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Elsevier期刊投稿 Agenda 出版流程 投稿平台 稿件评审 科技论文写作概要 出版流程－以Elsevier为例 出版流程 Elsevier期刊投稿平台 Elsevier Editorial System (EES)，集在线投稿、评审和编辑功能于一体的电子平台。 EES 支持: 作者在线投稿并追踪稿件状态 投稿步骤操作指南 编辑部/编辑在线邀请审稿专家 审稿专家在线审稿 编辑部管理稿件信息 详细数据报告 无需安装，即可使用。 投稿开始－选择期刊 选择期刊: ScienceDirect / Elsevier网站 期刊主页 作者指南 期刊EES主页 /acronym/ 初次使用需注册/登陆 作者主页 追踪稿件状态 稿件是如何被评审的? 同行评审 同行评审的专家同时也是期刊的作者和读者 您可以推荐备选的评审专家 您的文章一般会交给2名评审人员 评审专家对您来说是匿名的 编辑和评审专家会确保您稿件内容不外泄 评审过程严格参照Guide for Authors 论文常见结构 文题 作者 摘要 关键词 正文 (IMRAD) Introduction Methods Results And Discussion (Conclusions) 致谢 参考文献 补充材料（Supporting material） Title, Author and Affiliation 文题：简洁、清楚、充分地表达文章内容，避免无意义的词 作者：唯一标识（统一性），无职位信息，指明通讯作者 确认所有作者都对文章作出了贡献，并同意发表文章 作者排序： 第一作者是对数据收集和分析以及论文撰写负有主要责任的人 最后一位作者，通常是有学术地位的研究人员，对整个研究负有责任； 位列中间者的顺序则视其对研究所做出的贡献而定 通讯作者的排名是不重要的，但一旦选择成为了通讯作者，就要对这篇文章在审阅过程中的所有通信交流质询做出负责的回应。 作者机构：所有作者的机构信息 Abstract 简要介绍文章内容和研究目的 关键结论的简要描述 不要涉及太多的实验细节 不超过250字 Abstract 举例 Abstract. We tackle the general linear instantaneous model (possibly underdetermined and noisy) where we model the source prior with a Student t distribution. The conjugate-exponential characterisation of the t distribution as an infinite mixture of scaled Gaussians enables us to do efficient inference. We study two well-known inference methods, Gibbs sampler and variational Bayes for Bayesian source separation. We derive both techniques as local message passing algorithms to highlight their algorithmic similarities and to contrast their different convergence characteristics and computational requirements. Our simulation results suggest that typical posterior distributions in source separation have multiple local maxima. Therefore we propose a hybrid approach where we explore the state space with a Gibbs sampler and then switch to a deterministic algorithm. This approach seems to be able to combine the speed of the variational approach with the robustness of the Gibbs sampler. Keywords Guide for Authors!(数量、分类、关键词表、特殊要求) 不要选择范围太大的词 正文里不会出现的词，不要用作关键词 若使用缩写词，必须是业内公认的，例如：DN