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EMNLP会议终稿准备指南

emnlp-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
280
本指南为作者提供将接受的EMNLP论文转换为最终出版级“终稿”（Camera-Ready）的详细流程。内容涵盖了从合并审稿意见与作者承诺，到恢复作者身份和公共资源链接，再到确保Anthology元数据和附件（Artifacts）准确性的关键步骤，确保论文符合学术发表标准。
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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

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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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EMNLP论文写作风格指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
364
本指南详细介绍了EMNLP论文投稿所需的实证写作风格。重点在于严格限定实验范围（Scope），确保所有证据和例子都是基于数据的，指导作者以现象为先，结构化地呈现研究发现，并精确校准论证的证据强度。
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欧洲人工智能会议投稿定位

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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

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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

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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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FAccT可问责性文档和产物评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南详细介绍了在AI研究领域，为提升论文的透明度和问责性所必须准备的配套文档和产物。核心包括数据集说明书（Datasheet）、模型卡（Model Card）、数据陈述和影响评估等，确保研究成果在伦理和技术层面都具有可追溯性和可验证性。
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FAccT论文终稿提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
395
本指南详细介绍了作者在论文被录用后，准备投稿至ACM FAccT会议终稿（Camera-Ready）所需遵循的关键流程。内容涵盖了从匿名草稿到最终出版格式的转变，包括必须进行的全流程去匿名化（恢复作者信息、添加立场声明）、转换到特定的ACM元数据标准（ORCID、CCS概念）、完成必要的可追溯性文档（数据表/模型卡），以及遵循复杂的出版时间表和版权要求。
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AI公平性审计与证据设计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
105
本指南为AI公平性、可问责性和透明度（FAccT）实证研究提供了严格的方法论标准。它指导研究人员如何将特定的研究声明与合适的证据类型（如分层指标、定性编码数据、伦理审批流程）相匹配，强调必须纳入伦理审查、处理受保护属性和明确方法局限性，确保研究的科学性和伦理性。
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FAccT论文投稿与审核指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
144
该指南为作者提供了向FAccT会议投稿的完整审核流程。详细涵盖了从强制性的摘要注册门槛、保持双向匿名性、遵循严格的ACM格式要求，到补充生成式AI使用声明等所有关键步骤，确保学术论文的合规性和完整性。
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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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