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Interspeech论文终稿准备流程

interspeech-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
284
本指南详细介绍了在Interspeech会议接受论文后，从匿名稿件到最终发表版（Camera-Ready）的全流程操作。内容覆盖了恢复作者信息、维护元数据准确性、完成作者注册，以及为会场展示（口头报告/海报）做准备，确保论文顺利发表。
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语音实验设计与报告指南

interspeech-experiments
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479
本指南详细介绍了语音处理领域（如自动语音识别、文本转语音、说话人验证等）实验设计、评估和报告的最佳实践。它涵盖了必须使用的核心指标、构建可靠基线、进行显著性检验（如自助法、置信区间）以及确保条件覆盖的各个方面，旨在提高学术论文的科学严谨性。
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语音研究可复现性报告指南

interspeech-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
338
本指南是为语音技术研究者准备的，旨在确保学术论文（如INTERSPEECH投稿）结果具备高度的可复现性。它详细指导如何记录和报告关键的“衰减通道”，包括语料库版本、文本规范化规则、客观指标（如WER、EER）、主观评估协议（MOS）以及模型训练的随机性。核心在于固定工具有效配置、硬件环境和所有实验参数，以达到最高的科学严谨性。
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INTERSPEECH论文补充材料撰写指南

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331
本指南为作者提供了关于如何为INTERSPEECH论文准备和组织补充材料的专业指导。它清晰界定了核心可审查内容与可选辅助材料（如音频演示、扩展分析）之间的区别，强调主论文必须独立完整。内容涵盖了音频素材的精选、版面布局和审稿流程的最佳实践，助您最大化论文影响力。
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语音研究会议投稿选择指南

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205
本指南帮助研究人员判断其语音相关的研究贡献（例如声学、韵律、语音信号分析等）最适合投稿的学术会议。通过“模态测试”和子领域匹配，指导用户选择最合适的投稿平台，避免将文本型研究投给语音专业会议，反之亦然。
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IROS视频补充展示指南

iros-supplementary
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248
本指南详细阐述了IROS会议视频补充材料的严格要求。它指导作者如何在60秒、10MB的限制内，以视频形式展示研究成果。重点强调使用真实、未剪辑的实验过程和标注失败案例来增强可信度，并提供了从身份匿名化到结构化展示的完整流程。
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语音学论文相关工作撰写指南

interspeech-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
155
本指南为撰写顶级语音会议论文的“相关工作”部分提供专业指导。它教作者如何追溯任务在不同学术会议（如ISCA, ICASSP, NeurIPS）间的完整技术谱系，规范引用核心数据集和度量指标，并将复杂文献综述提炼为精炼、对比性的论述。
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LREC-COLING会议投稿策略指南

joint-international-conference-on-computational-linguistics-language-resources-and-evaluation
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491
该技能旨在为作者提供投稿至LREC-COLING会议的策略指导。它详细阐述了如何定位论文的核心贡献、所需的证据类型（如数据来源、许可和注释可靠性），以及如何从通用CS叙事重塑为符合该领域语言资源和计算语言学社区预期的学术结构。
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医疗健康机器学习会议投稿指南

machine-learning-for-health
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126
本指南专为将机器学习应用于医疗健康领域的作者设计。它提供了一套完整的投稿策略，帮助作者将研究成果精准地定位到顶级AI会议的要求框架中，重点关注生物医学数据的处理、临床预测的有效性以及负责任的评估标准。
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MICCAI会议论文投稿策略指南

medical-image-computing-and-computer-assisted-intervention
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347
本指南是针对MICCAI（医学图像计算与计算机辅助干预国际会议）的投稿策略手册。它指导作者如何将医学图像AI研究成果进行专业化重塑和定位，确保文章具备临床任务基础、稳健的验证，并符合会议要求的专业标准，是优化会议投稿策略的关键工具。
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ML系统评估方法论指南

mlsys-experiments
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375
本指南为机器学习系统设计了全面、严谨的评估框架。它详细指导作者如何选择代表性工作负载、与当前最佳基线进行公平比较、报告关键性能指标（吞吐量、p99延迟、内存和成本），并构建消融和扩展性证据，确保实验结果具有高可信度。
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ML系统论文选择指南

mlsys-topic-selection
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311
该指南旨在帮助研究人员判断其项目是否属于机器学习与计算机系统协同设计范畴。它详细介绍了“共设计测试”和路由表，指导用户判断项目最适合投递至 MLSys，还是更适合其他通用系统或纯ML会议。
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