Elsevier期刊排版尤其投Neurocomputing这种很多新手最容易忽略的不是内容而是格式。你辛辛苦苦把神经网络的方法写完、实验跑完、图表画好结果在Editorial Manager上一提交编辑初审就给你打回来“图片分辨率不足、参考文献格式不对、Highlights文件缺失、作者贡献声明没上传。”这些问题其实都不是学术问题纯粹是排版和投稿材料准备不到位但就是它能让你白白多等一周两周。这篇就以Neurocomputing为例把Elsevier期刊排版的细节从头到尾捋一遍重点讲LaTeX模板怎么用、图片和表格要做到什么标准、参考文献和高亮文件怎么写同时也照顾用Word投稿的同学。不管你是第一次投稿还是等着修回后重新提交照着这篇文章走基本能避开九成以上的格式返工。1. 为什么排版是投稿前最该先搞定的一关1.1 格式不过关编辑初审就能把你打回很多人以为排版是编辑部的事我交个内容完整的PDF就行。但实际上期刊编辑在决定稿件是否送外审之前会先做一轮“技术初审”。在Elsevier的投稿体系里这个环节通常叫Desk Review或者Technical Check。编辑不看你论文的学术贡献有多大先看你的手稿有没有达到出版基本要求。Neurocomputing作为Elsevier旗下人工智能方向的期刊审稿量很大编辑每天过手的稿件非常多。如果你的PDF编译有问题、图表模糊、参考文献缺项、没有按期刊要求提供Highlights编辑大概率不会花时间帮你调整而是直接退回来让你修改格式。这种退回不是拒稿但它很消耗时间尤其是投稿高峰期一来一回多半周就没了。我也见过一些同学在初稿写完时就花一晚上把模板搭好后续每写一版都直接在模板里更新最后投稿前几乎不用再为格式操心。这个习惯特别值得养成。排版不是论文写完后的一项收尾杂务它应该是论文写作的一部分从一开始就在正确的框架里写比写完再到处调整要省力得多。1.2 LaTeX模板和Word模板选哪个更省事Elsevier官方对投稿格式是“给模板、不强制”。这意味着你可以用LaTeX也可以用Word甚至两者都不用只要内容结构清晰、符合期刊的排版规范即可。但实际操作中我的建议是明确的如果论文里公式多、图表多、参考文献量大直接用LaTeX。Neurocomputing接收的研究论文大多来自机器学习、深度学习、神经网络方向这些论文里到处都是数学公式、神经网络结构图、实验对比表。用Word排这些内容不是说不行只是代价比较大。Word里插公式、调表格、管理参考文献尤其在几十个引用文献的情况下手动调整格式很容易出错而且不同版本的Word打开同一篇文档排版还有可能“漂移”。LaTeX的优势在于内容和样式分离。elsarticle这个官方文档类已经把期刊需要的版式、字号、标题层级、参考文献样式都定义好了你只要往里填内容编译出来的PDF基本都是符合期刊要求的。再加上BibTeX管理参考文献引用编号、文末列表、按出现顺序排列这些事都是自动完成的。如果你平时写论文本来就用Overleaf那几乎没有额外学习成本。Word也不是不能用。幽默的是很多审稿人其实对Word文档里的图、公式、行号容忍度更高因为Elsevier自己也提供Word投稿通道。但用Word投稿时你需要手动处理的东西非常多图表编号是否连续、公式是用MathType还是Word自带公式编辑器、参考文献是不是IEEE或者Number样式、行号有没有加进去。任何一个环节漏了都会被要求返工。综合来看如果你能接受LaTeX一点点学习成本强烈建议选LaTeX。2. 上手Elsevier官方elsarticle模板2.1 获取模板的正确姿势在Overleaf上一分钟搭好环境Elsevier的LaTeX模板核心是一个叫elsarticle.cls的文档类文件配合对应的参考文献样式文件elsarticle-num.bst基本就够用了。获取方式一般有三种。最推荐的方式是直接用Overleaf。登录Overleaf之后新建项目时搜索“Elsevier”会看到官方维护的“Elsevier Article Template”里面已经放好了elsarticle.cls、elsarticle-num.bst、示例tex文件、bib文件。你只需要复制这个项目删掉官方示例内容改成自己的论文内容即可。这种方式最大的好处是不用自己配置本地TeX环境而且Overleaf编译时内置了Elsevier模板需要的大部分宏包减少了很多依赖报错。如果你习惯在本地写那就从CTAN下载elsarticle宏包解压后放到项目的根目录。不管是哪种方式拿到手以后先不要急着写正文先编译一下官方示例看看能不能顺利出PDF。这一步是为了确认你的编译环境没问题。曾有同学在本地装了好几个TeX发行版编译官方示例时报错缺包装了某个宏包后又报另一个错误折腾了一下午。如果用Overleaf这类问题极少出现。还有一点千万注意不要把从某个旧项目里拷贝的elsarticle.cls直接拿过来用。Elsevier这几年更新过几次模板旧版本里很多命令已经废弃了。比如早期版本用\address写单位新版本改成\affiliation早期版本的参考文献样式也不完全支持DOI字段。模板用最新的就对了。2.2 手稿主体结构的LaTeX写法直接套这个骨架elsarticle模板的手稿结构分为几个关键部分文档类声明、期刊信息、作者单位、摘要关键词、正文、参考文献。下面是我整理的一个可以直接改用的最小骨架。\documentclass[preprint,12pt]{elsarticle} \usepackage{amssymb} \usepackage{booktabs} \usepackage{graphicx} \usepackage{amsmath} \journal{Neurocomputing} \begin{document} \begin{frontmatter} \title{这里写论文的英文标题注意首字母大小写规范} \author[inst1]{First Author\corref{cor1}} \author[inst1]{Second Author} \ead{first.authorexample.edu} \cortext[cor1]{Corresponding author} \affiliation[inst1]{organization{Department of Computer Science, University Name}, city{City Name}, country{Country Name}} \begin{abstract} 这里写摘要。英文摘要建议在150到250词之间把研究目的、方法、实验结果和结论都带出来。不要写成综述式开头直接说解决什么问题、怎么解决、效果如何。 \end{abstract} \begin{keyword} Deep learning \sep Graph neural networks \sep Anomaly detection \end{keyword} \end{frontmatter} \section{Introduction} \label{sec:introduction} 这里是引言正文。每一节用\section{}来分子节用\subsection{}。 \section{Method} \label{sec:method} \section{Experiments} \label{sec:experiments} \section{Conclusion} \label{sec:conclusion} \section*{CRediT authorship contribution statement} First Author: Conceptualization, Methodology, Writing - Original Draft. Second Author: Software, Validation, Writing - Review \ Editing. \section*{Declaration of competing interest} The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper. \bibliographystyle{elsarticle-num} \bibliography{refs} \end{document}简单说一下这个骨架里的几个细节。\documentclass[preprint,12pt]{elsarticle}是投稿版的经典配置。其中preprint表示预印本模式编译出来是单栏布局、没有行号后面我会讲它和review模式的区别。12pt是字号Elsevier多数模板默认就是12pt不要改成10pt以求“省页数”编辑不会因为页数少就高看你一眼。\journal{Neurocomputing}写在文档开头表示这篇手稿是投给哪个期刊的。别小看这一行有的用户从别的Elsevier期刊模板复制过来忘了改期刊名编译出的PDF在标题页或者页眉处还挂着另一个期刊的名字这种低级错误在初审时非常扎眼。\frontmatter环境里放标题、作者、单位、摘要和关键词。\corref{cor1}用来标记通讯作者对应的\cortext[cor1]写注释\ead{}写通讯作者的邮箱。单位信息用\affiliation[inst1]声明新模板里用的是organization这种结构化写法别再用\address了。摘要部分注意不要用公式、不要引用文献也要避免出现“本文”这类口语。Neurocomputing是国际化期刊摘要写得清晰、客观、成果导向最安全。关键词之间用\sep分隔一般给4到6个关键词比较合适。正文里用\section{}和\subsection{}分层次elsarticle会自动编号。结论部分不要重复摘要的话而是把贡献再凝练一遍同时可以提一两个未来方向但别写空话。CRediT作者贡献声明和利益冲突声明这两项很多第一次投稿的人会漏掉。现在的Elsevier期刊包括Neurocomputing在投稿系统里会明确要求填写作者贡献说明你可以直接在系统里勾选也可以像上面这样在正文最后放一段文字。利益冲突声明几乎是强制项没有冲突也要明确声明。2.3 preprint、review、final三个模式怎么选elsarticle文档类最容易被忽略的一个功能是它的模式选项。用\documentclass[preprint,12pt]{elsarticle}就是用预印本模式另外常用的还有review和final。preprint模式编译出来的PDF是单栏、大约12pt字号、行距接近普通文档、没有行号。这是最省页数的状态内容紧凑适合自己阅读和给合作者传阅。review模式则是单栏加双倍行距更重要的是它自动生成行号。投稿时很多审稿人会要求“请在行号旁边标注你回复的具体位置”如果你的手稿PDF没有行号审稿意见就很不方便写。所以在正式提交系统之前我个人的习惯是先用review模式编译一份PDF作为投稿手稿。这一份既容易阅读又方便审稿人在PDF上直接引用行号。final模式是接近出版样式的双栏排版一般是在论文被接收、需要产生最终校样时使用。投稿阶段不要用这个模式因为双栏排版对某些大公式、长表格不友好编译出来经常会出现排版溢出问题反而显得不专业。如果你已经写完了初稿想快速从preprint切到review只需要把文档类声明改成\documentclass[review,12pt]{elsarticle}重新编译一次行号和双倍行距会自动出现。这个切换过程中正文内容一个字都不用改这也是LaTeX相对Word最大的便利之一。3. 图表和公式排版的细节能做到不被打回的标准3.1 图片分辨率、格式和宽度到底要满足什么标准图片是编辑初审时的重灾区。我这里直接给出一份Elsevier出版环节较为通用、同时也是编辑部实际会检查的标准黑白线条图建议1000dpi以上灰度图和彩色图建议300dpi以上灰度加线条的混合图建议500dpi以上。所谓dpi全称是dots per inch说白了就是一英寸里有多少个像素点。分辨率不够印刷出来就会“糊”所以编辑在技术初审时会看图片的有效分辨率不够就直接退回。很多同学喜欢直接截屏PPT或PDF里的图然后粘贴进Word。这种图源的分辨率往往只有72dpi或者96dpi看着在屏幕上清楚但离300dpi还差得很远。正确的方式是让绘图工具直接导出高分辨率图片。比如用MATLAB画实验曲线exportgraphics或者print -r300输出300dpi图片用Python的Matplotlib画图可以这样设置import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[font.size] 10 plt.rcParams[axes.labelsize] 10 plt.rcParams[legend.fontsize] 8 plt.rcParams[savefig.dpi] 600 plt.rcParams[figure.dpi] 600 fig, ax plt.subplots(figsize(3.5, 2.5)) ax.plot(...) plt.savefig(figure1.pdf, bbox_inchestight)这段代码里有几个关键点。figsize(3.5, 2.5)是按英寸算的对应单栏图宽约8.9cm如果是跨栏的通栏图宽度要翻倍可以用figsize(7.0, ...)。dpi600保证了位图导出的清晰度。bbox_inchestight可以把图周围多余白边裁掉避免图在LaTeX里显得很松散。更推荐的做法是保存成PDF或EPS这类矢量格式因为矢量图跟分辨率无关放大多少倍都清晰。神经网络结构框图、流程图、曲线图这类内容尽量用矢量格式输出。Matplotlib直接plt.savefig(figure1.pdf)就行。至于EPS格式如果你用Visio或者Illustrator画图导出PDF后再用LaTeX的\includegraphics引入即可。图片在LaTeX里的放置和宽度控制也有讲究。elsarticle模板本身是双栏出版\textwidth表示整页宽度\columnwidth表示单栏宽度。单栏宽度大约8.5cm到9cm通栏宽度约17.8cm左右。写的时候这样控制\begin{figure}[htbp] \centering \includegraphics[width\columnwidth]{figure1.pdf} \caption{这里是图片标题要写清楚图里画的是什么、实验条件是什么。} \label{fig:result} \end{figure}如果图是跨栏的就把width\columnwidth改成width\textwidth。图题固定在图片下方用\caption{}写。图题不要只写“实验结果”至少要告诉读者这张图展示了什么对比、什么趋势。还有一个小问题很多人喜欢在论文里用子图也就是把a、b、c三个小图拼成一张大图。这个做法在Neuroscience或者AI论文里很常见。elsarticle对子图的支持不是自带的需要加载subcaption宏包。注意不要用过时的subfigure宏包它在elsarticle里经常报错。3.2 表格用三线表表题记得放在表上方Elsevier期刊的表格规范非常统一一般用三线表也就是只有顶线、栏目线、底线三条横线不出现纵向竖线。Word模板里也遵循这个风格LaTeX中用booktabs宏包的三线表命令就能做出来。表跟图有个重要的位置差异图题在图下方表题在表上方。所以用\caption{}写表题时它天然出现在表格上方这个顺序在elsarticle里是自动控制的。给一个典型的三线表写法\usepackage{booktabs} ... \begin{table}[htbp] \centering \caption{不同方法在基准数据集上的准确率对比\%。} \label{tab:comparison} \begin{tabular}{lccc} \toprule Method CIFAR-10 CIFAR-100 SVHN \\ \midrule Baseline A 92.1 71.3 94.5 \\ Baseline B 93.0 73.2 95.0 \\ Proposed 94.8 75.6 96.2 \\ \bottomrule \end{tabular} \end{table}这里\{lccc\}表示第一列左对齐后三列居中。百分比符号在LaTeX里是特殊字符表格里要写成\%否则会编译报错这一点必须记住。如果表格列数太多、宽度超过页面不要强行缩小字号。可以考虑把表格拆成两个子表或者用sidewaystable宏包把表格旋转90度横排让长表格变成页面的横向排版。强行压缩字号到6pt以下审稿人看起来非常痛苦编辑也会认为你没有认真排版。表格里的数字格式要统一比如所有精度都是小数点后一位就都保留一位有缺失值就写清楚是“N/A”还是“—”。不要一会儿写0.92一会儿写92%。Neurocomputing这类期刊对表格一致性的要求很严格读者拿你的表格去做对比实验时最容易因为格式不统一而误读数。3.3 公式到底要不要用LaTeX排版以及长公式怎么处理用LaTeX写公式其实是这套模板最舒服的地方。正文里行内公式用$...$独立公式用\begin{equation}编号会自动生成。如果是神经网络论文损失函数、梯度更新、注意力权重这些公式几乎每篇都有用LaTeX排起来既清晰又不容易出错。一定要避免的做法是用截图的方式把Word里的公式变成图片再插到LaTeX里。这样不仅分辨率容易出问题更致命的是公式里的符号锯齿感很重看上去非常不专业。就算勉强符合分辨率要求编辑部后期做全文排版时里面的公式也无法被提取和复用。长公式是新手很容易踩坑的地方。一个公式如果超过一行不要强行在一行里塞用aligned或split环境做多行排版。\begin{equation} \begin{split} \mathcal{L} \frac{1}{N}\sum_{i1}^{N} \| f(x_i) - y_i \|^2 \lambda \| W \|_2^2 \quad \mu \cdot \mathrm{KL}(q \| p) \end{split} \label{eq:loss} \end{equation}\begin{split}需要放在equation环境内部用指定对齐点。上例中第一行等于号和第二行的加号对齐第二行前加\quad留出缩进视觉上更整齐。如果你用的是align环境要注意它是按每个方程独立编号的多个公式并列时不要误以为它们共享一个编号。还有一些小的排版原则公式里的变量应当用斜体但要区分向量和矩阵的加粗。在elsarticle中矩阵通常用\mathbf{}或\bm{}加粗具体根据自己的论文风格统一。同一篇文章里同一个符号从头到尾只能有一种含义这个比排版本身更重要。4. 参考文献、Highlights和Cover Letter一个都不能少4.1 参考文献用BibTeX选对bst文件就成功一半Neurocomputing的参考文献格式是数字编号制正文里引用显示为[1]、[2]这种文末参考文献表按出现顺序排列。在elsarticle模板里对应的是elsarticle-num.bst这个样式文件。你可以在导言区后面、正文结束前这样设置\bibliographystyle{elsarticle-num} \bibliography{refs}refs.bib里每条文献的字段要尽量完整。比如一篇期刊文章至少要包含作者列表、文章标题、期刊名、卷号、页码、年份和DOI。字段不全会导致生成的参考文献表缺项这在初审时很常见。给一个完整的BibTeX条目示例article{lecun2015deep, author {LeCun, Yann and Bengio, Yoshua and Hinton, Geoffrey}, title {Deep learning}, journal {Nature}, volume {521}, number {7553}, pages {436--444}, year {2015}, doi {10.1038/nature14539} }注意pages字段里页码之间的连接符是两个连字符--不是单个减号这样LaTeX排版出来会是正确的范围号。作者字段里多个作者之间用and连接BibTeX会按期刊要求自动做缩写。正文里引用文献最常用的是\citep{}和\citet{}这两个命令。\citep{lecun2015deep}输出为[1]适合放在句尾\citet{lecun2015deep}输出为LeCun et al. (2015)适合放在句首。elsarticle已经默认加载了natbib宏包所以这两个命令直接用就行。需要特别提醒的是在投稿之前打开生成的PDF把参考文献部分从头到尾扫一遍重点看看有没有条目丢了卷号、页码、年份有没有同一篇文献在文中被重复编号。编辑和技术人员经常抽查DOI是否能正常解析如果某条文献缺失DOI被打回的概率很高。如果你引用的文献实在找不到DOI至少要保证卷号和页码是准确的。4.2 Highlights不是可选项它决定了编辑是否想继续读你的稿子Highlights是Elsevier期刊投稿材料里的一个固定项。Neurocomputing的要求和大多数Elsevier期刊一致提供3到5条要点每条不超过85个字符包括空格。它是要单独上传的不是写在正文里。这个文件的本质是给编辑快速判断论文亮点和卖点用的。编辑每天扫很多标题和摘要Highlights相当于你的论文“电梯陈述”。写得好的Highlights能让编辑在一分钟内知道你贡献了什么写得空泛的编辑可能觉得你没有足够明确的贡献。我见过不少初写者这样写This paper proposes a method.This paper uses deep learning.The experiments are good.这种写了等于没写完全没有信息量。改成一个相对可参考的写法A new spatiotemporal graph neural network is proposed for traffic flow prediction.An attention module captures both local and global dependencies in traffic data.Experiments on three real-world datasets show 5%–8% MAPE improvement over SOTA.每条都在说“提出了什么”“怎么做的”“效果如何”比空泛的“we propose”强很多。不需要面面俱到只要把最核心的三到五点说出来就行。写的时候注意不要折行一条一个独立要点。如果某条超过85字符试着精简动词和定语比如“A novel method is proposed for X”这种可以压缩成“A method is proposed for X”。字数要求看似琐碎但编辑系统会逐条检查超过字符会被当作格式不完整退回。Highlights文件可以用Word或LaTeX做。最简单的方式是在Overleaf里单独建一个tex文件内容就是几个itemize列表编译成PDF后上传。投稿系统里Highlights有独立的上传位置不要把它和manuscript混在一起。4.3 Cover Letter怎么写以及Declaration和相关材料Cover Letter通常是投递稿件时写给编辑看的说明信。Neurocomputing的语言是英文Cover Letter也应当用英文写。这不是论文的一部分但编辑会看所以在里面把论文的核心贡献写清楚是可以加分的。一封结构清楚的Cover Letter一般包含这么几段开头说明投稿意图和题目中间简要介绍研究问题、方法亮点和主要实验结果结尾声明稿件是原创、未一稿多投、所有作者都同意投稿然后加一句“感谢编辑考虑我们的稿件”。我用一个相对通用、可以直接改用的框架Dear Editor, We would like to submit the enclosed manuscript entitled “A Spatiotemporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction”, which we believe is suitable for publication in Neurocomputing. In this paper, we propose a new traffic flow prediction framework that integrates spatiotemporal graph convolution with an attention mechanism. The proposed method achieves consistently lower prediction errors than existing state-of-the-art baselines on three public datasets. We believe these results will be of interest to the readership of Neurocomputing. This manuscript is original, has not been published before, and is not currently under consideration by any other journal. All authors have approved the submission and declare no conflict of interest. Thank you for your consideration. Sincerely, Corresponding AuthorCover Letter里不需要大段重复摘要不要写超过一页。编辑真正想知道的是你的论文为什么适合这个期刊你解决了什么问题有什么具体结果。把这三点说清楚就够了。除了Cover LetterElsevier投稿系统里还有几个材料要注意。一个是Declaration of Interest Statement也就是利益冲突声明一般是无冲突模板句直接写在手稿里或者作为独立文件上传均可。另一个是CRediT作者贡献声明投稿系统里会要求填写每位作者的具体贡献角色比如Conceptualization、Methodology、Software、Validation、Writing - Original Draft等。很多人第一次见这个列表会有点懵其实很简单谁做了什么就勾什么每个作者至少选一项不要选“Writing - Review Editing”到后来变成通讯作者没有任何其他贡献那样看起来也不太合理。5. 我从投稿中踩过的坑和一张能救命的自查清单5.1 高发的打回问题提前避开的真实经验这些年帮实验室同学改过不少Neurocomputing的投稿编辑部打回的理由来回就那么几个。第一个是图片分辨率不足这个前面已经详细说过。特别常见的是有些同学从Google Scholar或者PDF里截图引用别人的图或者用WPS自带的截图功能导出实验曲线分辨率只有72dpi左右编辑一检查就露馅。解决的办法只有一个回到原始数据重新出图。第二个是参考文献格式混乱。用Word的同学经常手动敲参考文献几十条文献里总有一两条缺卷号或页码还有的会议论文没有写全会议名称缩写。用LaTeX的同学相对好一些但BibTeX条目拷贝自各种来源时author字段可能带了奇怪的格式比如and others、et al.这种错误写法编译出来文末就缺少作者信息。每次提交前我习惯把参考文献条目复制到Google Scholar或者期刊官网上核对一遍花不了多少时间但能避免很多麻烦。第三个是行号问题。投稿系统和审稿系统其实都比较喜欢带行号的手稿因为审稿人写意见时经常直接说“第123行”。“请提供带行号的版本”这个要求非常常见。如果你用LaTeX切到review模式再编译一次就行用Word的话在页面设置里添加连续行号即可。别等到编辑来信要了才想起来补。第四个是文件命名不规范。投稿系统里manuscript文件请用manuscript.tex或paper.pdf这种名字上传的文件名不要带中文、空格和特殊字符。这一点听上去是小事但不符合要求会导致系统解析失败尤其是LaTeX投稿文件名包含空格会让编译系统报错而且这个报错往往不好定位。5.2 投稿前20分钟用这张清单逐项检查我在投稿前通常会让稿子先放一两天然后带着“挑错”的心态逐项检查一遍。下面是实际在用的一份自查表你可以直接截图保存或者做成自己的markdown笔记。检查项目检查标准是否通过标题和作者信息标题大小写一致作者姓名拼写无误单位信息完整通讯作者标注正确摘要150到250词无引用、无公式、无口语表达关键词4到6个与正文内容一致图片分辨率不低于300dpi图内文字清晰图题位于图下方引用顺序正确表格三线表风格表题位于表上方数字格式统一公式排版可编译变量统一编号连续参考文献采用elsarticle-num样式条目字段完整DOI有效Highlights3到5条每条不超过85字符Cover Letter说明投稿意图、核心贡献、原创声明CRediT声明每位作者有贡献角色利益冲突声明已明确声明无冲突或已披露行号建议使用带行号版本投稿文件命名无中文、空格和特殊字符这个清单其实不只适用于NeurocomputingElsevier体系下的期刊基本都能用。每次提交前过一遍10分钟内能完成但它能帮你省掉一轮折返。5.3 最后再分享一个我自己坚持的小习惯我写论文的习惯是先搭好elsarticle模板再往里填内容。很多人觉得模板是投稿前才需要关心的事其实正好相反。模板定下来以后你的正文结构、图表大小、参考文献格式都在同一个约束下生成后期基本不用动排版。等真正上传系统时只需要把preprint切成review重新编译一遍然后拿着自查清单过一遍就差不多了。还有个细节是Overleaf的编译记录。投稿用的PDF最好是从“最终版”编译出来的不要从草稿历史里找一个旧版本上传。投稿系统里你的源文件和PDF版本必须一致。每次更新论文后我习惯先把旧的PDF下载删掉重新编译并下载新的这样就不会出现源文件更新了、投稿附件还是上一版的情况。Elsevier期刊排版这件事说难确实不难但说简单也有非常多的细节要照顾。尤其在Neurocomputing这种投稿量巨大的期刊格式问题就是编辑筛选稿件的第一道过滤器。把格式做扎实至少能在同等的学术水平下让编辑审稿体验更顺畅也让人更愿意好好看你论文里的工作。排版这些功夫花在平时远好过花在投稿被打回之后。