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ML系统论文选择指南

mlsys-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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设备端结果可复现性证据

mobisys-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
427
本指南指导研究人员如何为设备端性能测量（如能耗、延迟、准确率）建立严谨的溯源证据。它强调了在学术论文中，必须记录所有必要的上下文信息（包括设备型号、操作系统、框架版本、电源和热力学状态），确保实验结果在不同硬件或环境中是可验证和可复现的。
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NLP研究可复现性指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
82
本指南详细阐述了自然语言处理（NLP）研究的严格可复现性要求。它指导研究人员必须将可复现性清单视为一项约束性合同，通过精确“锁定”所有关键变量（包括模型版本、API访问日期、提示词和随机种子），并创建完整的可复现性清单（reproducibility manifest），从而确保研究结果的科学严谨性和可验证性。
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NAACL论文投稿审核与准备指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
82
这是一份为目标投递NAACL学术会议的作者准备的深度审核指南。它详细指导用户检查论文在上传到ACL Rolling Review (ARR)系统时必须通过的所有技术和格式门槛。内容涵盖了匿名性、页数限制、结构声明的准确性等，确保论文在复杂的学术提交流程中万无一失。
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人工智能会议投稿选题指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
452
这是一份为自然语言处理（NLP）研究人员设计的投稿指南。它帮助用户权衡论文的提交时机、目标受众匹配度和特定会议的地域特色（如“美洲国家”）。目的是确保论文投递到最合适、最能接受其贡献的学术会议或期刊，提高研究成果的曝光度和认可度。
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自然语言与语言理论期刊指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
285
本技能是为计划向《自然语言与语言理论》(NLLT) 投稿的理论语法或形态学文章作者提供的详细指南。它详细介绍了期刊对稿件的严格要求，核心在于论证的正式分析必须以丰富、具有代表性的跨语言实证数据为坚实基础。使用本工具评估您的稿件是否满足NLLT高标准的严谨性、适用范围和结构要求。
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Nature智能期刊投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
351
本指南为目标投递 Nature Machine Intelligence 的作者提供参考。它详细阐述了顶尖期刊对AI/ML研究的高标准要求，强调论文必须具备概念上的创新性、实际应用价值、跨学科意义，并需严格论证方法论、伦理考量，指导作者优化稿件结构。
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NeurIPS论文投稿定位指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能为目标投递顶尖AI会议（如NeurIPS）的作者提供全面的指南。它帮助研究人员优化论文叙事，确保研究贡献符合会议对广度、高新颖度的机器学习论文标准。内容涵盖了主题匹配、证据深度要求、论证结构、跨学科论述，以及最新的投稿周期规则，旨在最大化论文的被接受几率。
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NeurIPS成果物评估与提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
365
本指南适用于NeurIPS会议的科研成果物（代码、数据、模型、基准测试等）的打包与展示。它详细阐述了匿名评审包、公开发布包的要求，旨在确保科学贡献的可复现性，指导用户提供完整的元数据、许可证和运行环境信息。
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NeurIPS相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
334
本指南指导作者如何撰写“相关工作”部分，确保论文的创新点和技术优势能够准确且有力地定位在复杂的学术背景中。它帮助作者对比相邻会议、最新的预印本，并精确定位与现有方法的技术差异，从而最大程度降低学术定位风险，适用于顶会投稿。
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顶级学术论文评审流程诊断

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
377
本技能模拟了顶级AI和机器学习会议（如NeurIPS）严格的同行评审流程。它帮助用户诊断论文在质量、清晰度、重要性、伦理和可复现性方面潜在的弱点。它指导识别AC和审稿人可能提出的决策性问题，帮助作者制定有针对性的修改和回复策略。
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NeurIPS论文选题评估

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
122
本技能指导研究人员对AI/ML论文进行严格的投稿评估。它帮助判断论文的核心贡献是否足以进入主会场，推荐最合适的NeurIPS子轨道（如E&D或Position），并优化贡献类型，从而提高论文被顶级会议接收的可能性。
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