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KDD论文成果物提交指南

kdd-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了为顶级机器学习会议（如KDD）构建和提交研究成果物的最佳实践。它重点指导作者如何创建匿名、可复现的仓库，处理规模化声明，并为不同的研究轨道提供稳健的证据包，确保审稿人在任何阶段都能完整验证研究结果。
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目标任务书生成与拆解

leader
KKKKhazix/khazix-skills
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该功能将用户提出的高层想法或目标，系统性地转化为一份结构化、可执行的“任务书”。它涉及深入研究、代码库实测验证、流程拆解以及严格的格式控制。最终输出是一块可以直接粘贴给AI Agent运行的单一代码块，确保任务的完整性、可追溯性和非作弊性，适用于复杂的项目规划和任务自动化。
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光子学期刊适应性与重要性评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
317
本工具旨在帮助光子学研究作者评估其工作是否达到了顶级期刊（如Light: Science & Applications）所需的跨学科、高影响力标准。它指导作者将专业技术成果提升为具有广泛意义的“Nature式”叙事，并检查实验证据的定量严谨性。
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数学金融论文投稿与审稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了数学金融领域论文的投稿和审稿流程。它涵盖了从主编筛选到审稿人逐行验证证明的单盲同行评审标准。帮助作者了解审稿人关注的重点（如方法论新颖性、证明的准确性、金融适用性），从而避免常见的投稿错误和提高论文被接受的几率。
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数学金融图表展示与规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为撰写数学金融论文的作者提供规范。它详细规定了图表、表格和算法展示的学术标准，要求所有展示的证据必须支持既有的定理或命题，避免将图表误用为独立的经验证据。内容涵盖了报告数值设置、构建定理依赖图以及提升学术严谨性等关键要求。
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MICCAI会议论文投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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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严谨的学术论文分析与验证

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本指南适用于管理科学等高阶学术论文的分析执行与报告。它要求在两个维度进行严谨验证：理论分析（证明定理、比较静态）和实证分析（使用DiD、IV等方法进行因果效应估计）。核心强调遵守数据和代码披露政策，确保所有结果具备可重复性，并达到最高的学术方法论标准。
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管理科学理论构建指南

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本指南用于构建管理科学（Management Science）论文的理论核心。它涵盖了两种主要方法：一是构建正式的分析模型（包括假设、命题和比较静态）；二是基于明确机制推导出可验证的实证假说。核心目标是确保理论洞察是决策相关且跨部门具有普遍意义的。
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科学成果可复现性打包指南

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本指南详细介绍了如何为学术论文（尤其是微架构领域）准备复杂的、可验证的研究成果物。它指导作者如何打包模拟器、配置和数据，以确保成果达到“可复现”的学术标准。核心在于解决时间预算问题，通过分层级的测试入口（烟雾、关键、完整）和规范的目录结构，确保评估者能够高效、可靠地重现论文结果。
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学术论文回复策略

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南教授如何在顶级学术会议中撰写有说服力的论文回复（Rebuttal）。核心在于从单纯的辩论转向数据驱动，系统性地分类和回应审稿人意见，提供可验证的实验数据和修改方案，以最大化论文被录用几率。
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微架构论文相关工作撰写指南

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本指南详细介绍了如何在顶级的微架构会议（如MICRO）撰写“相关工作”部分。它强调相关工作应是一个“机制分类法”（mechanism taxonomy），而非简单的文献综述。作者需学会从结构和成本角度深入对比现有工作，纳入学术界和工业界的披露信息，并使用dblp等工具验证所有引用源的准确性。
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微架构可复现性最佳实践

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本指南为微架构研究人员提供一套系统性的可复现性流程。它要求记录所有关键的实验输入和配置（如模拟器版本、工作负载、功耗模型等），生成完整的运行清单（manifest），确保任何实验结果都能被第三方准确地重新验证和复现。
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