IEEE Computational Intelligence Magazine（CIM）是计算智能领域的期刊，由IEEE Computational Intelligence Society主办，专注于神经网络、模糊系统、进化计算、机器学习及混合智能系统的技术性、应用性及综述性文章，是研究者、工程师及行业专家的学术与实践的交流平台。本文基于期刊官网最新要求为计算智能领域的作者提供指导，助力打造高质量文章。
IEEE推荐AJE的论文润色等服务，您在向IEEE旗下期刊提交稿件时，可以将AJE的润色证明一并提交给期刊。
期刊主页：https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=10207
期刊简介
IEEE Computational Intelligence Magazine由IEEE Computational Intelligence Society主办，创刊于2006年，聚焦计算智能领域，主题涵盖神经网络、模糊系统、进化计算（如遗传算法）、机器学习、深度学习及混合智能系统。文章需展现技术创新、行业应用或综述价值，适合计算机科学、人工智能及相关领域的专业人士。期刊采用严格同行评审，初审周期约6-8周（官网数据）。作为混合出版期刊，作者可选择订阅模式或开放获取（OA）。
期刊相关信息：
- 影响因子：11.2（2024年）
- 中国科学院分区：2区（计算机科学-计算机：人工智能）
- 出版费用：开放获取费用（APC）为2,645美元（2025年IEEE标准，官网数据）；订阅模式无APC。
- 出版频率：季刊（每年4期）。
投稿注意事项
- 文章长度：建议6-12页（双栏），含图表和参考文献；超12页需支付超页费（220美元/页）。
- Cover letter：需提交，说明文章的创新性、应用价值及适合《IEEE Computational Intelligence Magazine》的理由，突出对计算智能领域的贡献。
- 初始投稿格式：使用IEEE双栏模板（Word或LaTeX），初稿提交PDF，图表嵌入正文。
- 数据可用性：技术性文章需公开数据，存放在IEEE DataPort或公共存储库（如figshare、Zenodo）并提供DOI；综述性文章可免。
- 代码可用性：涉及算法或模型的需提供代码（如GitHub链接）或补充材料。
- 预印本政策：接受arXiv等预印本，需在投稿时声明。
- 审稿周期：初审约6-8周，单盲评审，至少两位审稿人。
- 出版费用减免：开放获取文章的无资助研究可申请APC减免，联系IEEE出版办公室（openaccess@ieee.org）。
- 开放获取选项：可选择开放获取（需APC）或订阅模式（无APC）。
- 彩图费用：订阅模式下，彩图每页175美元；开放获取文章无彩图费用。
- 投稿限制：允许一轮主要修订，拒绝后需编辑许可重新提交。
- 语言润色：建议使用IEEE推荐的AJE（American Journal Experts）服务，润色证明可随稿件提交。
- 扩展论文：会议论文扩展需新增≥30%内容，提交原论文供审查。
- 伦理要求：涉及人类或动物数据的需提供伦理委员会批准编号，遵循《赫尔辛基宣言》或动物伦理指南。
- 提案要求：综述性或特刊文章需提交提案（标题、200字摘要、大纲、目标读者群），发送至cim-eic@ieee.org。
文章类型
IEEE Computational Intelligence Magazine主要发表以下类型文章：
- Feature Article：综述性或技术性文章（6-12页），聚焦计算智能前沿或应用。
- Application Article：应用性文章（6-12页），展示计算智能技术在行业中的实现。
- Tutorial Article：教程性文章（6-12页），讲解计算智能概念或技术，需清晰易懂。
- Comment：对已发表文章的评论或更正（≤2页），需编辑批准。
- Correction：更正已发表文章，需编辑批准。
投稿通过Manuscript Central提交，Feature/Tutorial Article需先提交提案至编辑（cim-eic@ieee.org）。
文章结构
一篇典型的Feature Article包括以下部分，每部分附简短英文示例：
- 标题：简洁、描述性，突出计算智能主题，最大15字。
示例：
Neural Network Optimization for NLP - 作者信息：列出所有作者的姓名、单位、电子邮件及ORCID。
示例：
Department of Computer Science, Stanford University, CA, USA
Sarah Lee, Anil Kumar
AI Lab, Tsinghua University, Beijing, China
Wei Chen - 贡献声明：明确每位共同作者的贡献，遵循IEEE标准。
示例：
S.L. designed the neural network; A.K. conducted experiments; W.C. wrote the manuscript. - 通信作者：指定通信作者，提供电子邮件及ORCID。
示例：
Correspondence to: Wei Chen (wei.chen@tsinghua.edu.cn) - 摘要：概述背景、内容和意义，最大200字，无参考文献。
示例：
This article presents a neural network optimization for NLP tasks. It improves accuracy by 15%. Code at GitHub (github.com/nn-nlp). This advances intelligent systems. - 关键词：提供3-8个关键词，便于检索。
示例：
Neural networks, NLP, optimization, machine learning - 引言：介绍背景、问题及目标，需包含参考文献。
示例：
Neural networks enhance NLP performance [1]. New optimization methods improve efficiency [2]. This article proposes a novel approach. - 正文：分节描述技术、应用或综述，使用子标题。
示例：
Optimization Framework
The framework reduces training time (figure 1) [3]. - 结论：总结关键发现，提出应用或未来方向。
示例：
Conclusion
The optimization enhances NLP accuracy. Future work will explore large-scale models. - 参考文献：列出所有引用文献（详见第6节）。
示例：
[1] J. Kim et al., “Neural networks in NLP,” IEEE Comput. Intell. Mag., vol. 19, no. 4, pp. 45-52, Nov. 2024. - 致谢（可选）：感谢资助机构或个人，包含资助编号。
示例：
Funded by NSF grant CIM-1234567. We thank the Tsinghua AI Lab. - 作者简介：简述作者背景、教育经历及研究兴趣，附照片（可选）。
示例：
Sarah Lee received the Ph.D. degree from Stanford in 2023. Her research focuses on neural networks. - 伦理声明：包括利益冲突声明及伦理合规（如适用）。
示例：
Competing interests: The authors declare no competing interests.
Ethics approval: Not applicable.
Data availability: Data at Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.123456. - 补充材料（可选）：提供额外数据、代码或视频。
示例：
Supplementary Data S1: NLP optimization datasets.
格式要求
IEEE Computational Intelligence Magazine要求初稿使用IEEE双栏模板（Word或LaTeX），建议6-12页，修订稿需符合出版规范。以下是具体要求：
字体和字号
- 正文：Times New Roman，10号字，单倍行距。
- 一级标题：粗体，11号字，首字母大写。
- 二级标题：粗体，10号字，首字母大写。
- 图表标题：粗体，8号字。
页面布局
- 使用 A4或Letter纸张，双栏排版。
- 页边距：上2.5厘米，下1.9厘米，左右1.6厘米。
- 行距：单倍行距，段前段后0点间距。
图表格式
- 图表嵌入正文，初稿为PDF，修订稿需单独上传高分辨率文件。
- 图表标题置于下方，Times New Roman，8号字，居中。
- 图表文字：8号字，确保清晰。
- 图表分辨率：至少300 DPI，推荐格式为TIFF、EPS或高分辨率JPEG。
- 颜色选择：支持彩色，建议高对比度（如蓝/黄），避免红绿以照顾色盲读者。
- 图例：每幅图说明不超过300字，置于图下方。
- 版权：需获得受版权保护的图表许可，提交许可文件。
公式与术语
- 公式居中，右对齐编号，如 (1)，文中称为“equation (1)”。
- 术语遵循IEEE及计算智能标准（如“neural network optimization”而非 “NN tuning”）。
- 示例：
(1) O = f(N) + g(L)
表格
- 表格嵌入正文，包含标题和图例，置于页面顶部或底部。
- 大型表格作为补充材料（如Excel）。
参考文献格式
IEEE Computational Intelligence Magazine要求使用IEEE引用风格，按文中出现顺序编号，文中以方括号引用（如 [1]）。参考文献需准确，优先引用期刊文章。以下是示例：
- 期刊文章：
[1] J. Kim, L. Wang, et al., “Neural networks in NLP,” IEEE Comput. Intell. Mag., vol. 19, no. 4, pp. 45-52, Nov. 2024. - 会议论文：
[2] S. Lee and A. Kumar, “Neural optimization,” in Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Intell., Tokyo, Japan, Dec. 2024, pp. 67-68. - 书籍：
[3] R. Duda, Pattern Classification, New York, NY, USA: Wiley, 2001. - 数据集：
[4] S. Lee and W. Chen, “NLP dataset,” Zenodo, 2024. [Online]. Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.123456 - 预印本：
[5] A. Kumar and W. Chen, “NN optimization,” arXiv:2401.12345, Jan. 2024. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2401.12345
伦理声明
- 利益冲突：需声明所有作者的利益冲突（如“无利益冲突”）。
- 伦理合规：涉及人类或动物数据的需提供伦理委员会批准编号，遵循《赫尔辛基宣言》或动物伦理指南。
- 数据可用性：技术性文章需声明数据存储库及访问方式；综述性文章可免。
- 代码可用性：涉及算法的需提供代码存储库或补充材料（若适用）。
- 示例：
Competing interests: The authors declare no competing interests.
Ethics approval: Not applicable.
Data availability: Data at Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.123456.
补充材料
- 补充材料作为单独文件提交，格式为PDF、Excel、MP4（H.264编码，16:9）或ZIP.
- 包含大型数据集、代码或视频，无额外费用。
- 示例：
Supplementary Data S1: Neural network optimization datasets.
投稿流程
作者需通过Manuscript Central提交论文。流程如下：
- 注册并关联ORCID，指定通信作者（需符合IEEE作者标准）。
- 综述性或特刊文章需先提交提案至cim-eic@ieee.org，包含标题、200字摘要、大纲及目标读者群。
- 获批后上传IEEE模板稿件（PDF）、cover letter、图表（嵌入PDF）及补充材料。
- 提供利益冲突声明、数据/代码可用性声明及伦理声明。
- 提交推荐审稿人（可选，2-3人，需提供姓名、邮箱及理由）。
- 在Manuscript Central跟踪审稿状态，初审约6-8周。
- 修订稿需提交：修改稿（Word/LaTeX）、审稿回复（逐点回应）、高分辨率图表。
- 可联系编辑部（cim-eic@ieee.org）查询状态或申请APC减免（开放获取文章）。
投稿常见问题（FAQ）
为帮助作者更好地准备投稿，以下是基于官网及常见作者咨询的常见问题解答：
- Q1：如何确保论文适合期刊主题？
A：确保文章聚焦计算智能（如神经网络、模糊系统）。Cover letter需说明对学术和行业的贡献。参考官网主题范围（https://www.computer.org/csdl/magazine/ci/write-for-us/14143）。 - Q2：技术性文章与综述性文章有何不同？
A：技术性文章需包含原创算法或实验数据，强调创新；综述性文章需广泛引用文献，总结领域趋势。 - Q3：审稿人会关注哪些方面？
A：审稿人评估创新性、应用价值及清晰易读性。技术性文章需数据可重复（IEEE DataPort）；综述性文章需引用全面。 - Q4：如何准备提案？
A：提案需包含标题、200字摘要、大纲（1-2页）及目标读者群（如学者、行业工程师）。发送至cim-eic@ieee.org。 - Q5：是否必须选择开放获取？
A：开放获取（OA）为可选，需支付2,345美元APC。订阅模式无需APC，但彩图需额外费用（175美元/页）。根据资助情况选择。 - Q6：如何处理会议论文扩展？
A：扩展论文需新增≥30%内容（如新实验、分析）。提交时附原会议论文，cover letter说明扩展部分。
最后
IEEE Computational Intelligence Magazine作为计算智能领域的期刊，以其技术性、应用性及综述性文章，促进神经网络、模糊系统及进化计算的创新与应用融合。投稿需突出技术深度、应用价值及清晰表达并严格遵循IEEE格式规范。期待您的成果在计算智能领域熠熠生辉。
