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UAI会议投稿策略与定位指南
uncertainty-in-artificial-intelligence
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
173
本技能为目标投稿《不确定性人工智能会议》(UAI)的作者提供专业指导。它专注于如何构建论文的学术叙事,强调概率推理、因果推断和不确定性建模等核心贡献点。该指南帮助用户校准论文的定位,弥补证据不足,并提供与AISTATS、IJCAI等顶级AI会议的比较视角,以优化投稿策略。
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WACV成果物评估与提交指南
wacv-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
466
本指南指导作者为WACV论文准备两份成果物:用于匿名审阅的包和公开发布的版本。它强调不仅仅报告准确率,还必须确保可复现系统级别的性能指标(如延迟、功耗)和跨轮次修改的一致性。
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学术论文相关工作撰写指南
wacv-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
439
本指南为学术论文(特别是计算机视觉领域)的“相关工作”部分提供了结构化指导。它教作者如何战略性地定位研究贡献,覆盖包括领域文献、并发工作、现有方法等多个知识面,确保论文能清晰地界定研究的独特创新点,遵循严格的双盲评审规范。
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WACV论文可复现性指南
wacv-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
本指南旨在提高学术论文(尤其是涉及系统应用的论文)的科学可复现性。它要求作者建立详细的“配方账本”,记录所有报告指标的生成过程,包括数据分割、超参数、设备型号和环境约束,确保论文与实际代码/模型之间零漂移同步。
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WACV论文双轮评审流程模型
wacv-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
209
本模型详细描绘了WACV等顶级计算机视觉会议的论文评审流程。该流程为两轮制,包括第一轮的评审结果(接收、修改重投、拒绝)、可选的反驳阶段,以及第二轮的最终决策。内容强调,作者应将精力聚焦于高质量的修改和完善,而非仅仅依赖反驳阶段来挽回论文命运。
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计算机视觉论文投稿会议指南
wacv-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
210
本指南帮助研究人员确定其计算机视觉论文的最佳投稿会议。它详细阐述了WACV(强调应用)与其他主流会议(如CVPR, ICCV)的定位差异。核心在于指导作者判断其贡献是源于实际应用场景下的约束,还是源于核心算法的理论突破,并指导如何选择最合适的投稿轨道。
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WACV投稿论文定位与策略
winter-conference-on-applications-of-computer-vision
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
357
本指南帮助作者评估计算机视觉论文是否适合投稿至WACV。它指导如何重构论文叙事,确保研究重点突出实际应用、系统实现和扎实的实验验证,从而提升论文在顶级视觉会议的命中率和接受度。
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多语言临床文本脱敏处理
deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
341
该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计,能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息(PII)。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则,并生成高度本地化的替代假数据,确保脱敏结果的真实性和可用性。
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智能体工作流审计与评分
eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
122
本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体,确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全,并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性,以及可能导致无头工作流中断的陷阱,适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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OpenClaw长期记忆插件配置与部署
openclaw-memory-tencentdb-setup
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
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本指南详细指导用户在OpenClaw环境中部署和配置本地长期记忆插件,实现从对话捕获、信息提取到上下文召回的完整生命周期管理。覆盖了环境预检、插件安装、高级参数设置(如召回阈值、向量嵌入)以及故障排查,确保系统具备稳定的长期记忆和知识检索能力。
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设备端隐私信息模型选择
pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息(PII)检测模型。它根据输入语言、所需运行环境(如PyTorch、MLX)和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表,并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试,以确保数据隐私安全。
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AI学术论文投稿就绪审计
prai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
485
本指南是为提交至高水平《模式识别与人工智能》期刊的原创长文准备的全流程就绪审计手册。它系统性地覆盖了学术论文从格式(中英文摘要、中图分类号)、篇幅控制,到学术规范(查重、一稿多投)等所有关键环节,旨在确保稿件达到国际同行评审的发表标准。
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