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WACV论文双轮评审流程模型
wacv-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
209
本模型详细描绘了WACV等顶级计算机视觉会议的论文评审流程。该流程为两轮制,包括第一轮的评审结果(接收、修改重投、拒绝)、可选的反驳阶段,以及第二轮的最终决策。内容强调,作者应将精力聚焦于高质量的修改和完善,而非仅仅依赖反驳阶段来挽回论文命运。
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计算机视觉论文投稿会议指南
wacv-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
210
本指南帮助研究人员确定其计算机视觉论文的最佳投稿会议。它详细阐述了WACV(强调应用)与其他主流会议(如CVPR, ICCV)的定位差异。核心在于指导作者判断其贡献是源于实际应用场景下的约束,还是源于核心算法的理论突破,并指导如何选择最合适的投稿轨道。
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WACV投稿论文定位与策略
winter-conference-on-applications-of-computer-vision
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
357
本指南帮助作者评估计算机视觉论文是否适合投稿至WACV。它指导如何重构论文叙事,确保研究重点突出实际应用、系统实现和扎实的实验验证,从而提升论文在顶级视觉会议的命中率和接受度。
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Cirq:量子电路模拟与编程
cirq
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架,用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化,并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成,是开发量子算法的理想工具。
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Scikit-learn Python机器学习库
scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集,用于执行监督学习(如分类、回归)和无监督学习(如聚类、降维)。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程,进行数据预处理、模型评估和优化,适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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AI音频生成适配器
audio-cog
opensquilla/opensquilla
111
兼容OpenSquilla的音频生成适配器,通过OpenRouter音频模型生成可直接在网页播放的AI语音、旁白、音乐和音效。支持流式接收gpt-audio输出并保存为WAV文件,输出AUDIO_READY清单供页面集成。
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模型亚组公平性审计
auditing-subgroup-fairness
maziyarpanahi/openmed
293
该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型,以检测不同人口子群组(如性别、年龄、种族)之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异,帮助用户在部署前发现“欠保护”现象,确保AI系统的公平性和可治理性。
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临床AI模型卡片生成
authoring-model-cards
maziyarpanahi/openmed
112
用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果(如性能指标、数据泄露率、子群公平性等),自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档,确保临床AI的文档化和合规性。
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临床事件时间轴构建器
building-patient-timelines
maziyarpanahi/openmed
92
该工具能够从复杂的临床医疗记录中,提取并整合各种临床事件(如诊断、用药、手术)。它核心功能是进行时间归一化,解决相对时间表达(如“入院后两天”),生成一个按时间顺序排列的完整病程时间轴。该时间轴数据结构化,可直接用于UI展示或导出至FHIR标准资源。
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Claude代码使用监控仪表板
ccboard
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
211
ccboard是一个全面的TUI/Web仪表板,专用于监控和管理Claude Code的使用情况。它可以提供统一的可视化界面,用于追踪Token消耗、分析详细成本、浏览会话历史,并实时监控MCP服务器状态,帮助用户进行资源规划和成本控制。
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计算机界面操作自动化
computer-use
agentscope-ai/QwenPaw
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适用于结构化工具无法完成的实时Windows或macOS图形界面任务。通过发现已批准的应用和窗口、观察当前状态、执行语义操作或快捷键,并验证每个请求结果,实现可靠的桌面自动化与视觉确认。
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多语言临床文本脱敏处理
deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
341
该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计,能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息(PII)。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则,并生成高度本地化的替代假数据,确保脱敏结果的真实性和可用性。
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