aes-experiments
当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件设计与呈现实验/仿真时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验目标与假设、数据集与仿真设置、基线与对比公平性、评价指标(SNR/BER/误差/准确率/资源占用)、消融与参数敏感性、统计显著性与多次运行、图表呈现规范、以及硬件/FPGA/测量实验的条件报告。帮助作者用严谨、可复现、对比公平的实验证据支撑创新点,抵御《电子学报》外审专家对"实验不充分、对比不公平、结果偶然"的质疑。
npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill aes-experiments --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 《电子学报》实验设计与呈现 实验章节是《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 外审专家判断创新点"是否真的成立"的法庭。 本刊由中国电子学会 (Chinese Institute of Electronics) 主办,审稿人对电子信息类实验方法学要求高, **实验不充分、对比不公平、只报一次最好结果**是最常见的退修与退稿理由。本技能帮你把实验设计成 能直接、公平、可复现地证明每一个创新点。以下为通行方法学;本刊对实验呈现的具体格式标 **待核实** (核验日 2026-07-09,官网 ejournal.org.cn)。 > 原则:每个贡献都要有一个实验直接回答"它成立吗、它比谁好、好多少、为什么"。 > 这是 Acta / Electronica / Sinica 稿件让审稿人信服的核心。 ## 一、从贡献到实验的映射 - 先列出论文的每条贡献,再为每条设计**至少一个**直接验证实验。 - 明确每个实验的**假设**("若本方法有效,则指标 X 应优于基线 Y")与**可证伪条件**。 - 区分:主实验(证明有效)、对比实验(证明更优)、消融实验(证明是这个设计起作用)、 敏感性实验(证明稳健)。 ## 二、数据集与仿真设置 - 公开数据集给名称、版本、规模、划分;自采/仿真数据说明生成方式、参数、信噪比范围等。 - 训练/验证/测试划分固定并说明,杜绝测试集泄露到调参。 - 仿真给出工具与版本(MATLAB/ADS/HFSS/Vivado 等)、关键参数、蒙特卡洛次数。 ## 三、基线与对比公平性 | 公平性要点 | 做法 | |---|---| | 基线选择 | 覆盖经典方法 + 最新最强竞争方法 | | 超参数公平 | 对比方法也调优或用其原文最佳设置,并说明 | | 同口径 | 相同数据、相同指标、相同评测协议 | | 计算成本对齐 | 报告参数量/复杂度/运行时间,避免只比精度不比代价 | | 复现来源 | 注明基线结果是复现还是引用原文 | ## 四、评价指标 - 选择领域公认指标:信噪比 SNR、误码率 BER、均方误差、准确率/召回、吞吐、时延、功耗、 资源占用(LUT/DSP/BRAM)等,指标定义写清。 - 多指标权衡时给出综合视角(如精度—复杂度折中曲线),不回避不利指标。 ## 五、统计严谨性 - 对含随机性的方法**多次独立运行**(如 ≥5 次),报告均值 ± 标准差,图上加误差条。 - 关键结论辅以统计检验或置信区间,避免"单次最优即结论"。 - 固定并报告随机种子,说明结果对种子的鲁棒性(配合 `aes-reproducibility`)。 ## 六、消融与敏感性 - 消融:逐一移除/替换关键组件,量化各自贡献,支撑"是这个设计而非偶然"。 - 敏感性:扫描关键超参数/工作条件(如信
- 一、从贡献到实验的映射
- 二、数据集与仿真设置
- 三、基线与对比公平性
- 四、评价指标
- 五、统计严谨性
- 六、消融与敏感性
- 七、图表呈现规范
- 八、硬件/测量类实验
- 九、实验自检清单
- 十、常见外审质疑与预先反制
- 十一、结果解读与讨论
- 十二、实验章节写作小结
- 输出格式(实验充分性审计)
What does the aes-experiments skill do?
当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件设计与呈现实验/仿真时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验目标与假设、数据集与仿真设置、基线与对比公平性、评价指标(SNR/BER/误差/准确率/资源占用)、消融与参数敏感性、统计显著性与多次运行、图表呈现规范、以及硬件/FPGA/测量实验的条件报告。帮助作者用严谨、可复现、对比公平的实验证据支撑创新点,抵御《电子学报》外审专家对"实验不充分、对比不公平、结果偶然"的质疑。
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill aes-experiments --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills, a repository with 909 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.