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欧洲视觉会议(ECCV)投稿策略指南
european-conference-on-computer-vision
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
experience-loader
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
facct-artifact-evaluation
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
facct-camera-ready
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
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
facct-submission
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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AI学术论文投稿流程管理
facct-workflow
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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人机交互论文投稿指南
hri-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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机器学习研究成果物评估
iccv-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
279
本指南详细介绍了顶级机器学习会议的科研成果物(代码、模型、数据)的最佳发布和维护实践。内容覆盖了匿名评审时代码的打包规范和公开发布的周期管理,旨在确保研究的高度可复现性、可追溯性及许可的清晰性。
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学术论文发表流程指南
iccv-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
84
该指南详细介绍了从论文被接收到最终定稿(Camera-Ready)的完整学术出版工作流程。内容涵盖了去匿名化、同步预印本(arXiv)、CVF和IEEE等多个版本的技术要求,以及更新链接、准备最终发表所需的各项学术和行政细节。
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