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EMNLP投稿审核与指南
emnlp-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
151
本指南全面概述了向EMNLP(通过ACL Rolling Review)投稿论文的严格要求。内容涵盖模板合规性、长短篇幅限制、必备的局限性声明、双盲匿名化技巧、负责任NLP检查表填写以及防范引用幻觉等关键步骤。使用本指南确保投稿符合会议最新的学术规范。
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AI研究论文结构化撰写指南
emnlp-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
119
本指南提供了撰写高级NLP/AI研究论文的结构化最佳实践。它详细阐述了核心内容、限制性说明、附录和补充上传文件之间的关键区别,旨在确保论文的评审过程清晰、完整,并最大化研究成果的可复现性和说服力。
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EMNLP论文投稿选址指南
emnlp-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
本指南帮助研究人员决定其实证NLP论文的最佳投稿平台。内容详细阐述了EMNLP对“实证方法”的要求,提供项目自检测试,并对比了各大顶级会议(如ACL、ML、CoNLL等),指导作者选择最合适的投稿方向和论证角度。
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欧洲人工智能会议投稿定位
european-conference-on-artificial-intelligence
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
361
本技能为作者提供了针对欧洲人工智能会议(ECAI)的投稿策略指导。它帮助用户理解ECAI的跨学科广度、核心研究范围,并指导如何将研究论文从期刊或预印本格式,重塑为适合欧洲AI社区的高质量会议论文,包括贡献点提炼、证据链构建和文稿结构优化,确保文章能达到顶会要求。
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欧洲视觉会议(ECCV)投稿策略指南
european-conference-on-computer-vision
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
235
本指南为作者提供了定位计算机视觉论文是否适合参加欧洲视觉会议(ECCV)的策略工具。内容涵盖会议适应性评估、论文重构、必须提供的实验证据(如消融实验、基准线对比等)以及结构化撰写建议,帮助作者确保论文符合ECCV的专业范围和审稿要求,是重要的投稿准备参考。
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任务经验记忆加载与引导
experience-loader
volcengine/OpenViking
385
本技能用于加载和应用相关的历史经验记忆,以指导任务执行流程。它指导用户进行严谨的经验筛选过程:通过查询、应用严格的适用性和排除条件(门控),并强调将实时获取的事实置于首位,适用于处理复杂的、多意图的对话任务。
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AI研究可复现性与透明度规范
facct-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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负责任AI项目投稿路径选择
facct-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
185
本指南帮助研究人员确定其负责任AI项目最合适的学术投稿路径。它提供了详细的评估标准和严格的测试方法,帮助作者判断公平性、可问责性或透明度是否是核心贡献,防止负责任AI的伦理论述流于表面。
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人机交互论文投稿指南
hri-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
193
本文为撰写人机交互(HRI)论文提供了全面的投稿决策流程。它指导作者通过“具身性”和“人机互动”双重测试,判断论文的核心贡献点,从而决定是否适合HRI,还是应投稿给CHI或ICRA/IROS等其他专业会议。同时,文章详细介绍了HRI内部的五个技术轨道,帮助作者选择最匹配的投稿方向。
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机器学习研究成果物评估
iccv-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
279
本指南详细介绍了顶级机器学习会议的科研成果物(代码、模型、数据)的最佳发布和维护实践。内容覆盖了匿名评审时代码的打包规范和公开发布的周期管理,旨在确保研究的高度可复现性、可追溯性及许可的清晰性。
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顶级视觉会议相关工作撰写指南
iccv-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
377
这份指南提供了为顶级计算机视觉会议(如ICCV、CVPR、ECCV)撰写“相关工作”部分的专家级指导。它涵盖了如何处理跨周期文献引用、管理并发预印本、遵守双盲匿名规则以及进行准确的会议归属,以最大化文章的新颖性和说服力。
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深度学习可复现性审计指南
iccv-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
156
本指南为学术研究人员提供了实现和公开深度学习模型可复现性的全面指导。内容涵盖了从基础模型到前沿AI的各个方面,包括协议固定、数据集版本追踪、硬件规格记录以及结果方差报告等,旨在确保研究成果在多年后依然具有高度的可验证性,满足顶级会议的复现性要求。
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