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AI公平性审计与证据设计

facct-experiments
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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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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FAccT论文投稿与审核指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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

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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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AI学术论文投稿流程管理

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
409
这是一份用于管理跨学科、负责任人工智能论文投稿的综合项目流程指南。它提供了一个详细的倒推时间表，涵盖了从初步摘要注册、文献回顾到修改、定稿提交和最终会议展示的每一个关键里程碑，特别强调了伦理考量和学术规范流程。
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基因组智能DNA序列预测

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449
基因组智能提供基于托管Transformer模型的先进基因组分析能力。用户只需输入DNA/FASTA序列，即可获得关于启动子区域、剪接位点、增强子活性、染色质状态、基因表达量和从头基因注释等关键调控特征的结构化预测。该服务通过远程API调用，无需用户本地配置GPU或模型权重，简化了复杂的生物信息学流程。
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人机交互论文投稿指南

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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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计算机视觉实验设计与规划

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本指南提供了一套高标准的学术科研实验设计方法论，专为顶级计算机视觉会议（如ICCV）准备论文。它指导用户在严格的截止日期下，系统地进行实验规划，包括基准漂移审计、确保模型公平性（消除预训练混淆）、构建机制分离的消融实验，以及按决策价值顺序安排实验运行流程。
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深度学习可复现性审计指南

iccv-reproducibility
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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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ICCV投稿预审终极检查表

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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。
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计算机视觉会议投稿决策

iccv-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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。
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顶级计算机视觉会议流程管理

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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。
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