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自然语言处理论文实验证据规范

eacl-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
149
本指南旨在帮助作者构建顶级自然语言处理（NLP）会议论文中严谨的实验证据部分。它强调了报告的科学性和可信度，要求在实验设计中包含公平的基线模型、明确的统计学控制（如方差、显著性测试）、数据污染检测以及详细的人工评估流程。确保您的研究结论是经过严格审计的。
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NLP论文最佳投稿路线规划

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为研究人员提供了选择NLP项目最佳投稿会议的决策框架。它帮助用户评估项目是否适合EACL、ACL、EMNLP等顶级会议，并综合考虑了研究范围、贡献类型、时间节点以及长短论文的适用性，确保论文能投递到最合适的学术平台。
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AI公平性审计与证据设计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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模型

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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利用托管式Transformer DNA语言模型，通过REST API或MCP服务器直接从DNA序列预测调控特征、基因结构和表达。包含六个任务：启动子、剪接位点、增强子、染色质状态、表达量、基因注释。无需本地GPU。
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人机交互论文投稿指南

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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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深度学习可复现性审计指南

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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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机器学习理论投稿定位指南

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本指南帮助研究人员确定其机器学习理论成果的最佳投稿路径。它提供了一个评估框架，用于判断一个结果是更适合COLT（学习理论会议），还是更适合其他顶级会议或期刊。重点在于区分严谨的数学证明（如界限、分离）与纯经验性的发现。
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机器学习论文投稿方向选择指南

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本指南帮助研究人员评估其机器学习论文最合适的投稿方向。它指导用户根据论文的核心贡献类型（理论、方法、应用）和创新性，判断其是否适合ICML，或应转投至其他顶级会议、专业赛道，或专业期刊。
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机器人论文“相关工作”撰写指南

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该指南详细指导作者如何在顶级的机器人学会议（如ICRA）撰写“相关工作”部分。内容涵盖了全面的文献综述方法、跨多个研究领域的文献查阅策略、处理同时期工作（arXiv）、如何在双匿名评审机制下进行自我引用，以及如何将论文的创新点精准定位在学术竞品和商业系统之间，确保论证严谨性。
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ICRA机器人学论文投稿指南

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本指南为计划向IEEE ICRA投稿的机器人学和自动化领域作者提供全方位指导。它详细讲解了论文的会议适用性评估、必须提供的硬件/仿真证据标准、如何进行论文框架重塑，以及如何将工作与IROS、RSS等顶会进行准确的定位与区分。
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人形机器人会议投稿策略指南

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这是一个为人形机器人领域的学术论文准备的投稿策略工具。它指导作者如何从技术角度（如全身控制、具身证据和感知集成）重新构建和定位论文，确保其符合该顶会的要求。内容涵盖了投稿的范围、必须提供的证据类型，并指导如何将论文与其他机器人会议区分开来。
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