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语音研究可复现性报告指南

interspeech-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南是为语音技术研究者准备的，旨在确保学术论文（如INTERSPEECH投稿）结果具备高度的可复现性。它详细指导如何记录和报告关键的“衰减通道”，包括语料库版本、文本规范化规则、客观指标（如WER、EER）、主观评估协议（MOS）以及模型训练的随机性。核心在于固定工具有效配置、硬件环境和所有实验参数，以达到最高的科学严谨性。

设备端结果可复现性证据

mobisys-reproducibility

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本指南指导研究人员如何为设备端性能测量（如能耗、延迟、准确率）建立严谨的溯源证据。它强调了在学术论文中，必须记录所有必要的上下文信息（包括设备型号、操作系统、框架版本、电源和热力学状态），确保实验结果在不同硬件或环境中是可验证和可复现的。

NLP研究可复现性指南

naacl-reproducibility

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本指南详细阐述了自然语言处理（NLP）研究的严格可复现性要求。它指导研究人员必须将可复现性清单视为一项约束性合同，通过精确“锁定”所有关键变量（包括模型版本、API访问日期、提示词和随机种子），并创建完整的可复现性清单（reproducibility manifest），从而确保研究结果的科学严谨性和可验证性。

国际机器人研究期刊投稿定位指南

the-international-journal-of-robotics-research

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本指南用于帮助作者定位和修改基础性、概念性强的机器人学研究，使其适合投稿至国际机器人研究期刊(IJRR)。它评估稿件的深度、通用性和概念框架，指导作者将单一演示结果重构为推动领域发展的通用原则。同时，帮助作者在IJRR和T-RO等顶级期刊之间做出选择。

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