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IEEE TPAMI期刊投稿指南

ieee-transactions-on-pattern-analysis-and-machine-intelligence
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
326
本指南旨在帮助计算机视觉、模式识别或机器学习领域的作者，评估其学术论文是否符合IEEE《模式分析与机器智能汇刊》（TPAMI）的高标准。详细涵盖了文章的适用范围、方法论要求、实验证据的完备性、结构格式以及投稿前的自检清单，确保稿件达到权威期刊的发表级别。
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ICCV顶级会议投稿与定位策略

international-conference-on-computer-vision
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
282
本工具旨在指导作者如何为IEEE/CVF国际计算机视觉顶会（ICCV）优化论文的定位和结构。它帮助用户评估论文的会议匹配度、完善实验证据（如消融实验、基线对比），并构建符合顶级会议要求的学术叙事，涵盖从基础模型到视频识别等所有CV领域。
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ISER机器人会议投稿定位指南

international-symposium-on-experimental-robotics
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222
该技能旨在帮助研究人员判断其实验机器人学论文是否适合国际实验机器人学大会（ISER）。它提供了关于会议适用性、所需实验证据、论文重构和与其他主要机器人会议定位的详细指导，强调将研究重点放在现实世界验证和实证发现上。
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语音实验设计与报告指南

interspeech-experiments
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479
本指南详细介绍了语音处理领域（如自动语音识别、文本转语音、说话人验证等）实验设计、评估和报告的最佳实践。它涵盖了必须使用的核心指标、构建可靠基线、进行显著性检验（如自助法、置信区间）以及确保条件覆盖的各个方面，旨在提高学术论文的科学严谨性。
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智能机器人研究方向定位

iros-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
312
本指南帮助研究人员在撰写论文前，评估其智能机器人项目是否适合IROS等顶级会议。核心在于强调系统集成、在真实硬件上的部署验证，以及明确“具身约束”的重要性，确保研究贡献是可证明的、系统级的难题。
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MICCAI会议论文投稿策略指南

medical-image-computing-and-computer-assisted-intervention
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347
本指南是针对MICCAI（医学图像计算与计算机辅助干预国际会议）的投稿策略手册。它指导作者如何将医学图像AI研究成果进行专业化重塑和定位，确保文章具备临床任务基础、稳健的验证，并符合会议要求的专业标准，是优化会议投稿策略的关键工具。
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设备端结果可复现性证据

mobisys-reproducibility
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427
本指南指导研究人员如何为设备端性能测量（如能耗、延迟、准确率）建立严谨的溯源证据。它强调了在学术论文中，必须记录所有必要的上下文信息（包括设备型号、操作系统、框架版本、电源和热力学状态），确保实验结果在不同硬件或环境中是可验证和可复现的。
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NLP研究可复现性指南

naacl-reproducibility
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82
本指南详细阐述了自然语言处理（NLP）研究的严格可复现性要求。它指导研究人员必须将可复现性清单视为一项约束性合同，通过精确“锁定”所有关键变量（包括模型版本、API访问日期、提示词和随机种子），并创建完整的可复现性清单（reproducibility manifest），从而确保研究结果的科学严谨性和可验证性。
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推荐系统成果物打包与复现

recsys-artifact-evaluation
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288
本指南指导研究人员如何为推荐系统论文准备和构建可复现的证据包。它详细说明了如何打包数据集、模型检查点、划分脚本和倾向性日志等成果物，确保论文中的所有排名和评估指标都能在匿名、可验证的仓库中实现端到端的复现。
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机器人科学实验设计指南

rss-experiments
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132
本指南提供了一套严谨的实验设计框架，用于机器人和AI领域的学术研究。它指导用户将实验重点从单纯的系统展示转移到验证可证伪的科学假设。内容涵盖了从科学主张推导出实验条件、制定硬件试验协议、处理仿真与真实数据证据分离，以及进行详细的故障归因分析等关键步骤，确保研究的科学性和可信度。
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SIGDIAL会议投稿定位与策略

sigdial-conference-on-discourse-and-dialogue
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76
本技能为目标投稿SIGDIAL会议的作者提供专业指导。它帮助作者评估对话系统论文是否适合该顶会，指导如何重构论文叙事、强化实验证据，并理解对话、话语结构等核心领域的要求，从而提高投稿的命中率和学术定位的准确性。
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人工智能科学可复现性指南

uai-reproducibility
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84
本指南提供了在概率推理和机器学习领域实现科学可复现性的高级最佳实践。它要求作者必须严格披露随机数种子、超参数搜索空间、诊断轨迹（如R-hat、ELBO）以及计算环境，从而确保学术论文中的所有结论都具备可追溯和可验证的证据链，将可复现性提升为全面审计。
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