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AAAI相关工作撰写指南
aaai-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
417
本指南提供撰写AAAI论文“相关工作”部分的详细策略。它指导作者如何系统性地定位论文的创新性,区分与现有文献(包括已发表和最新的arXiv工作)的区别,满足不同AI领域审稿人的期望,确保论文的贡献点清晰有力。
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人工智能论文复现指南
aaai-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
280
本技能帮助研究人员强化 AAAI 论文提交的可复现性标准。涵盖实验可追溯性、种子报告、计算披露及数据集许可。用户学习将主张映射到证据,审计检查清单,并为 Phase-1 评审员准备工件,以验证 AI 领域的严谨性。
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AAAI评审流程指南
aaai-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
51
解析AAAI两阶段评审流程、第一阶段拒稿风险、第二阶段额外评审、AI辅助评审、作者反馈与SPC/AC讨论,帮助作者按阶段规划投稿与反驳策略。
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AAAI提交审计
aaai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
398
审计AAAI主技术赛道提交的OpenReview准备情况、双盲匿名性、页数限制、可复现性清单、补充材料、作者限制、多提交政策和AAAI AI使用政策合规性。
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AAAI补充材料组织指南
aaai-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南详细介绍了AAAI会议补充材料(技术附录、代码/数据ZIP、多媒体)的组织结构和提交规范。它强调核心贡献和关键证据必须保留在主论文中,附录仅用于深化论证。内容涵盖了保持双盲匿名、确保材料不可更改和提高可复现性的要求。
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AI学术论文选题与投稿指南
aaai-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
148
本指南帮助研究人员决定其AI项目是否适合AAAI会议投稿。它提供了详细的投稿标准、强弱信号判定以及专业的路由逻辑,指导您判断项目是应该提交给AAAI,还是应转向NeurIPS、ICML或特定领域的专业会议。使用它来完善您的研究选题,最大化论文的投稿成功率。
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AAAI 投稿全流程规划
aaai-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
105
用于规划 AAAI 会议投稿的完整项目管理流程:从选题、摘要与论文截止、匿名 PDF 与复现检查清单,到两阶段评审、反驳、录用决定、终稿、注册与成果公开。提供倒排时间表、Phase-1 就绪门槛、风险评估与任务分工模板。
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顶级AI会议论文写作指南
aaai-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
270
本指南指导作者撰写高质量的AI学术论文,以适应顶级AI会议(如AAAI)的评审要求。核心在于如何构建结构清晰、论证易懂的稿件,特别强调如何优化论文首页、明确贡献类型、提升可读性,并融入伦理和局限性讨论,以吸引广泛的非专业评审团。
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AAMAS成果物评估指南
aamas-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南为学术论文(尤其针对AAMAS)提供了一套完善的成果物打包流程,用于支持多智能体系统(MARL)和博弈论的复杂证据。它强调成果物必须高度可检查和可复现,内容涵盖游戏定义、环境代码、对手设置和交互协议,而不能仅是模型本身,以保证学术评审的严谨性。
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AAMAS论文回复与反驳指南
aamas-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本文档指导作者如何在AAMAS初步审稿后撰写有效的回复(rebuttal)。它详细介绍了回复的约束条件(如双盲、不可新增结果),以及如何针对博弈论、MARL和系统架构等不同类型的技术审稿人,以结构化、高影响力的方式进行回应,确保回复精准且专业。
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AAMAS论文终稿准备指南
aamas-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
316
本指南详细指导作者如何将接受的、匿名的会议投稿转换为最终的、公开的终稿版本。内容涵盖去匿名化(如恢复作者信息、致谢)、更新会议元数据、处理多智能体论文的版面重排,以及如何在不扩大核心贡献的前提下融入评审阶段的承诺,确保稿件符合严格的出版标准。
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多智能体博弈实验审计指南
aamas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制(如达到纳什均衡、合作机制等),而非仅仅测试单一智能体的性能,强调对抗性测试和统计报告的严谨性。
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