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AI研究成果投稿会议指南

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本指南旨在帮助研究人员在撰写论文前，决定其AI研究成果最适合投递的顶级学术会议（如ECAI、IJCAI、AAAI等）。它提供了模型替换测试、通用性测试等判断标准，帮助用户判断贡献的性质、适用场景和最佳会议，确保研究成果的最佳定位，提高投稿成功率。
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EMNLP会议终稿准备指南

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本指南为作者提供将接受的EMNLP论文转换为最终出版级“终稿”（Camera-Ready）的详细流程。内容涵盖了从合并审稿意见与作者承诺，到恢复作者身份和公共资源链接，再到确保Anthology元数据和附件（Artifacts）准确性的关键步骤，确保论文符合学术发表标准。
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EACL会议投稿策略指南

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本指南是针对提交至欧洲计算语言学协会（EACL）的自然语言处理（NLP）论文的策略工具。它帮助作者确定论文的投稿切入点、重构叙事结构，并掌握学术论文到会议投稿所需的证据标准、写作规范和最佳实践，以优化文章叙事并提高被接收率。
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FAccT论文终稿提交指南

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本指南详细介绍了作者在论文被录用后，准备投稿至ACM FAccT会议终稿（Camera-Ready）所需遵循的关键流程。内容涵盖了从匿名草稿到最终出版格式的转变，包括必须进行的全流程去匿名化（恢复作者信息、添加立场声明）、转换到特定的ACM元数据标准（ORCID、CCS概念）、完成必要的可追溯性文档（数据表/模型卡），以及遵循复杂的出版时间表和版权要求。
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AI公平性审计与证据设计

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本指南为AI公平性、可问责性和透明度（FAccT）实证研究提供了严格的方法论标准。它指导研究人员如何将特定的研究声明与合适的证据类型（如分层指标、定性编码数据、伦理审批流程）相匹配，强调必须纳入伦理审查、处理受保护属性和明确方法局限性，确保研究的科学性和伦理性。
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AI研究可复现性与透明度规范

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这是一套针对人工智能和数据科学领域的高标准学术指南。它指导研究者如何系统性地提升研究的透明度和可复现性，重点要求发布并记录原始数据、训练模型和定性研究的证据。通过使用数据表、模型卡等机制，确保所有研究结论均可被第三方进行全面审计和验证，从而提高学术研究的严谨性和可信度。
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负责任AI项目投稿路径选择

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本指南帮助研究人员确定其负责任AI项目最合适的学术投稿路径。它提供了详细的评估标准和严格的测试方法，帮助作者判断公平性、可问责性或透明度是否是核心贡献，防止负责任AI的伦理论述流于表面。
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计算机视觉实验设计与规划

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本指南提供了一套高标准的学术科研实验设计方法论，专为顶级计算机视觉会议（如ICCV）准备论文。它指导用户在严格的截止日期下，系统地进行实验规划，包括基准漂移审计、确保模型公平性（消除预训练混淆）、构建机制分离的消融实验，以及按决策价值顺序安排实验运行流程。
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ICLR论文定稿提交指南

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本指南详细介绍了ICLR论文被接受后，准备最终定稿版本（Camera-Ready）的全流程。它指导作者完成去匿名化、整合审稿讨论期承诺的修改点、完善OpenReview元数据，并准备海报、演示文稿和视频等所有提交材料，确保达到会议的发表标准。
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机器学习研究可复现性标准

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本指南为学术作者提供一套详细的方案，确保机器学习研究论文具备高度的可复现性。内容涵盖了如何将论文中的每一个核心结论都映射到可验证的证据链上，包括记录随机种子、方差、计算资源消耗（训练和推理）、数据预处理流程和伦理声明。撰写可复现性声明，确保研究成果对学术界公开透明。
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ASRU会议投稿与定位指南

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本指南旨在帮助研究人员评估其自动语音识别（ASR）和口语理解（SLU）的论文是否适合IEEE ASRU会议。它提供了详细的投稿定位、稿件重塑策略，指导作者理解该领域的专业证据要求和结构优化，确保论文能够精准符合顶级学术会议的标准。
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ICRA机器人学论文投稿指南

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本指南为计划向IEEE ICRA投稿的机器人学和自动化领域作者提供全方位指导。它详细讲解了论文的会议适用性评估、必须提供的硬件/仿真证据标准、如何进行论文框架重塑，以及如何将工作与IROS、RSS等顶会进行准确的定位与区分。
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