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数据挖掘会议评审流程指南
icdm-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
402
本指南深入解析了ICDM等顶级数据挖掘会议的评审流程。它详细介绍了三重盲审机制、独特的“接受为短文”结果以及无作者回应窗口的特点。帮助作者理解如何撰写和解读评审报告,从而提高论文发表的成功率。
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ICDM会议论文投稿指南
icdm-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
254
本指南详细介绍了投稿至ICDM会议论文的严格要求和流程。重点涵盖了研究与应用两个不同赛道(Research/Applied)的规则差异,并特别强调了研究赛道的“三重匿名”制度。核心要求包括:严格遵守10页的IEEE格式(必须包含参考文献和附录),全程保护作者身份,避免任何形式的身份泄露。掌握这些规则,确保论文能在投稿阶段顺利通过审核。
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数据挖掘会议投稿指南
icdm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
263
本指南旨在为研究人员提供全面的决策框架,帮助评估其数据挖掘项目最适合哪个顶级学术会议(如ICDM、KDD等)。它指导如何根据研究机制、实验证据和实际应用场景,确定最佳投稿方向和研究轨道,以最大化学术影响力。
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数据挖掘会议投稿流程规划
icdm-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
167
这是一个用于数据挖掘研究项目的全周期管理工具。它详细规划了从选题确定、实验设计、撰写、到最终会议投稿展示的所有关键里程碑。帮助用户根据会议的最终截止日期倒推时间线,重点关注无反驳、短论文和10页篇幅等独特要求,确保学术项目流程的完整性和可操作性。
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ICDM论文写作风格指南
icdm-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
52
本指南用于协助作者修改投递至ICDM等顶级数据挖掘会议的论文。它指导作者将写作重点从模型描述转向数据域(data regime)描述,强调使用可测量的证据、机制化的叙述,并遵守学术出版的严格约束和格式要求。
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ICDT理论论文结构指南
icdt-experiments
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274
本指南为提交至国际数据库理论会议(ICDT)的理论论文提供严谨的结构化指导。它强调证明和形式化证据是核心贡献,而非基准测试。文章指导作者如何根据其特定的理论主张(如复杂度、可表达性)匹配合适的学术证据,确保任何实验补充都必须是成比例、诚实且不取代核心理论证明。
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数据库理论相关工作定位
icdt-related-work
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489
本指南详细指导了数据库理论论文中“相关工作”部分的撰写规范。它要求作者精确地将自身贡献定位在现有理论定理之上,涵盖有限模型理论、查询复杂性等复杂领域,确保文章的创新点具有高度的学术严谨性。
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ICDT会议论文投稿审核指南
icdt-submission
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435
这是一份为作者准备国际数据库理论会议(ICDT)论文的全面审核指南。内容涵盖选择正确的投稿周期、遵守摘要和论文的两步截止日期、符合LIPIcs格式规范(不含参考文献的页数限制),以及确保提供完整、可验证的证明和严格的匿名化要求。建议在上传至Microsoft CMT前使用本指南进行自查。
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学术论文可复现成果物准备
iclr-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
本文档指导作者如何为学术会议(如ICLR)准备可复现、可审阅的研究成果物。核心要求包括提供最小的重现路径、维护数据溯源、严格匿名化所有元数据,以确保学术成果的永久记录和可信度,从而满足同行评审的要求。
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学术论文定稿发表流程
icml-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
247
本指南详细介绍了学术论文从接受到定稿(Camera-Ready)的完整发表流程。内容涵盖了去匿名化处理、整合审稿人意见、撰写通俗摘要、进行格式检查,以及管理评审意见和利益冲突披露等所有关键环节,旨在确保论文符合顶级学术会议的发布标准。
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ICSE研究可复现性与可验证性
icse-reproducibility
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169
详细介绍了在顶级学术会议(ICSE)投稿中,如何构建研究的“可复现性”和“可验证性”证据链。指导作者遵循开放科学政策,撰写准确的数据可用性声明,并记录所有实验的完整来源(Provenance),确保研究结果经得起独立审查。
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学术研究可复现性与证据链指南
icsme-reproducibility
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376
本指南为学术研究人员提供了一套系统性的方法论,用于确保论文的成果具备高水平的可复现性和可验证的证据链。它详细指导如何管理数据可用性声明、固定研究证据的来源(Provenance Pinning),并实现研究结论与原始证据的精确映射,以满足顶级学术会议的严苛要求。
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