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网络搜索数据挖掘可复现性指南
wsdm-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
448
本指南提供了一套全面的框架,用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集(如点击流、查询日志)的独有挑战,涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性(种子、方差)以及报告不可重现结果的透明度级别,确保研究成果的可靠性和可验证性。
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学术论文图表与篇幅预算管理
jim-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
81
本指南提供了一个结构化的框架,用于在学术论文中展示复杂的实证结果。它详细介绍了学术论文的关键“核心表征”(如概念模型、等效性表、跨国模式图),并教授了“论点测试”和“取舍”等技巧,确保研究论点清晰、严谨,同时严格遵守期刊的页面篇幅限制。
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Polars:高性能数据分析框架
polars
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Polars是一个专为Python和Rust构建的超高性能DataFrame库。它基于Apache Arrow,支持惰性求值(Lazy Evaluation)和并行计算,非常适合构建数据抽取、转换和加载(ETL)管道。它能够高效处理大型数据集,是需要超越Pandas性能瓶颈的数据分析和转换的最佳选择。
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概率思维与定量预测方法
thinking-probabilistic
tjboudreaux/cc-thinking-skills
427
这是一套严谨的预测框架,用于在信息不完全的情况下进行量化估算和风险预警。它指导用户将模糊的直觉转化为基于基础概率的范围,通过系统化的证据更新(贝叶斯方法),显著提升决策的科学性和可靠性。
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AI管理体系合规顾问
iso42001
lawve-ai/awesome-legal-skills
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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。
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分析方法验证
analytical-method-validation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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依据 ICH Q2(R2)/Q14、USP、ICH M10、CLSI EP 与 ISO/IEC 17025 等框架,规划、执行并记录分析方法的验证、确认与方法转移,涵盖线性与报告范围、准确度与精密度、检出与定量限、生物分析批合格性及方法等效性比较,并生成可追溯的统计结果与文档。
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