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人工智能期刊投稿规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南是为撰写和打磨《模式识别与人工智能》期刊的学术长文所设计的全流程体例检查表。它涵盖了从首页范式（问题-不足-贡献）、摘要四要素、到严格的参考文献规范（GB/T 7714）、公式排版、图表细节等所有关键点，旨在确保稿件达到专业期刊发表水准。
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RecSys论文投稿审核指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一份为投稿至ACM RecSys会议的作者准备的综合审核清单。它指导用户完成论文投稿流程的关键步骤，包括选择正确的专业轨道、遵守严格的页面预算、确保彻底的双盲匿名化处理，并识别和修复常见的提交风险，如身份泄露和数据分割问题。
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理解RSS会议评审流程

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细解析了顶级机器人会议（如RSS）严谨的多阶段同行评审流程。内容涵盖了从双盲投稿、阈值筛选到领域主席（AC）决策的整个机制。它指导作者如何构建具有说服力的论点和反驳摘要，以提高论文在高度竞争的学术领域中的被接受率。
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WACV论文双轮评审流程模型

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本模型详细描绘了WACV等顶级计算机视觉会议的论文评审流程。该流程为两轮制，包括第一轮的评审结果（接收、修改重投、拒绝）、可选的反驳阶段，以及第二轮的最终决策。内容强调，作者应将精力聚焦于高质量的修改和完善，而非仅仅依赖反驳阶段来挽回论文命运。
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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。
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智能体工作流审计与评分

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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临床文档摄取与预处理

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maziyarpanahi/openmed
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该模块负责将各种形式的临床文档（如扫描的图片、传真、CSV/TSV表格、C-CDA XML）统一转换为结构化的文本格式。它支持设备端OCR和表格数据红审，是进行去标识化和命名实体识别（NER）流程的关键第一步。
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实验室数值解析与异常标记

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maziyarpanahi/openmed
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本技能用于解析临床文本中的实验室数值。它能够解析参考范围（如“135-145”或“<5”），并为给定数值推导出结构化的异常标记（低、正常、高、临界）。该功能天生支持单位无关性，并能尊重源自实验室本身的显式标记，是结构化临床数据提取和解读流程的关键工具。
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设备端隐私信息模型选择

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maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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AI学术论文投稿就绪审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南是为提交至高水平《模式识别与人工智能》期刊的原创长文准备的全流程就绪审计手册。它系统性地覆盖了学术论文从格式（中英文摘要、中图分类号）、篇幅控制，到学术规范（查重、一稿多投）等所有关键环节，旨在确保稿件达到国际同行评审的发表标准。
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严谨证明流程编排器

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道，涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理，以及在本地尝试受阻时，有序地将任务升级到外部AI模型（如GPT Pro）或进行深度审计，确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。
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SWE-bench 智能体代码基准测试

swe-bench
opensquilla/opensquilla
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该工具用于在官方Docker容器环境中运行OpenSquilla智能体，对复杂的真实世界软件工程基准（SWE-bench）进行端到端测试。它支持用户提交实例ID进行代码修复求解、在不同数据集上进行性能基准测试，或评估已生成补丁是否能真正解决问题，模拟完整的开发-测试流程。
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