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深度学习可复现性审计指南

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本指南为学术研究人员提供了实现和公开深度学习模型可复现性的全面指导。内容涵盖了从基础模型到前沿AI的各个方面，包括协议固定、数据集版本追踪、硬件规格记录以及结果方差报告等，旨在确保研究成果在多年后依然具有高度的可验证性，满足顶级会议的复现性要求。

机器学习实验严谨性审计指南

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本指南提供一套完整的机器学习实验严谨性审计流程。它指导用户从基线模型、消融实验、方差分析、数据泄露和计算资源公开等多个维度，系统性地检验和强化实验证据的可靠性。尤其适用于论文提交前或回应审稿人质疑时使用。

科学发现会议投稿策略指南

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本技能旨在协助作者评估其计算机科学手稿是否适合“国际科学发现会议”。它提供详细的投稿指导，指导作者如何重构论文，强调科学发现过程、数据驱动的推断和可解释的模式，而非仅仅是模型预测的性能。是优化顶级会议投稿策略的关键工具。

INTERSPEECH成果物评估与提交指南

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本指南为参加INTERSPEECH会议的学者提供的工作成果（如代码、模型、音频样本）提交和评估的最佳实践。它详细阐述了从匿名评审到正式发布的整个流程，重点涵盖了可复现性要求、数据许可合规、语音伦理考量，以及如何避免泄露身份信息的注意事项。

NeurIPS成果物评估与提交指南

neurips-artifact-evaluation

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本指南适用于NeurIPS会议的科研成果物（代码、数据、模型、基准测试等）的打包与展示。它详细阐述了匿名评审包、公开发布包的要求，旨在确保科学贡献的可复现性，指导用户提供完整的元数据、许可证和运行环境信息。

AI论文可复现性与可用性指南

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本指南为投稿《模式识别与人工智能》的作者提供参考，详细指导如何为论文撰写诚实、准确的可用性声明。重点在于组织可供外审复验的代码、数据和模型，确保研究结果的可信度和可复现性，避免夸大声明。

推荐系统成果物打包与复现

recsys-artifact-evaluation

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本指南指导研究人员如何为推荐系统论文准备和构建可复现的证据包。它详细说明了如何打包数据集、模型检查点、划分脚本和倾向性日志等成果物，确保论文中的所有排名和评估指标都能在匿名、可验证的仓库中实现端到端的复现。

WACV论文可复现性指南

wacv-reproducibility

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本指南旨在提高学术论文（尤其是涉及系统应用的论文）的科学可复现性。它要求作者建立详细的“配方账本”，记录所有报告指标的生成过程，包括数据分割、超参数、设备型号和环境约束，确保论文与实际代码/模型之间零漂移同步。

Scikit-learn Python机器学习库

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Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。

临床AI模型卡片生成

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maziyarpanahi/openmed

用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果（如性能指标、数据泄露率、子群公平性等），自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档，确保临床AI的文档化和合规性。

PII召回率模型基准测试

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maziyarpanahi/openmed

该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。

多语言临床文本脱敏处理

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maziyarpanahi/openmed

该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。

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