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CoRL会议论文定位指南

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本指南为投稿CoRL会议的作者提供专业框架。它指导研究人员如何将通用计算机科学论文，重构为具有高度专业性的机器人学习叙事。内容涵盖定义创新点、建立严格的证据标准（从仿真到现实迁移），以及如何将工作与ICRA、IROS等顶级会议进行精准对比。
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机器人研究成果物管理指南

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本指南提供了机器人学研究成果物（如代码、训练配置、演示数据和策略检查点）的最佳实践。它详细指导作者如何为匿名审稿和长期公开发布做好准备，核心目标是确保研究方法的完整可复现性和可验证性。
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顶级会议回复论文写作策略

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本指南为作者提供了撰写顶级AI会议（如CoRL）单页回复论文的策略。它聚焦于如何通过新增的、紧凑的证据（表格/图表）来最大化回复的说服力，而避免冗长的文字辩解。内容涵盖了回复的结构化设计、专业语气维护以及如何针对性地回应评审意见，提升论文被接受的概率。
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机器人学习实验设计规范

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本指南为机器人学习领域的科研人员提供实验设计的最佳实践。它强调了统计学严谨性，指导如何处理训练和执行过程中的随机性，如何量化仿真到现实的差距，以及如何保证不同基线模型（如BC/RL/VLA）的公平性评估，确保研究结论的可靠性。
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机器人学习研究可复现性指南

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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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CoRL论文投稿审核指南

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本指南是CoRL（机器人学习会议）论文投稿的预上传审核清单。它详细介绍了投稿包的各项具体要求，包括必须包含“局限性（Limitations）”部分的8页篇幅限制、双匿名规则的遵守，以及对文稿、图表和视频内容进行作者和实验室身份匿名化处理的详细步骤。用于确保论文符合复杂且严格的会议投稿规范。
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机器人学论文补充材料提交指南

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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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CoRL投稿论文主题选择指南

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本指南为研究人员提供了一套判断其具身智能或机器人项目是否适合投稿CoRL（机器人学习大会）的系统性筛查工具。它提出了双轴测试，要求作者判断“学习成果是否是核心贡献”和“是否需要具身环境验证”，从而科学地选择最合适的顶级会议或期刊。
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人工智能与计算机会议投稿指引

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这是一个用于指导学术作者选择顶级计算机科学和人工智能会议的专业工作流路由器。它帮助用户根据论文的贡献类型、证据形式、目标受众和当前的投稿要求，精确地选择最合适的投稿会议，避免盲目投稿。
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CVPR论文成果物提交与评估指南

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本文档为CVPR论文作者提供的全套指南，详细介绍了如何科学地打包和提交代码、模型和数据集。内容涵盖了审稿阶段（“密封盒”规则）和正式发布阶段（许可、溯源、版本锁定）的最佳实践，确保研究成果具备高度可复现性和长期可信度，可供任何专家进行验证。
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计算机视觉实验设计与规范

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本指南旨在指导科研人员设计和审核顶尖计算机视觉（CV）会议论文的完整实验方案。内容涵盖了从构建公平的基准测试、进行结构化的消融实验、记录失败案例，到量化计算成本和验证跨数据集泛化性等所有关键科学环节，确保研究的科学性、可复现性和鲁棒性。
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提升视觉论文可复现性标准

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本指南旨在提高计算机视觉（CV）领域的学术论文可复现性。它详细说明了如何通过使用计算报告表（CRF）、维护详细的实验配方账本，以及严格记录所有训练超参数、随机种子和方差分析等方法，确保研究结果的严谨性和可验证性。
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