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学术实验设计与科学报告指南

cjc-experiments
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78
本指南为学术论文提供了严谨的实验设计和结果呈现方法论。它教导作者如何围绕明确的研究问题（RQ）构建实验框架，如何选择具有代表性的强基线，如何在统计上保证结果的严谨性（如报告均值±标准差），并指导如何进行消融分析和污染排查。适用于所有需要高标准学术验证的计算科学领域研究。
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学术研究可复现性指南

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472
本指南提供了一套系统化的学术研究可复现性标准，指导研究人员从实验设计、数据采集到最终提交，确保研究结果具有高度的可验证性和可重现性。适用于计算机科学、AI和数据挖掘等领域的学术论文撰写，帮助研究工作达到专家审稿的最高标准。
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CoNLL会议投稿定位指南

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256
本指南旨在帮助作者为计算自然语言学习（CoNLL）会议定位和优化NLP研究论文。它指导作者如何调整论文的叙事结构、强化实验证据、选择合适的基线模型，确保稿件符合顶尖计算机科学会议的评审标准，是重要的投稿策略和文章重构工具。
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医疗AI会议投稿指南

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425
本技能旨在为医疗健康领域的AI研究提供专业的投稿策略指导。它帮助作者评估论文是否适合CHIL等顶级会议，并指导如何将通用的计算机科学叙事重构为具有临床基础、强调公平性、鲁棒性和部署约束的健康机器学习贡献。
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计算机科学论文可复现性指南

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376
本指南为投稿至《计算机科学》期刊的作者提供全面的实验可复现性规范。从环境依赖锁定（如Dockerfile、随机种子）到数据防泄露，详细指导如何构建一个完整的复现包，确保审稿人能从原始数据出发，一键复现论文的所有主要结果。
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顶级会议相关工作写作指南

cvpr-related-work
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168
本指南详细介绍了如何在顶尖的计算机视觉会议（如CVPR）撰写“相关工作”章节。它强调了学术写作的结构化论证，指导作者如何定位研究空白（Gap），明确提出模型机制差异（Delta），处理文献的时效性，并应对审稿人关于新颖性和文献冲突的质疑。
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发展心理学研究设计指南

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58
本技能用于指导发展心理学研究的预设阶段，帮助研究者设计出能够有力支持“变化”主张的实验。它系统性地涵盖了年龄与队列混淆、跨年龄测量不变性、失访处理和增长斜率样本量计算等关键方法论问题，确保研究设计在数据收集前达到最高的严谨性。
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学术会议论文撰写指南

eccv-writing-style
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286
这是一份针对学术论文（特别是计算机视觉领域）的专业撰写和压缩指南。它详细指导用户如何遵守特定的格式限制（如LNCS单栏、14页篇幅），优化论文结构、确保首页能让非专业读者理解核心贡献，并学习如何措辞以应对严苛的同行评审和质询。
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学术论文数据样本规范指南

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251
本指南为学术研究人员提供撰写“数据与样本”章节的专业规范。它详细指导如何规范数据库点名、使用计算公式定义变量、报告描述性统计数据（包括缩尾和分位数），以及建立完整的样本筛选和可复现的流程，确保研究方法学的高度严谨性，以满足顶级期刊的审稿要求。
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社会学研究数据分析规范

eursr-data-analysis
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364
本指南详细阐述了撰写高影响力社会学期刊论文所需的严谨量化分析标准。它涵盖了多层次模型、小宏观N推理、边际效应计算和可重复性保障等核心技术。旨在指导研究人员设计出能够通过专家双盲评审的稳健分析。
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ESR数据透明与可复现性报告

eursr-transparency-and-data
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151
本指南指导作者如何满足欧洲社会评论（ESR）严格的透明度要求。它详细介绍了为统计和计算稿件准备数据可用性声明（DAS）和数据复现包的步骤。内容涵盖数据源、版本记录和处理受限数据的最佳实践，确保研究流程完全可复现和可追溯。
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计算数学基础研究指南

foundations-of-computational-mathematics
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75
本指南旨在指导作者投稿至《计算数学基础》等顶尖学术期刊。它强调研究必须建立在严谨的数学基础之上，侧重于理论证明（如收敛性、复杂度界限），而非单纯的实证实验。适用于数学与计算交叉领域的深层理论研究。
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