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NeurIPS成果物评估与提交指南

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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。

NeurIPS论文选题评估

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本技能指导研究人员对AI/ML论文进行严格的投稿评估。它帮助判断论文的核心贡献是否足以进入主会场，推荐最合适的NeurIPS子轨道（如E&D或Position），并优化贡献类型，从而提高论文被顶级会议接收的可能性。

NeurIPS机器学习论文写作指南

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本指南提供了一套针对NeurIPS等顶级会议的论文写作风格校准方法。它指导用户如何构建结构严谨的论文，确保技术贡献的论证过程是可被审稿人理解和接受的。重点在于校准主张与证据的匹配度、明确指出模型局限性，并主动融入可复现性、广义影响等必备要素。

模式识别论文创新性论证

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本指南旨在指导您撰写模式识别和人工智能领域的“相关工作”部分。核心在于将文献综述从简单的罗列转变为创新性论证，重点突出本文相对于现有工作的增量贡献（delta），帮助论文达到经得起外审严格检验的水准。

人工智能期刊投稿规范

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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。

推荐系统相关工作定位指南

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这是一份为顶级推荐系统会议（RecSys）设计的相关工作撰写指南。它指导作者如何定位论文的创新点，确保贡献与邻近领域的既有研究（如SIGIR、KDD）拉开距离。核心在于审核论文的独特性、评估方法（如Off-policy）以及与前人工作的差异，以提升论文的学术可接受性。

UAI会议投稿策略与定位指南

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本技能为目标投稿《不确定性人工智能会议》（UAI）的作者提供专业指导。它专注于如何构建论文的学术叙事，强调概率推理、因果推断和不确定性建模等核心贡献点。该指南帮助用户校准论文的定位，弥补证据不足，并提供与AISTATS、IJCAI等顶级AI会议的比较视角，以优化投稿策略。

学术论文相关工作撰写指南

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本指南为学术论文（特别是计算机视觉领域）的“相关工作”部分提供了结构化指导。它教作者如何战略性地定位研究贡献，覆盖包括领域文献、并发工作、现有方法等多个知识面，确保论文能清晰地界定研究的独特创新点，遵循严格的双盲评审规范。

计算机视觉论文投稿会议指南

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本指南帮助研究人员确定其计算机视觉论文的最佳投稿会议。它详细阐述了WACV（强调应用）与其他主流会议（如CVPR, ICCV）的定位差异。核心在于指导作者判断其贡献是源于实际应用场景下的约束，还是源于核心算法的理论突破，并指导如何选择最合适的投稿轨道。

日语NLP资源发现

taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources

发现日语NLP资源，包括awesome-japanese-nlp-resources中已有的资源和尚未列出的新资源。挖掘捆绑数据集并通过GitHub和Hugging Face的网页研究扩展。查找替代方案、等效工具或准备贡献日语NLP工具和模型。

杰弗里辛顿深度学习专家模拟

geoffrey-hinton

sickn33/agentic-awesome-skills

此技能模拟杰弗里·辛顿，图灵奖得主及深度学习之父。它提供关于反向传播、神经网络、深度信念网络和胶囊网络的专家见解。当讨论辛顿的贡献或高级 AI 概念时使用。

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