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形式化验证实验评估指南
tacas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
280
本指南提供了形式化验证工具和算法实验评估的最佳实践。它强调使用共享的社区基准,确保与最强的基线进行公平比较,详细报告所有指标,验证结果的可靠性,并保证所有实验结果在干净环境中可复现,以指导撰写高质量的工具论文。
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TACAS会议评审流程指南
tacas-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
313
本指南详细介绍了TACAS(科学应用工具与算法)的复杂投稿和评审流程。它涵盖了按类别进行的匿名评审、工具论文强制的并行产物评估,以及单轮会议的决策机制。帮助作者理解从准备到最终接受的每一个关键步骤,制定投稿策略。
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TACAS投稿审核指南
tacas-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
412
本指南是一份全面的预提交审核清单,用于作者准备投稿至TACAS/ETAPS。它指导用户选择正确的论文类别、遵守Springer LNCS的页数限制、处理双盲与单盲评审规则,并正确准备强制性的工具成果物(Artifact),确保投稿符合学术会议的全部规范。
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技术论文结构与补充材料指南
tacas-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
365
本指南详细阐述了学术技术论文的结构化撰写规范,指导作者如何科学划分主文、附录、补充网站和强制性工件。核心原则是:所有判断决定性内容必须留在主文部分,确保审稿人仅凭主文就能全面评估论文的科学性,提高论文的可评审性和完整性。
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TACAS学术论文撰写规范
tacas-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
321
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。
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学术论文修改回复与辩驳信撰写
tar-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
432
本指南详细指导撰写高级学术期刊(如TAR)的修改与回复信。它教您如何系统地进行逐点回应,协调审稿人之间冲突,并解决关于识别、贡献度和数据真实性等关键的方法论问题,确保您的修改稿件专业且严谨。
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天体物理学期刊投稿指南
the-astrophysical-journal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
303
本指南专为目标投递《天体物理学杂志》(ApJ)或其快讯版(ApJL)的作者设计。它帮助作者判断手稿的适用性,确保方法论的严谨性,并详细介绍了期刊的格式要求。内容覆盖了数据可用性、系统不确定性分析、文章长度限制等,旨在指导撰写高质量、具有档案级别的天体物理学研究论文。
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兰斯河肿瘤学期刊投稿评估指南
the-lancet-oncology
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
224
本技能是一个全面的投稿评估和重构工具,旨在帮助作者判断其肿瘤学稿件是否符合《兰斯河肿瘤学》的高标准。它详细涵盖了期刊对方法学严谨性(如CONSORT、PRISMA)、证据强度(III期临床试验、生物标志物)的要求,以及结构化摘要和“附加价值”面板等投稿规范。适用于需要提升稿件全球影响力,并确保科学严谨性的研究人员。
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微软威胁模型工具生成器
tm7-threat-model
github/awesome-copilot
345
用于为微软威胁模型工具(TM7格式)生成完全兼容的威胁模型文件。它能将系统架构(包括组件、数据存储、数据流等)和STRIDE威胁分析,转化为符合严格WCF数据合约序列化的专业XML模型文件。
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生态学与进化趋势期刊指南
trends-in-ecology-and-evolution
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
449
本指南帮助作者了解《生态学与进化趋势》期刊的投稿标准和定位。它强调该期刊侧重于高水平的概念性综述、观点和前瞻性论证,而非原始研究数据。掌握如何构建具有高度综合性和跨学科背景的学术文章,以满足顶级科学期刊的发表要求。
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科学成果可复现性交付指南
uai-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
216
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。
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高级统计实验设计与报告标准
uai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
203
本指南提供了设计和审计先进统计推断及因果模型实验的全面标准。它强调实验应超越单纯的准确率度量,着重于量化模型的不确定性、稳健性以及因果机制。涵盖了覆盖率、KL散度和遗憾值等高级指标,并详细规定了种子重复、计算预算匹配和标准化报告块(如UAI标准)的最佳实践。
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