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人工智能论文复现指南

aaai-reproducibility
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280
本技能帮助研究人员强化 AAAI 论文提交的可复现性标准。涵盖实验可追溯性、种子报告、计算披露及数据集许可。用户学习将主张映射到证据，审计检查清单，并为 Phase-1 评审员准备工件，以验证 AI 领域的严谨性。
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人机交互会议投稿定位

acm-ieee-international-conference-on-human-robot-interaction
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347
本工具旨在帮助作者为ACM/IEEE人机交互（HRI）顶级会议进行稿件定位。它指导作者判断论文是否适合该会，如何调整叙事角度，以及需要哪些用户研究或交互贡献的证据，是投稿前的战略规划和范围校准工具。
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多媒体实验设计与审核指南

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161
本指南为作者提供了提交ACM多媒体论文的严格实验方法论标准。它详细指导如何严谨地验证跨模态（cross-modal）声称，确保所有证据都能支持多媒体的贡献。内容涵盖了隔离融合机制的消融实验设计、用户研究的规范化、与匹配基线的性能报告，以及关于数据集、媒体许可和计算成本的透明化要求。
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亚洲视觉会议投稿策略指南

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376
本指南为计算机视觉研究人员提供了一份专业的投稿策略，专门用于亚洲视觉会议（ACCV）。它指导用户评估手稿是否适合顶级会议，帮助作者重构研究叙述，优化证据展示（如消融实验和失败案例），并明确ACCV在区域范围内的定位，以最大化论文的发表成功率。
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大语言模型评估严谨指南

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496
本指南提供了设计和审计大语言模型（LLM）实证评估的最佳实践。它涵盖了数据污染、基线公平性、模型版本漂移和解码参数敏感性等关键陷阱，指导用户构建一套严谨、可复现、科学可靠的LLM评估体系，适用于学术研究和模型评测。
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学术AI论文投稿全流程规划

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268
本指南为机器学习研究团队规划多场会议（如COLM）投稿过程提供全流程指导。内容详细规划了从主题选择、实验设计、计算资源预留到最终提交的学术出版关键路径。它强调“倒推规划”的重要性，指导用户进行计算预算分配、作者协作管理以及证据链追踪，确保在快节奏的AI研究周期内高效、可重复地完成高质量论文。
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机器学习理论相关工作撰写指南

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281
本指南详细指导理论机器学习论文如何撰写“相关工作”章节。它强调从定性描述转向定量证据，要求用户构建对比表格，系统性梳理不同知识领域（如统计学、复杂性理论）的先验工作和开放问题，从而确保研究贡献和创新点达到最高的学术严谨度。
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机器人学习研究可复现性指南

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234
本指南提供了一个全面的框架，用于确保机器人学习研究的科学可复现性。它详细指导用户如何记录“软件可重现部分”（如模拟器版本、训练配置、代码脚本）和“硬件可审计部分”（如传感器、固件、机械臂规格），确保研究结果可以被专家验证和重建。
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CVPR论文投稿方向选择指南

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416
本指南为计算机视觉研究人员提供战略性定位工具。它帮助用户判断论文的核心贡献点是关于视觉数据还是视觉计算，根据方法、数据集、系统或应用等不同贡献类型，提供详尽的适用性测试和投稿路径图，推荐最合适的顶级会议或期刊。
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NLP论文最佳投稿路线规划

eacl-topic-selection
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481
本指南为研究人员提供了选择NLP项目最佳投稿会议的决策框架。它帮助用户评估项目是否适合EACL、ACL、EMNLP等顶级会议，并综合考虑了研究范围、贡献类型、时间节点以及长短论文的适用性，确保论文能投递到最合适的学术平台。
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AI研究成果投稿会议指南

ecai-topic-selection
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232
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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NLP研究可复现性指南

emnlp-reproducibility
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60
本指南为自然语言处理（NLP）研究人员提供了一套可复现性最佳实践。它详细指导用户如何记录模型的精确版本、数据来源、计算资源消耗和所有实验参数，确保学术工作的透明度和可信度，是发表顶级研究论文的必备知识。
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