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多语言内容质量评分器
multilingual-score
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
262
该工具提供综合评分,用于验证本地化或翻译内容的发布质量。它全面评估技术准确性(如格式、占位符、长度比例)、内容可读性、品牌声调一致性以及目标市场的合规性。使用此工具将主观判断转化为结构化的、可重复的质量保证流程。
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AAAI学术会议投稿流程管理
aaai-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
168
本技能提供了一份详尽的AAAI学术会议投稿项目管理流程。它覆盖了从选题、撰写摘要,到经历两阶段同行评审、撰写反驳意见,再到最终准备会议论文和公开成果的所有关键里程碑。特别强调了根据硬性截止日期进行逆向规划,确保整个学术流程的严谨性和完整性。
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AAMAS会议审稿流程指南
aamas-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
342
本指南详细介绍了AAMAS顶级学术会议的同行评审流程。它涵盖了从初次投稿、技术评估(如正确性、意义和严谨性)、作者反驳到程序主席最终决策的完整学术过程。适用于准备投稿或需要理解多智能体系统研究成果发表标准的学者。
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学术研究产出物提交指南
acl-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南详细介绍了NLP研究论文的证据包(如代码、数据集、提示词、模型输出)的打包和提交要求。它强调了科研的可复现性、如何遵循负责任的NLP清单,以及在学术会议(如ACL)上进行匿名化处理和后续公开发布的完整流程。
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ACL论文评审流程模型
acl-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
360
本模型详细描绘了顶级自然语言处理会议(如ACL)的完整学术论文评审周期。它涵盖了从初次提交(ARR周期摄入)到同行评审、作者回应、元评审、到最终的会议定稿和决策(主会、Findings或拒绝)的全过程。内容解析了审稿人、领域主席等各个角色的职责,为作者提供了关于如何战略性地管理和提交论文的专业指导。
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学术AI论文投稿全流程规划
colm-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
268
本指南为机器学习研究团队规划多场会议(如COLM)投稿过程提供全流程指导。内容详细规划了从主题选择、实验设计、计算资源预留到最终提交的学术出版关键路径。它强调“倒推规划”的重要性,指导用户进行计算预算分配、作者协作管理以及证据链追踪,确保在快节奏的AI研究周期内高效、可重复地完成高质量论文。
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COLT会议论文定稿准备指南
colt-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
175
本指南指导作者如何将COLT会议接受的匿名稿件,转换成符合PMLR出版要求的最终定稿。核心内容包括:去匿名化(恢复作者信息、致谢)、整合所有承诺的修订、核对PMLR元数据和BibTeX规范,确保提交的PDF是完整的、可引用的学术记录。
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机器人学论文补充材料提交指南
corl-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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CVPR论文成果物提交与评估指南
cvpr-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
398
本文档为CVPR论文作者提供的全套指南,详细介绍了如何科学地打包和提交代码、模型和数据集。内容涵盖了审稿阶段(“密封盒”规则)和正式发布阶段(许可、溯源、版本锁定)的最佳实践,确保研究成果具备高度可复现性和长期可信度,可供任何专家进行验证。
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EACL学术论文投稿流程管理
eacl-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
97
这是一个为撰写EACL会议论文的作者设计的项目管理技能。它详细规划了从初稿到最终发表的整个单周期提交流程。内容涵盖了从ARR截止日期倒推的项目时间线、回应阶段策略、承诺决策以及最终的定稿准备,旨在帮助作者管理复杂的学术出版时间表并规避风险。
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AI研究可复现性指南
eccv-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
464
这是一份针对计算机视觉和AI论文的权威指南,旨在指导作者如何确保研究结果具有最高的可复现性。内容涵盖完善的训练配方记录、模型依赖的精确版本锁定(Foundation-model pinning)、以及对结果方差的诚实报告,确保学术成果的透明度和可验证性。
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顶级视觉会议论文流程管理
eccv-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
400
本文档提供了顶级计算机视觉会议(如ECCV、CVPR、ICCV)的完整项目管理路线图。它详细规划了从投稿、评审、接受到最终发表和后续跨年规划的整个学术周期,帮助研究团队系统性地管理研究成果和时间节点。
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