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AAAI会议投稿策略指南

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147
本指南帮助作者为顶级的通用人工智能会议（如AAAI）定位和优化学术论文。它指导作者如何明确研究范围、构建核心贡献论点、提供充分的实验证据（如消融实验、基线对比），并与相关领域和其他顶级会议进行战略性比较，确保论文符合会议评审标准。
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AAMAS相关工作定位与新颖性审计

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107
本指南旨在帮助作者为AAMAS会议投稿时，系统性地审计和定位多智能体系统的研究工作。它提供了跨越多个顶尖学术领域（如NeurIPS、ICML、AAAI、博弈论等）的文献对比方法，指导作者从多智能体强化学习、博弈论和社会选择的角度，精准阐述论文的独特创新点和学术贡献，确保投稿的学术定位准确。
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多智能体主题选择与投稿指南

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488
本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议（如AAMAS、NeurIPS、ICML等）。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”（如机制设计、协调或谈判），而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前，精炼研究框架和定位目标领域。
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持续学习会议投稿定位指南

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本工具是为持续学习和终身智能体研究设计的，用于指导作者如何为CoLLAs会议（持续学习智能体会议）进行定位和重构投稿内容。它帮助作者评估论文是否符合该领域对非平稳学习、适应和记忆的特定证据要求，指导撰写文章如何精准地匹配顶级计算机科学会议的评审视角。
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AI研究可复现性与透明度规范

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463
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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IROS智能机器人会议投稿指南

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本技能旨在帮助研究人员评估其论文是否适合投稿至IROS智能机器人国际会议。它提供了从主题匹配、论证结构、到证据展示（如硬件、仿真、系统集成）的全方位指导，帮助作者将工作从学术或期刊风格重新定位为符合顶会要求的优秀机器人系统论文，是机器人领域投稿策略的必备工具。
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IEEE TPAMI期刊投稿指南

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本指南旨在帮助计算机视觉、模式识别或机器学习领域的作者，评估其学术论文是否符合IEEE《模式分析与机器智能汇刊》（TPAMI）的高标准。详细涵盖了文章的适用范围、方法论要求、实验证据的完备性、结构格式以及投稿前的自检清单，确保稿件达到权威期刊的发表级别。
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AAMAS多智能体系统投稿指南

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本指南是为投稿至国际自主智能体和多智能体系统会议（AAMAS）的作者准备的。它帮助作者从策略角度定位论文，强调自主智能体、多智能体学习、博弈论交互和去中心化决策等核心主题。内容涵盖了投稿的框架构建、证据展示要求和风险评估，确保研究重点符合会议的专业领域。
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AI实验设计与严谨性报告

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本技能为模式识别与人工智能领域的论文提供全流程的实验设计与结果呈现框架。它指导作者如何确保实验的严谨性，涵盖公平基线构建、统计显著性检验、组件级消融分析、数据泄漏排查以及性能开销报告等关键环节，确保研究成果经得起外审的严格质询。
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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。
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AI学术论文投稿与选题指南

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254
本技能旨在为作者提供投稿《模式识别与人工智能》的选题和定位指南。它详细阐述了期刊在模式识别、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等核心AI领域的学科边界，帮助研究者判断选题的原创性增量、稿件类型（研究论文/综述）以及是否更适合改投其他兄弟刊，从而避免初审退稿。
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人工智能科学可复现性指南

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84
本指南提供了在概率推理和机器学习领域实现科学可复现性的高级最佳实践。它要求作者必须严格披露随机数种子、超参数搜索空间、诊断轨迹（如R-hat、ELBO）以及计算环境，从而确保学术论文中的所有结论都具备可追溯和可验证的证据链，将可复现性提升为全面审计。
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