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人工智能论文可复现性指南

ecai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
351
本指南提供针对顶会（如ECAI）的AI/ML研究论文的可复现性构建方法。详细介绍了两种模式：理论工作需在补充材料中提供完整的证明和假设，而经验工作则要求固定随机种子、缓存原始输出，并对数据集、模型和环境进行严格的溯源追踪（Provenance Pinning）。同时，也涵盖了双盲评审的最佳实践和主文与补充材料内容的合理划分。
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AI研究成果投稿会议指南

ecai-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南旨在帮助研究人员在撰写论文前，决定其AI研究成果最适合投递的顶级学术会议（如ECAI、IJCAI、AAAI等）。它提供了模型替换测试、通用性测试等判断标准，帮助用户判断贡献的性质、适用场景和最佳会议，确保研究成果的最佳定位，提高投稿成功率。
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视觉实验严谨性审计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
236
这份指南为撰写顶级计算机视觉学术论文提供全面的实验设计和审计框架。它详细介绍了如何执行“匹配基座公平性测试”、“六个月陈旧度检验”和系统性消融实验，帮助作者确保实验结果的稳健性、可复现性，从而有效应对高水平同行评审的质疑。
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AI研究可复现性指南

eccv-reproducibility
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464
这是一份针对计算机视觉和AI论文的权威指南，旨在指导作者如何确保研究结果具有最高的可复现性。内容涵盖完善的训练配方记录、模型依赖的精确版本锁定（Foundation-model pinning）、以及对结果方差的诚实报告，确保学术成果的透明度和可验证性。
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ECCV补充材料提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南提供了关于准备和提交计算机视觉会议（如ECCV）补充材料的详细指导。它强调补充材料的作用是支持主论文的论点，而非提出新的结论。内容涵盖了定性结果展示、详细的消融实验、代码库清洗以及确保所有上传资产的完整匿名化流程。
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ECCV学术论文选题评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
283
本指南帮助计算机视觉研究人员评估项目是否适合投稿至ECCV。它详细分析了项目的技术范围、创新机制的持久性，以及学术周期的选择（如与CVPR、ICCV的比较），确保研究者能够制定出最科学的投稿策略。
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顶级视觉会议论文流程管理

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400
本文档提供了顶级计算机视觉会议（如ECCV、CVPR、ICCV）的完整项目管理路线图。它详细规划了从投稿、评审、接受到最终发表和后续跨年规划的整个学术周期，帮助研究团队系统性地管理研究成果和时间节点。
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EMNLP会议终稿准备指南

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280
本指南为作者提供将接受的EMNLP论文转换为最终出版级“终稿”（Camera-Ready）的详细流程。内容涵盖了从合并审稿意见与作者承诺，到恢复作者身份和公共资源链接，再到确保Anthology元数据和附件（Artifacts）准确性的关键步骤，确保论文符合学术发表标准。
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NLP研究可复现性指南

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60
本指南为自然语言处理（NLP）研究人员提供了一套可复现性最佳实践。它详细指导用户如何记录模型的精确版本、数据来源、计算资源消耗和所有实验参数，确保学术工作的透明度和可信度，是发表顶级研究论文的必备知识。
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EMNLP投稿审核与指南

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151
本指南全面概述了向EMNLP（通过ACL Rolling Review）投稿论文的严格要求。内容涵盖模板合规性、长短篇幅限制、必备的局限性声明、双盲匿名化技巧、负责任NLP检查表填写以及防范引用幻觉等关键步骤。使用本指南确保投稿符合会议最新的学术规范。
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AI研究论文结构化撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
119
本指南提供了撰写高级NLP/AI研究论文的结构化最佳实践。它详细阐述了核心内容、限制性说明、附录和补充上传文件之间的关键区别，旨在确保论文的评审过程清晰、完整，并最大化研究成果的可复现性和说服力。
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EMNLP论文投稿选址指南

emnlp-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
本指南帮助研究人员决定其实证NLP论文的最佳投稿平台。内容详细阐述了EMNLP对“实证方法”的要求，提供项目自检测试，并对比了各大顶级会议（如ACL、ML、CoNLL等），指导作者选择最合适的投稿方向和论证角度。
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