登录
软件下载 帮助文档 新闻资讯

Skill UI

浏览并发现 15857+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 AR ，共找到 990 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

ICCV投稿预审终极检查表

iccv-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
174
这是一个用于大型学术会议（如ICCV）的终极预检指南。它详细涵盖了从格式规范（如8页限制、单次上传）到学术伦理（匿名性、审稿人职责）的所有关键流程点。作者应使用此表在投稿前进行全面自查，确保所有细节符合要求，避免因小失误而被直接拒绝。
查看详情

计算机视觉会议投稿决策

iccv-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
460
本指南帮助研究人员评估计算机视觉项目是否适合投稿顶级会议。它深入分析了ICCV等顶会两年一次的周期性特点，指导用户根据项目的成熟度、时间节点，并对比ICCV、CVPR、ECCV等不同会议的投稿要求，制定最佳的投稿策略。
查看详情

顶级计算机视觉会议流程管理

iccv-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
302
本指南为研究人员提供了管理顶级计算机视觉会议（如ICCV）全周期的流程框架。详细涵盖了从项目初期决策（秋季分支）、论文提交、审稿意见处理、最终决策，到国际旅行准备和学术备用方案（Fallback Ladder）等所有关键环节和潜在风险管理。
查看详情

ICLR论文定稿提交指南

iclr-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
80
本指南详细介绍了ICLR论文被接受后，准备最终定稿版本（Camera-Ready）的全流程。它指导作者完成去匿名化、整合审稿讨论期承诺的修改点、完善OpenReview元数据，并准备海报、演示文稿和视频等所有提交材料，确保达到会议的发表标准。
查看详情

人工智能论文实证实验审计指南

iclr-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
188
本指南旨在帮助研究人员为顶级机器学习会议设计和审计实验。它涵盖了进行机制分离的消融实验、鲁棒性测试（如数据漂移、随机种子）、公平基线和详细的计算资源报告等最佳实践，确保论文的实验结论是科学且可信的，以应对审稿人的质疑。
查看详情

机器学习研究可复现性标准

iclr-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
403
本指南为学术作者提供一套详细的方案，确保机器学习研究论文具备高度的可复现性。内容涵盖了如何将论文中的每一个核心结论都映射到可验证的证据链上，包括记录随机种子、方差、计算资源消耗（训练和推理）、数据预处理流程和伦理声明。撰写可复现性声明，确保研究成果对学术界公开透明。
查看详情

学术会议论文评审策略

iclr-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
69
本指南提供了一个全面的框架，帮助用户规划大型学术会议（如ICLR）的评审流程策略。内容涵盖了双盲评审周期、作者回应技巧、公开与私密讨论的管理，以及理解永久可见性如何影响最终决策。适用于准备高风险学术投稿的作者和审稿人。
查看详情

ICLR会议论文投稿审核指南

iclr-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
454
本指南为大型人工智能/机器学习会议（如ICLR）的论文投稿提供全面的审核清单。它涵盖了双盲匿名性维护、页面限制、LLM使用披露和规避拒稿风险等关键环节。在使用前对照检查，确保论文符合所有学术规范，并准备好在OpenReview上发表。
查看详情

机器学习理论投稿定位指南

colt-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
248
本指南帮助研究人员确定其机器学习理论成果的最佳投稿路径。它提供了一个评估框架，用于判断一个结果是更适合COLT（学习理论会议），还是更适合其他顶级会议或期刊。重点在于区分严谨的数学证明（如界限、分离）与纯经验性的发现。
查看详情

ECAI论文产出物与可复现性指南

ecai-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
257
本文为提交至ECAI会议的作者提供关键指南，指导如何构建可信且可复现的研究成果。指南特别强调，论文的可复现性证据应融入论文和补充材料，而非依赖独立的“产出物徽章”。它详细说明了根据不同的研究贡献类型（如理论、机器学习）所需附带的证据形式。
查看详情

机器学习会议投稿主题选择指南

iclr-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南帮助研究人员判断其机器学习项目是否适合投稿ICLR，或是否更适合其他顶级会议（如NeurIPS、ICML等）。它强调贡献必须具备深度的表征学习洞察、机制性分析和理论价值，而非仅仅是应用性能的提升。
查看详情

学术论文投稿工作流管理

iclr-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
186
本技能用于管理学术会议（如ICLR）论文的完整项目周期。它提供从选题、撰写、提交、公开讨论到最终定稿的全流程里程碑规划。通过设定关键节点，帮助研究团队合理安排时间，确保项目流程符合学术规范，特别是在匿名审核、证据链和严格截止日期方面。
查看详情
上一页123...69707172737475...818283下一页
语言
简体中文
English