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可视化实验评估与设计指南

vis-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为撰写高水平学术论文（如IEEE VIS）提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型（感知、系统、算法等），设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查，确保研究结论的科学权威性。

Web会议实验设计与评估指南

webconf-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为撰写Web会议（WWW）论文的作者提供实验设计和证据评估的详细标准。它指导作者如何确保实验证据的规模、时效性和真实性与研究主张严格匹配，涵盖了数据溯源、避免数据泄露（如时间或流行度泄露）、建立严格基线模型以及进行稳健的统计分析，以达到最高的学术严谨性。

机器学习实验评估设计指南

wsdm-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套全面的框架，用于设计和撰写顶级学术会议（如WSDM）要求的、严谨且有说服力的机器学习和信息检索实验评估部分。内容涵盖了四大证据维度：有效性、有效性验证、计算效率和鲁棒性。详细指导了时间分割、基线选择、消融实验、性能报告等关键协议，确保您的论文实验部分经得起最严格的同行评审。

文档结构化检验报告提取

extracting-lab-tables

maziyarpanahi/openmed

本技能能够自动检测并从扫描图像、照片、CSV/TSV等多种来源提取结构化的实验室表格面板。它将复杂的视觉报告数据转化为干净的结构化行记录，包含检验项名称、数值、单位、参考范围和异常标记。该功能是准备医疗数据进行LOINC/UCUM编码和映射至FHIR资源的关键前置步骤。

将观察值名称映射至LOINC代码

maziyarpanahi/openmed

本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称，映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型（成分、属性、时间、系统、量表、方法），来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务，支持US Core实验室结果和UCUM单位，确保代码的准确性和标准化。

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