写在开头：被tpami接收大概是每个cs er最开心的事情吧！
今天阅读TPAMI的文章时，发现有扩刊的文章，也有不是扩刊的文章，那么这两类文章哪个更容易被接收呢？
问了一下Chatgpt，感觉回答的很好。
第一个问题，TPAMI审稿人关心什么：
我：假设你是计算机视觉顶刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence的审稿人，你会接收什么样的论文
Chatgpt：TPAMI 是计算机视觉与模式识别领域的顶级期刊，因此论文必须展现极高的学术质量、创新性和实际贡献。以下是具体要求：
1. 创新性
- 新颖方法：论文是否提出了全新的算法、模型或理论？或者对已有方法进行了显著改进？
- 问题选择：研究的问题是否具有前沿性和挑战性？是否解决了当前领域内未解的核心问题？
- 实用价值：研究成果是否有潜力影响实际应用或推动学术界的进一步研究？
2. 技术深度
- 理论支撑：论文是否提供了严格的理论分析，证明方法的有效性或优越性？
- 全面性：是否清楚定义了问题，并提供了完整的解决方案？
- 复杂性分析：是否讨论了方法的计算复杂度、收敛性或适用范围？
3. 实验与验证
- 数据与评测：
- 使用了足够多的公开数据集、真实场景数据，或者引入了一个新数据集。
- 实验评测是否覆盖了多种情况下的性能，展示了模型的鲁棒性？
- 对比实验：
- 是否与当前最先进的方法（state-of-the-art, SOTA）进行了公平的比较？
- 是否对多个基准指标进行了对比，并表现出显著的提升？
- 消融实验：是否进行了消融研究，展示了每个模块或设计选择的影响？
- 可重复性：
- 代码或关键实现细节是否足够清晰，以便社区复现？
- 是否提供了模型参数、训练细节或超参数设置？
4. 理论与实践的平衡
- 理论分析是否与实验验证紧密结合？
- 论文是否探索了方法在实际应用中的潜力（如医疗图像分析、自动驾驶、安防等领域）？
5. 写作质量
- 清晰性：论文结构是否逻辑清晰，叙述是否简明扼要？
- 表达精准：数学公式、实验结果的描述是否严谨、易于理解？
- 图表与可视化：是否通过高质量图表清晰展示了方法和结果？
6. 领域前沿性
TPAMI 强调研究的前沿性，以下主题尤其被优先考虑：
- 深度学习与神经网络的新理论、新方法。
- 自监督学习、迁移学习、多模态学习等新范式。
- 图像生成（如扩散模型）、领域自适应、强化学习等交叉领域。
- 计算机视觉与自然语言处理（NLP）的结合，如视觉语言模型。
- 高效模型（如轻量级神经网络、模型压缩）或解释性机器学习。
7. 影响力潜力
- 是否具备推动整个研究领域发展的潜力？
- 是否可能引发更多后续研究（理论、方法或实际应用）？
简而言之，只有那些同时满足高创新性、技术深度、实验扎实和写作优质的论文，才有可能在 TPAMI 发表。
第二个问题：扩刊文章和非扩刊文章，哪个更容易被接收
我 ：继续前面的对话，假如你在评审一篇曾经被会议接收后扩展新的工作，和一篇没有被录用过的工作，请问哪篇接收概率大
Chatgpt: 在评审两篇论文时，一篇是基于曾被会议接收论文扩展的新工作，另一篇是全新的研究工作，哪一篇更有可能被接收取决于以下几个因素，而不能仅仅以“是否扩展自会议论文”或“全新研究”为判断依据。以下是详细分析：
扩展会议论文的新工作
这种情况下，论文的接收概率取决于扩展工作的质量和贡献是否显著。关键问题是：扩展工作是否足够创新、具有显著的新贡献？
优势：
-
已有基础：
- 会议版本已经被认可，说明基础工作在技术上已有一定水平。
- 如果扩展内容较强，能建立在稳定的理论或方法基础之上，可能更容易展现深度。
-
验证与补充：
- 如果新论文包含更系统的实验、更深入的理论分析或实际应用，能够显著提升原工作的价值，审稿人通常会认可。
潜在劣势：
-
贡献不足：
- 扩展部分内容有限（如仅增加数据集或对实验稍作修改），可能被认为缺乏新意。
- 如果与会议论文的重合度较高（超过30%-40%），可能被视为不符合期刊投稿要求。
-
审稿人预期更高：
- 扩展论文需要有明显的突破，审稿人往往会用更严格的标准衡量“增量”是否值得在顶刊发表。
全新的研究工作
对于全新研究，重点在于创新性和技术深度。这种论文如果展示出高质量的创新成果和理论贡献，通常更具吸引力。
优势：
-
无历史负担：
- 审稿人不会将其与其他版本比较，关注点集中于当前研究本身。
- 如果新工作极具创新性，可能会直接被认为是突破性的贡献。
-
风险与收益：
- 全新工作若成功通过评审，通常被认为是高影响力的研究，尤其是在引入新理论或方法时。
潜在劣势：
-
验证过程更苛刻：
- 审稿人可能更关注论文的方法是否充分验证，理论分析是否严谨，实验设计是否完善。
- 缺乏理论支持或实验验证会直接导致拒稿。
-
竞争压力：
- 全新工作可能面临与领域中其他高水平工作的直接比较，需要显著优于现有成果。
审稿中的实际考量
假设两篇论文的研究质量和领域影响力相近，以下因素会影响评审决策：
1. 新贡献的显著性：
- 扩展论文：新贡献是否超过会议版本足够多？是否能在技术深度上达到期刊的标准？
- 全新论文：是否解决了一个重要问题或开辟了新的研究方向？
2. 写作与实验质量：
- 写作和实验表现直接影响论文的说服力。如果扩展论文的实验设计优于全新论文，可能更容易获得好评。
3. 领域需求与创新性权衡：
- 如果扩展论文虽然不够新颖，但在现有方向上提供了实用价值，则更容易接收。
- 全新论文若创新性较高，但基础实验验证不足，则可能被要求大修甚至拒稿。
结论
从总体概率上看，扩展会议论文的新工作若有显著贡献，往往更容易接收。理由包括：
- 已有基础工作（会议论文）被同行认可。
- 审稿人对增量工作的质量评估往往比对全新研究的要求稍低，特别是在理论验证上。
然而，全新工作在创新性足够强、实验扎实时，接收概率同样很高，甚至更有可能成为领域突破性成果。因此，接收概率的高低最终取决于论文的质量，而不是论文的来源。
