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TACAS会议主题与投稿指南

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本指南旨在帮助研究人员确定其形式化验证项目（工具或算法）最合适的投稿平台。它指导用户决定项目应投递至TACAS，还是其他相关会议（如CAV、VMCAI等），并帮助选择最符合其贡献类型的投稿类别。

TACAS学术论文撰写规范

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这是一份为提交给验证领域专家的学术论文提供的综合撰写指南。它强调必须在第一页明确阐述核心贡献，必须明确提出正确性保证（soundness claim），并要求所有实证证据都必须配有公平、可复现的基准测试。指导作者根据论文类型匹配正确的结构和规范。

EMBO期刊投稿自查指南

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本指南专为目标投递至EMBO期刊的生物学研究作者设计。它帮助作者评估分子或细胞生物学手稿的机制深度和创新性，是否符合期刊的严格标准。内容涵盖了所需的实验证据链、撰写规范以及详细的投稿自查清单，旨在提高稿件的发表成功率。

兰斯电子健康期刊投稿指南

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本指南帮助作者了解向兰斯电子健康期刊投稿的要求和标准。它详细阐述了期刊对数字健康、临床AI模型及信息科学研究的严格要求，重点强调了临床意义、外部验证和遵循专业报告规范（如TRIPOD、CONSORT-AI）的重要性，指导作者提升稿件的学术严谨性。

小步快跑增量开发法

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这是一种精益的增量开发工作流，旨在将复杂任务分解为最小、可验证的步骤。每完成一个步骤后，都需要暂停并进行即时评审和反馈，确保项目方向始终正确，从而最大程度地降低开发风险和返工成本。

科学成果可复现性交付指南

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本指南详细介绍了为机器学习论文准备可复现的补充材料包（代码、数据、求解器）的方法论。目标是创建匿名、自包含的压缩包，使审稿人能够在极短时间内独立验证论文中的概率推理和科学主张的可靠性。内容涵盖了匿名化处理、结构化文档编写和数据许可管理等最佳实践。

人工智能科学可复现性指南

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本指南提供了在概率推理和机器学习领域实现科学可复现性的高级最佳实践。它要求作者必须严格披露随机数种子、超参数搜索空间、诊断轨迹（如R-hat、ELBO）以及计算环境，从而确保学术论文中的所有结论都具备可追溯和可验证的证据链，将可复现性提升为全面审计。

概率人工智能写作指南

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本指南旨在为投稿至概率人工智能顶级会议的作者提供写作规范。它强调在处理不确定性、因果关系和概率模型时，必须保持极高的形式化严谨性。要求作者严格规范符号使用、明确假设、优化文章结构，确保论证过程逻辑清晰、可验证，从而提高论文的说服力和专业性。

安全研究成果物提交与评估指南

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这是一份详细的指南，介绍了学术安全会议（如USENIX Security）的成果物提交和评估流程。它涵盖了强制性的可用性检查和可选的功能/可复现性验证。旨在指导研究人员如何安全、完整地构建和提交代码、数据集和实验，确保成果物可供评估者运行和验证。

可视化实验评估与设计指南

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本指南为撰写高水平学术论文（如IEEE VIS）提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型（感知、系统、算法等），设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查，确保研究结论的科学权威性。

实现可视化分析的可重现性标准

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本指南提供了一套在可视化分析论文中实现高标准可重现性的最佳实践方法。它强调了开放材料、可验证的代码和严格的文档记录，包括将图表映射到数据源、预注册研究、记录数据来源（provenance）以及明确报告可重现性等级（如开箱即用、脚本化）。

学术研究可复现性评估指南

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本指南详细介绍了为学术会议（如VLDB）准备可复现性研究成果的方法论。它指导作者系统地构建包含原型代码、输入数据、工作负载和分析脚本的完整技术包。目的在于确保外部评估者能够独立、准确地重现并验证研究中的所有核心结果，从而提高论文的学术可信度和可复现性。

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