注册。
-
论文提交：
- 登录投稿系统→点击 “新建投稿”；
- 填写论文信息：标题、摘要、关键词、作者信息（通讯作者标注★）；
- 上传论文 PDF 文件（命名格式：研究方向 - 作者 - 单位.pdf）；
- 确认信息无误，点击 “提交”。
-
投稿确认：
- 提交后系统会发送确认邮件至通讯作者邮箱；
- 登录系统查看投稿状态（“待初审” 为提交成功）。
4.2 投稿常见问题与解决方法
| 问题类型 | 表现 | 解决方法 |
|---|---|---|
| 文件上传失败 | 系统提示 “文件过大”“格式错误” | 1. 压缩 PDF 文件（去除冗余内容）；2. 确认文件为纯 PDF 格式，无加密；3. 更换浏览器重试 |
| 信息填写错误 | 作者信息 / 标题填写错误 | 初审未开始前，联系组委会修改；初审开始后，提交信息修改申请 |
| 投稿状态异常 | 提交后状态仍为 “草稿” | 检查是否完成所有必填项填写，重新提交；联系组委会确认系统状态 |
| 确认邮件未收到 | 提交后未收到确认邮件 | 检查垃圾邮箱；联系组委会核实投稿是否成功 |
五、评审应对：高效处理评审意见
5.1 评审意见分类与处理原则
| 评审意见类型 | 处理原则 | 核心动作 |
|---|---|---|
| 格式类意见 | 全部修改，无需解释 | 按要求调整格式，标注修改位置 |
| 内容类意见（小修） | 逐条修改，简要说明 | 补充数据 / 修正表述，附修改说明 |
| 内容类意见（大修） | 重点修改，详细说明 | 补充实验 / 重写模块，提供详细的修改依据 |
| 质疑类意见 | 有理有据回应 | 提供实验数据 / 文献依据，说明研究合理性 |
5.2 评审意见回复函模板
plaintext
尊敬的评审专家：
感谢您对本文《[论文标题]》的认真评审和宝贵建议，您的意见对提升本文质量具有重要指导意义。我们已逐条研究并修改了论文，现将修改情况详细说明如下：
1. 针对意见1：[复制评审专家的第一条意见]
- 修改内容：[详细说明修改的具体内容，如“补充了XX算法的对比实验，新增表2展示对比结果；修正了引言中关于XX研究的表述错误”]
- 修改位置：论文第X页第X段/表X/公式X
- 补充说明（如有）：[如“新增的对比实验采用了XX公开数据集，实验结果表明本文算法在XX指标上优于XX算法，进一步验证了本文方法的有效性”]
2. 针对意见2：[复制评审专家的第二条意见]
- 修改内容：[...]
- 修改位置：[...]
- 补充说明：[...]
...
再次感谢您的专业评审和建设性意见，我们已将修改后的论文上传至投稿系统，恳请您审阅。如有任何疑问，欢迎随时沟通。
此致
敬礼！
[第一作者姓名]
[通讯作者姓名]
[单位名称]
[联系邮箱]
[修改日期]
5.3 常见评审意见修改示例
示例 1：评审意见 “实验仅使用单一数据集，结果缺乏泛化性”
-
修改内容：
- 新增 2 个公开数据集（如 DFDC、FaceForensics++）的对比实验；
- 补充表 3 展示多数据集实验结果；
- 在实验分析部分增加泛化性分析，说明本文算法在不同数据集上的稳定性。
-
修改位置：论文第 7 页实验部分，新增表 3，第 8 页结果分析部分补充泛化性分析。
示例 2：评审意见 “创新点描述模糊，未明确与现有方法的区别”
-
修改内容：
- 在摘要第 2 句补充 “本文提出的 XX 模块与现有 XX 模块的核心区别在于：1. 引入 XX 机制解决了 XX 问题；2. 优化了 XX 流程提升了 XX 性能”；
- 在研究方法部分新增 1 段，对比本文方法与现有方法的结构差异；
- 通过消融实验量化创新点的贡献度。
-
修改位置：论文摘要第 2 句，研究方法部分第 3 段，新增表 4（消融实验结果）。
六、录用后工作：完成最终定稿与注册
6.1 最终定稿要求
录用后需按组委会要求完成最终修改，核心要求：
- 删除评审痕迹（如修改标记、注释）；
- 按最终模板调整格式（组委会会发布录用论文模板）；
- 核对作者信息、单位、基金项目等；
- 提交最终版 PDF 文件（命名格式：录用编号 - 标题 - 作者.pdf）。
6.2 会议注册与缴费
-
注册流程：
- 登录投稿系统→点击 “录用论文注册”→填写注册信息（参会人、参会方式：线上 / 线下）；
- 缴纳注册费 / 版面费（按会议官网标准，支持对公转账 / 支付宝 / 微信）。
-
缴费注意事项：
- 截止日期前完成缴费，逾期视为放弃录用；
- 保存缴费凭证，用于开具发票；
- 学生作者可凭学生证申请优惠（需提前提交证明材料）。
6.3 参会准备
-
论文宣讲：
- 准备 10-15 分钟宣讲 PPT，重点突出研究问题、创新点、实验结果；
- 提前演练，控制宣讲时间，准备问答环节的应对方案。
-
材料准备：
- 打印论文纸质版（5-10 份），便于交流；
- 准备成果展示材料（如算法 demo、实验数据可视化图表）。
七、总结
第二届 AI & 数字媒体国际会议论文投稿是一个从选题到录用的全周期工程，想要高效完成投稿并提升录用率，需把握以下核心要点：
- 选题阶段聚焦会议核心方向，通过 “匹配度 + 创新性 + 可验证性” 三步法锁定合适的研究主题，避开选题过宽、创新不足等坑点；
- 论文撰写遵循标准化结构，实验结果保证可量化、可对比，代码符合可复现要求；
- 投稿前完成格式、内容、查重等多维度优化，邀请同行评审获取改进建议；
- 投稿操作严格按系统流程执行，规避文件上传、信息填写等流程性错误；
- 面对评审意见逐条认真修改，通过专业的回复函提升审核通过率；
- 录用后按要求完成最终定稿与注册，充分准备参会宣讲，最大化投稿价值。
本文提供的全周期实战指南覆盖了投稿的各个关键环节，包含可直接复用的模板、代码、操作步骤，希望能帮助你高效完成本次会议的投稿工作，预祝你的论文顺利录用，在会议中取得理想的交流效果！
