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机器学习理论相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
281
本指南详细指导理论机器学习论文如何撰写“相关工作”章节。它强调从定性描述转向定量证据，要求用户构建对比表格，系统性梳理不同知识领域（如统计学、复杂性理论）的先验工作和开放问题，从而确保研究贡献和创新点达到最高的学术严谨度。
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CoRL会议论文定位指南

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337
本指南为投稿CoRL会议的作者提供专业框架。它指导研究人员如何将通用计算机科学论文，重构为具有高度专业性的机器人学习叙事。内容涵盖定义创新点、建立严格的证据标准（从仿真到现实迁移），以及如何将工作与ICRA、IROS等顶级会议进行精准对比。
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机器人研究成果物管理指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
99
本指南提供了机器人学研究成果物（如代码、训练配置、演示数据和策略检查点）的最佳实践。它详细指导作者如何为匿名审稿和长期公开发布做好准备，核心目标是确保研究方法的完整可复现性和可验证性。
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机器人学习研究可复现性指南

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234
本指南提供了一个全面的框架，用于确保机器人学习研究的科学可复现性。它详细指导用户如何记录“软件可重现部分”（如模拟器版本、训练配置、代码脚本）和“硬件可审计部分”（如传感器、固件、机械臂规格），确保研究结果可以被专家验证和重建。
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机器人学论文补充材料提交指南

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343
本文档详细介绍了顶级机器人会议的补充材料提交规则和最佳实践。内容涵盖视频、附录、代码和数据等多个方面，指导作者了解不同的提交通道、严格的技术要求（如视频大小限制、匿名化处理），以及从评审阶段到最终印刷版（Camera-Ready）的完整过渡流程，确保所有论证材料的规范性。
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CoRL投稿论文主题选择指南

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223
本指南为研究人员提供了一套判断其具身智能或机器人项目是否适合投稿CoRL（机器人学习大会）的系统性筛查工具。它提出了双轴测试，要求作者判断“学习成果是否是核心贡献”和“是否需要具身环境验证”，从而科学地选择最合适的顶级会议或期刊。
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EACL论文提交审核指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
254
这是一份针对向EACL提交论文的作者的全面预提交审核指南。它详细覆盖了格式合规性（如内容页数限制、必填“局限性”部分）、严格的匿名化要求、强制性声明（如负责任的NLP清单）以及关键的提交流程和时效性陷阱。使用本文档确保论文满足所有学术会议的要求，避免初审阶段被拒。
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ECCV补充材料提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
232
本指南提供了关于准备和提交计算机视觉会议（如ECCV）补充材料的详细指导。它强调补充材料的作用是支持主论文的论点，而非提出新的结论。内容涵盖了定性结果展示、详细的消融实验、代码库清洗以及确保所有上传资产的完整匿名化流程。
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EACL会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
96
本指南是针对提交至欧洲计算语言学协会（EACL）的自然语言处理（NLP）论文的策略工具。它帮助作者确定论文的投稿切入点、重构叙事结构，并掌握学术论文到会议投稿所需的证据标准、写作规范和最佳实践，以优化文章叙事并提高被接收率。
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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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基因组智能DNA序列预测

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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顶级计算机视觉会议流程管理

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302
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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