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顶级机器学习会议审稿流程指南
colt-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
412
这是一份详细的指南,解析顶级机器学习会议(如COLT)的同行评审流程。它重点讲解了基于数学严谨性和证明的评估标准,指导作者如何撰写反驳和理解审稿意见,是准备学术论文投稿和发表的必备参考。
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机器人学论文补充材料提交指南
corl-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
本文档详细介绍了顶级机器人会议的补充材料提交规则和最佳实践。内容涵盖视频、附录、代码和数据等多个方面,指导作者了解不同的提交通道、严格的技术要求(如视频大小限制、匿名化处理),以及从评审阶段到最终印刷版(Camera-Ready)的完整过渡流程,确保所有论证材料的规范性。
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自然语言处理论文实验证据规范
eacl-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
本指南旨在帮助作者构建顶级自然语言处理(NLP)会议论文中严谨的实验证据部分。它强调了报告的科学性和可信度,要求在实验设计中包含公平的基线模型、明确的统计学控制(如方差、显著性测试)、数据污染检测以及详细的人工评估流程。确保您的研究结论是经过严格审计的。
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EACL论文提交审核指南
eacl-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
254
这是一份针对向EACL提交论文的作者的全面预提交审核指南。它详细覆盖了格式合规性(如内容页数限制、必填“局限性”部分)、严格的匿名化要求、强制性声明(如负责任的NLP清单)以及关键的提交流程和时效性陷阱。使用本文档确保论文满足所有学术会议的要求,避免初审阶段被拒。
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EACL学术论文投稿流程管理
eacl-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
97
这是一个为撰写EACL会议论文的作者设计的项目管理技能。它详细规划了从初稿到最终发表的整个单周期提交流程。内容涵盖了从ARR截止日期倒推的项目时间线、回应阶段策略、承诺决策以及最终的定稿准备,旨在帮助作者管理复杂的学术出版时间表并规避风险。
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ECCV补充材料提交指南
eccv-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南提供了关于准备和提交计算机视觉会议(如ECCV)补充材料的详细指导。它强调补充材料的作用是支持主论文的论点,而非提出新的结论。内容涵盖了定性结果展示、详细的消融实验、代码库清洗以及确保所有上传资产的完整匿名化流程。
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顶级视觉会议论文流程管理
eccv-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
400
本文档提供了顶级计算机视觉会议(如ECCV、CVPR、ICCV)的完整项目管理路线图。它详细规划了从投稿、评审、接受到最终发表和后续跨年规划的整个学术周期,帮助研究团队系统性地管理研究成果和时间节点。
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EMNLP会议终稿准备指南
emnlp-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
280
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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任务经验记忆加载与引导
experience-loader
volcengine/OpenViking
385
本技能用于加载和应用相关的历史经验记忆,以指导任务执行流程。它指导用户进行严谨的经验筛选过程:通过查询、应用严格的适用性和排除条件(门控),并强调将实时获取的事实置于首位,适用于处理复杂的、多意图的对话任务。
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FAccT论文终稿提交指南
facct-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
395
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
facct-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
105
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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FAccT论文投稿与审核指南
facct-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
144
该指南为作者提供了向FAccT会议投稿的完整审核流程。详细涵盖了从强制性的摘要注册门槛、保持双向匿名性、遵循严格的ACM格式要求,到补充生成式AI使用声明等所有关键步骤,确保学术论文的合规性和完整性。
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