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CVPR论文投稿方向选择指南

cvpr-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
416
本指南为计算机视觉研究人员提供战略性定位工具。它帮助用户判断论文的核心贡献点是关于视觉数据还是视觉计算，根据方法、数据集、系统或应用等不同贡献类型，提供详尽的适用性测试和投稿路径图，推荐最合适的顶级会议或期刊。
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自然语言处理论文实验证据规范

eacl-experiments
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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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负责任的NLP可复现性核查表

eacl-reproducibility
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272
本核查表用于审计自然语言处理（NLP）研究论文，确保文章中的所有结论和声称（例如超参数、计算资源、提示词、数据来源等）都具有充分的证据支持和可复现性。它严格遵循学术界的高标准，旨在提高AI研究的透明度和严谨性。
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AI研究成果投稿会议指南

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232
本指南旨在帮助研究人员在撰写论文前，决定其AI研究成果最适合投递的顶级学术会议（如ECAI、IJCAI、AAAI等）。它提供了模型替换测试、通用性测试等判断标准，帮助用户判断贡献的性质、适用场景和最佳会议，确保研究成果的最佳定位，提高投稿成功率。
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视觉实验严谨性审计指南

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236
这份指南为撰写顶级计算机视觉学术论文提供全面的实验设计和审计框架。它详细介绍了如何执行“匹配基座公平性测试”、“六个月陈旧度检验”和系统性消融实验，帮助作者确保实验结果的稳健性、可复现性，从而有效应对高水平同行评审的质疑。
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EMNLP论文投稿选址指南

emnlp-topic-selection
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315
本指南帮助研究人员决定其实证NLP论文的最佳投稿平台。内容详细阐述了EMNLP对“实证方法”的要求，提供项目自检测试，并对比了各大顶级会议（如ACL、ML、CoNLL等），指导作者选择最合适的投稿方向和论证角度。
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负责任AI项目投稿路径选择

facct-topic-selection
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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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人机交互论文投稿指南

hri-topic-selection
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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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机器学习实验严谨性审计指南

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164
本指南提供一套完整的机器学习实验严谨性审计流程。它指导用户从基线模型、消融实验、方差分析、数据泄露和计算资源公开等多个维度，系统性地检验和强化实验证据的可靠性。尤其适用于论文提交前或回应审稿人质疑时使用。
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ICML论文投稿准备审核

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411
这是一份全面的ICML会议投稿审核清单。它帮助作者系统性地检查论文，确保其符合顶会要求，重点覆盖了LaTeX格式、篇幅限制、双盲匿名性、影响力声明、双重投稿规则以及最新的LLM和伦理政策合规性，确保提交的学术质量和规范性。
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满意性测试会议投稿指南

international-conference-on-theory-and-applications-of-satisfiability-testing
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341
本指南旨在指导作者如何为“可满足性测试理论与应用国际会议”（SAT）优化论文的定位与结构。内容涵盖了MaxSAT、SMT和证明复杂性等核心技术，详细指导作者如何构建足够的证据链、调整论文框架，确保投稿内容与该顶会高度专业化的要求相匹配。
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语音实验设计与报告指南

interspeech-experiments
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479
本指南详细介绍了语音处理领域（如自动语音识别、文本转语音、说话人验证等）实验设计、评估和报告的最佳实践。它涵盖了必须使用的核心指标、构建可靠基线、进行显著性检验（如自助法、置信区间）以及确保条件覆盖的各个方面，旨在提高学术论文的科学严谨性。
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