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ACM多媒体论文选题指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
212
本指南帮助研究人员判断项目核心是跨模态融合、媒体系统升级还是人类中心的应用，从而决定其最适合投稿的顶级会议（如ACM MM、CVPR、ACL等）或期刊，避免单一模态的误投。
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ACM多媒体论文写作风格指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一份针对ACM多媒体（ACM MM）论文的撰写和修改指南。它指导作者如何将论文的焦点从单一模态的性能指标，转移到跨模态的融合机制上。核心要求是让所有媒体元素（图、音、视频）充当直接证据，并在严格的6-8页篇幅内，将多媒体贡献清晰地展示在论文的第一页。
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多模型编排工作流

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Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
329
三层模型团队编排技能：将超出单模型能力的大任务拆解为并行子任务，调度低成本工作模型批量执行，由更强顾问模型评审计划并核验结果，最终汇总交付物并支持降级与回退方案。
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构建最小化AI智能体技能栈

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github/awesome-copilot
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本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。
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计算语言学会议投稿定位

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本工具为作者提交ACL会议论文提供全面的指南。它帮助作者定位论文的学科契合度，确保手稿具备清晰的语言学或建模贡献，并指导如何构建满足顶级计算语言学会议要求的证据链和结构，是论文投稿策略的必备参考。
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AISTATS学术会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
478
本指南为作者准备投稿AISTATS会议论文提供专业指导。它帮助作者评估论文的贡献是否具有统计学基础，如何重构文章的叙事，并指导作者增强理论深度和实验证据，以适应顶级AI统计会议的审稿要求。
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亚洲视觉会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为计算机视觉研究人员提供了一份专业的投稿策略，专门用于亚洲视觉会议（ACCV）。它指导用户评估手稿是否适合顶级会议，帮助作者重构研究叙述，优化证据展示（如消融实验和失败案例），并明确ACCV在区域范围内的定位，以最大化论文的发表成功率。
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ACML会议投稿策略指南

asian-conference-on-machine-learning
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
339
这是一份为投稿至亚洲机器学习会议（ACML）的作者提供的全面指南。本技能旨在帮助作者评估稿件是否适合该顶级会议，指导如何重塑论文结构、理解核心贡献类型（如算法、定理、基准），并确保论文的证据标准符合区域顶级AI/ML会议的要求。适用于投稿策略制定和目标会议选择。
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英国机器视觉会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为目标投稿英国机器视觉会议（BMVC）的作者提供专业支持。它帮助评估计算机视觉论文的适用性，提供从文章构架、论证证据、结构优化等多个维度进行深度辅导，确保研究贡献能清晰、专业地呈现给领域专家审稿人，提高投稿成功率。
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人工智能研究可复现性指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南概述了复杂人工智能和知识图谱研究的可复现性最佳实践。它详细指导研究者如何记录和固定从数据预处理、模型训练到大模型提示词等所有环节的细节，确保即使使用了专有数据，研究结果也能被同行充分验证。
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CIKM投稿准备检查清单

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这份指南详细介绍了大型AI会议（CIKM）的强制投稿要求。内容涵盖了严格的页数预算（包括附录）、强制性的生成式AI使用声明、EasyChair的作者提名流程，以及维护双盲匿名性和遵守关键时间节点（如摘要截止周）以避免稿件被直接拒绝。
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AI论文成果包与评估指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为AI/LLM研究论文作者提供一套完整的成果包构建和评估流程。它详细指导如何打包代码、模型权重、数据集和提示词等成果，确保研究结果在匿名评审和公开发布时具备高度的可复现性、透明度和合规性。
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