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JEL期刊投稿预检清单

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本技能提供为JEL期刊撰写综述论文的完整预检清单。它指导作者在提交提案或完整草稿前，系统性核对JEL分类代码、利益冲突声明、数据可用性要求等核心合规点，确保投稿材料的专业性和完整性。

JFQA投稿预审检查表

jfqa-submission

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本指南是提交《金融与定量分析杂志》(JFQA)稿件的预检清单。它详细涵盖了从格式要求（双盲匿名、8.5x11、12点Times New Roman）到政策合规（100词摘要限制、披露先前拒稿记录、代码共享时机）的所有关键步骤。作者必须在通过Editorial Manager提交前，使用此清单进行全面自查，确保稿件符合期刊的严苛标准。

投入产出与CGE模型方法论

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本指南为构建投入产出、CGE和结构分解模型提供严格的方法论要求。核心在于确保模型的全链可复现性，要求明确数据来源、关键参数的校准依据、宏观闭合规则以及情景冲击的设定，从而避免模型成为缺乏透明度的“黑箱”。

MLSys会议投稿审计指南

mlsys-submission

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本指南为MLSys会议投稿的预截止日期审计工具。它指导作者完成从论文格式、双盲匿名化到投稿流程的全面检查，详细涵盖了研究和工业两个赛道的区别、排版要求、引用规范等，确保论文在提交前达到最高的合规性。

SIGMOD会议论文投稿审核指南

sigmod-submission

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本指南是为准备提交SIGMOD会议论文的作者提供的全面预审清单。它涵盖了双重匿名化格式、ACM模板合规性、摘要与利益冲突声明的提前截止日期以及如何避免常见的拒稿陷阱。使用本指南确保您的稿件符合顶级数据管理出版物要求的严格技术和道德标准。

安全实验评估与严谨性审计

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本指南是一份全面的安全实验审计清单，旨在帮助用户根据顶级学术会议（如USENIX Security）的标准，系统性地设计和评估安全实验。它覆盖了从构建适应性攻击模型、计算真实基率下的误报率，到确保随机结果的统计严谨性及现场系统的伦理合规性等多个关键维度。

去标识化数据泄露审计

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用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。

隐私政策配置与脱敏处理

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本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略，支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求，选择合适的策略，确保数据脱敏、替换或假名化，从而满足数据共享和研究的合规需求。

可逆文本去身份化与重识别

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maziyarpanahi/openmed

该技能提供可逆的临床文本去身份化服务，用于在进行数据处理时掩盖个人健康信息（PHI），同时保留通过严格授权恢复原始数据的能力。它区分不可逆的匿名化与可逆的假名化（Pseudonymization），适用于GDPR合规、患者重联系或审计等场景。重识别映射密钥必须单独、安全地存储。

AI管理体系合规顾问

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作为ISO/IEC 42001:2023的专家顾问，本技能旨在帮助组织建立、审核和认证人工智能管理体系（AIMS）。它涵盖了AI风险评估、AI影响评估、负责任AI原则、治理框架搭建以及如何准备达到国际ISO认证等所有关键环节。

法律图表绘制器

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本工具专门用于将复杂的法律材料（如合同、案件描述、公司架构、时间线或合规流程）转化为结构化、上下文相关的Mermaid图表。它通过严格的步骤流程和多重检查点，确保对法律关系、义务和流程的精准可视化。适用于法律领域的概念图绘制，但不适用于通用设计或提供法律建议。

GDPR 合法利益评估

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本工具指导您使用GDPR规定的三步测试，完成“合法利益评估”（LIA）。它帮助用户系统性地评估是否可以基于合法利益处理个人数据，特别适用于涉及AI训练、网络爬取、市场营销等高级数据处理场景，确保您的数据合规记录完整。

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