IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems(簡稱《TCDS》)是認知科學與發育系統領域的知名期刊，致力于發表認知建模、神經計算及發育系統設計的原創研究，為心理學家、計算機科學家及跨學科研究者提供前沿學術平臺。

　　作者向TCDS期刊投稿需展現研究的創新性、理論深度或跨學科應用價值，并嚴格遵循IEEE格式規范。

　　期刊簡介：

　　《TCDS》由IEEE Computational Intelligence Society主辦，創刊于2009年(前身為《IEEE Transactions on Autonomous Mental Development》)，專注于認知科學、發育系統及神經計算的跨學科研究。期刊涵蓋認知建模、機器學習、神經網絡、機器人認知、人類認知發育及人機交互等。文章需具創新性、科學嚴謹性或跨學科價值，適合認知科學、人工智能及神經科學領域的專業人士。期刊采用嚴格的同行評審，初審平均8-12周(官網數據)。作為混合出版期刊，作者可選擇傳統訂閱模式或開放獲取(OA)。

　　期刊相關信息：

　　影響因子：4.9(2024年)

　　中科院分區：3區(人工智能-計算機科學-神經科學-機器人學)

　　出版費用：開放獲取費用(APC)為2,345美元(2025年IEEE標準，官網數據);訂閱模式無APC。

　　出版頻率：季刊(每年4期)。

　　投稿注意事項：

　　文章長度：建議8-12頁(雙欄)，含圖表和參考文獻;超出12頁需支付超頁費(220美元/頁)。

　　投稿信：需提交，說明研究的創新性、技術貢獻及適合《TCDS》的理由，需突出認知或發育系統的跨學科價值。

　　初始投稿格式：需使用IEEE雙欄模板(Word或LaTeX)，初稿提交PDF，圖表嵌入正文。

　　數據可用性：鼓勵公開數據，建議存放在IEEE DataPort或公共存儲庫(如figshare)并提供DOI。

　　代碼可用性：如涉及算法或仿真，需提供代碼(如GitHub鏈接)或補充材料。

　　預印本政策：接受在arXiv等預印本服務器發布的稿件，需在投稿時聲明。

　　審稿周期：初審約8-12周，采用單盲評審，至少三位審稿人。

　　出版費用減免：開放獲取文章的無資助研究可申請APC減免。

　　開放獲取選項：作者可選擇開放獲取(需支付APC)或訂閱模式(無APC)。

　　彩圖費用：訂閱模式下，彩圖每頁175美元;開放獲取文章無彩圖費用。

　　投稿限制：允許一輪主要修訂和一輪次要修訂，拒絕后需編輯許可方可重新提交。

　　擴展論文：如基于會議論文擴展，需新增至少30%內容，并提交原會議論文供審查。

　　文章類型：

　　《TCDS》主要發表以下類型文章：

　　Regular Paper：完整研究文章(8-12頁)，報告認知或發育系統的原創研究。

　　Short Paper：簡短研究報告(≤6頁)，聚焦新穎發現或初步結果。

　　Survey Paper：綜述認知科學或發育系統某一專題(8-12頁)，需具廣泛參考價值，通常由編輯邀請。

　　Comment：對已發表文章的評論或更正(≤2頁)，需編輯批準。

　　Correspondence：簡短技術筆記或討論(≤4頁)，需具創新性。

　　Correction：更正已發表文章，需編輯批準。

　　文章結構：

　　一篇典型的Regular Paper包括以下部分，每部分附簡短英文示例：

　　標題：簡潔、描述性，突出認知或發育主題，最大15字。

　　示例：

　　Neural Model for Cognitive Learning

　　作者信息：列出所有作者的姓名、單位、電子郵件及ORCID。

　　示例：

　　Department of Cognitive Science, UC San Diego, La Jolla, CA, USA

　　Anna Lee, Raj Patel

　　Neurocomputing Lab, University of Tokyo, Tokyo, Japan

　　Yuki Tanaka

　　貢獻聲明：明確每位共同作者的貢獻，遵循IEEE標準。

　　示例：

　　A.L. developed the model; R.P. conducted experiments; Y.T. wrote the manuscript.

　　通信作者：指定通信作者，提供電子郵件及ORCID。

　　示例：

　　Correspondence to: Yuki Tanaka (yuki.tanaka@utokyo.ac.jp)

　　摘要：概述研究背景、方法、結果和意義，最大250字，無參考文獻。

　　示例：

　　A neural model for cognitive learning achieves 90% accuracy in pattern recognition. Experiments on 1,000 trials show 15% improvement over baselines. Code is available at GitHub，This model advances autonomous learning systems.

　　關鍵詞：提供3-8個關鍵詞，便于檢索。

　　示例：

　　cognitive modeling, neural networks, developmental systems, pattern recognition

　　引言：介紹研究背景、問題及目標，需包含參考文獻。

　　示例：

　　Cognitive learning relies on adaptive neural models [1]. Current models lack developmental robustness [2]. This paper proposes a bio-inspired neural architecture.

　　正文：分節描述方法、實驗、結果和討論，使用子標題。

　　示例：

　　Model Architecture

　　The proposed spiking neural network improves accuracy by 15% (figure 1) [3].

　　結論：總結關鍵發現，提出應用或未來方向。

　　示例：

　　Conclusion

　　The neural model enhances cognitive learning. Future work will explore human-robot interaction.

　　參考文獻：列出所有引用文獻。

　　示例：

　　[1] D. E. Rumelhart et al., “Learning representations by back-propagating errors,” IEEE Trans. Cogn. Dev. Syst., vol. 10, no. 3, pp. 123-134, Sep. 2018.

　　致謝(可選)：感謝資助機構或個人，包含資助編號。

　　示例：

　　Funded by NSF grant CI-1234567. We thank the UCSD Cognitive Lab.

　　作者簡介：簡述作者背景、教育經歷及研究興趣，附照片(可選)。

　　示例：

　　Anna Lee received the Ph.D. degree from UC San Diego in 2022. Her research focuses on cognitive modeling.

　　倫理聲明：包括利益沖突聲明。

　　示例：

　　Competing interests: The authors declare no competing interests.

　　數據可用性(如適用)：提供數據存儲庫名稱和訪問編號。

　　示例：

　　Data available at IEEE DataPort。

　　補充材料(可選)：提供額外數據、代碼或視頻。

　　示例：

　　Supplementary Video S1: Cognitive model simulation.

　　Supplementary Data S1: Experimental datasets.

　　格式要求

　　《TCDS》要求初稿使用IEEE雙欄模板(Word or LaTeX)，建議8-12頁，修訂稿需符合出版規范。以下是具體要求：

　　字體和字號

　　正文：Times New Roman，10號字，單倍行距。

　　一級標題：粗體，11號字，首字母大寫。

　　二級標題：粗體，10號字，首字母大寫。

　　圖表標題：粗體，8號字。

　　頁面布局

　　使用 A4或Letter紙張，雙欄排版。

　　頁邊距：上2.5厘米，下1.9厘米，左右1.6厘米。

　　行距：單倍行距，段前段后0點間距。

　　圖表格式

　　圖表嵌入正文，初稿為PDF，修訂稿需單獨上傳高分辨率文件。

　　圖表標題置于下方，Times New Roman，8號字，居中。

　　圖表文字：8號字，確保清晰。

　　圖表分辨率：至少600 DPI，推薦格式為TIFF、EPS或高分辨率JPEG。

　　顏色選擇：支持彩色，建議高對比度(如藍/黃)，避免紅綠。

　　圖例：每幅圖說明不超過300字，置于圖下方。

　　版權：需獲得受版權保護的圖表許可，提交許可文件。

　　示例：

　　Figure 1: Model performance.

　　a Accuracy vs. training trials (blue: proposed; red: baseline). b Latency analysis.

　　公式與術語

　　公式居中，右對齊編號，如 (1)，文中稱為“equation (1)”.

　　術語遵循IEEE標準(如“spiking neural network”而非 “SNN”)。

　　示例：

　　(1) V(t) = V(t-1) + I(t) - θ

　　表格

　　表格嵌入正文，包含標題和圖例，置于頁面頂部或底部。

　　大型表格作為補充材料(如Excel)。

　　參考文獻格式

　　《TCDS》要求使用IEEE引用風格，按文中出現順序編號，文中以方括號引用(如 [1])。參考文獻需準確，優先引用期刊文章。以下是示例：

　　期刊文章：

　　[1] D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” IEEE Trans. Cogn. Dev. Syst., vol. 10, no. 3, pp. 123-134, Sep. 2018.

　　會議論文：

　　[2] A. Lee and R. Patel, “Cognitive neural model,” in Proc. IEEE Int. Conf. Dev. Learn., Oslo, Norway, Aug. 2023, pp. 45-46.

　　書籍：

　　[3] S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson, 2009.

　　數據集：

　　[4] A. Lee and Y. Tanaka, “Cognitive dataset,” IEEE DataPort, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.21227/abc123

　　預印本：

　　[5] R. Patel and Y. Tanaka, “Developmental neural model,” arXiv:2301.12345, Jan. 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2301.12345

　　倫理聲明

　　利益沖突：需聲明所有作者的利益沖突(如“無利益沖突”)。

　　倫理合規：如涉及人類或動物數據，需提供倫理委員會批準編號。

　　數據可用性：需聲明數據存儲庫及訪問方式(如適用)。

　　代碼可用性：需提供代碼存儲庫或補充材料。

　　示例：

　　Competing interests: The authors declare no competing interests.

　　Data availability: Data at IEEE DataPort: https://doi.org/10.21227/abc123.

　　Code availability: Code at GitHub: https://github.com/CognitiveModel.

　　補充材料

　　補充材料作為單獨文件提交，格式為PDF、Excel、MP4(H.264編碼，16:9)或ZIP。

　　包含大型數據集、代碼或視頻，無額外費用。

　　示例：

　　Supplementary Video S1: Cognitive model simulation.

　　Supplementary Data S1: Experimental datasets.

　　投稿流程

　　作者需通過Manuscript Central提交論文。流程如下：

　　注冊并關聯ORCID，指定通信作者(需符合IEEE作者標準)。

　　上傳IEEE模板稿件(PDF)、投稿信、圖表(嵌入PDF)及補充材料。

　　提供利益沖突聲明、數據/代碼可用性聲明。

　　提交推薦審稿人(可選，3-5人，需提供姓名、郵箱及理由)。

　　在Manuscript Central跟蹤審稿狀態，初審約8-12周。

　　修訂稿需提交：修改稿(Word/LaTeX)、審稿回復(逐點回應)、高分辨率圖表。

　　最后，IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems作為認知科學與發育系統領域的熱門期刊，以其跨學科視野和高質量研究成果推動神經計算與認知建模的發展，作者向這本期刊投稿時一定要注意投稿須知，并且應按照要求盡早準備論文，避免論文與期刊征稿范圍不符。