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伊托篮子对比知识与投资组合

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affaan-m/ECC
298
这是一个只读工具，用于将预测市场篮子或主题与用户已有的知识库、投资组合记录、研究备忘录或财务背景进行对比分析。它能识别潜在的冲突点、过时的假设和缺失的研究领域，帮助用户检查投资的匹配度和风险暴露，但不提供任何投资或交易建议。
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地理数据分析报告规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
478
本技能提供了一套针对地理学领域严谨的数据分析和报告标准，涵盖空间统计、遥感分析和定性研究等多个方面。核心要求确保分析结果具有“空间真实性”，准确量化不确定性，并证明结果的稳健性和可重复性。
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地理学研究设计方法论

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
87
本指南旨在帮助地理学研究者系统性地强化论文的论证设计。它涵盖了定量空间分析、遥感、定性人文地理和混合方法等多个前沿领域，指导作者如何科学地处理空间尺度、数据依赖性、案例选择和多源数据整合，确保研究成果的学术严谨性。
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学术研究可复现性指南

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307
本指南旨在为撰写学术论文（尤其在控制和自动化领域）提供完整的可复现性框架。详细指导如何固定环境、防止数据泄露、记录关键参数和流程，确保研究结果具备极高的可信度和可重复性，以应对严谨的同行评审挑战。
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NLP可复现性最佳实践指南

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158
本指南详细介绍了NLP和LLM学术研究领域可复现性的高标准要求。它涵盖了“负责任的NLP清单”要求，指导用户如何精确报告超参数、模型版本、原始提示词（Prompts）、解码参数、数据污染审计和实验方差，确保所有研究结论都是可追溯和可验证的。
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推荐系统会议投稿策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本工具为目标投稿至ACM推荐系统会议（RecSys）的文章提供全面的战略指导。它帮助作者评估论文是否适合该顶级会议，指导如何将研究工作从期刊或预印本风格重构为专业的会议叙事，并详细阐述了在推荐系统领域所需的证据、评估标准（包括离线指标和用户上下文）以及贡献点定位。
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ACM WSDM投稿策略指南

acm-international-conference-on-web-search-and-data-mining
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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这是一份针对网络搜索和数据挖掘领域论文的投稿指南。它指导作者如何评估论文是否适合WSDM这一顶级会议，如何重新构建论文的叙事框架，以及必须提供哪些关键的实验证据（如检索/排序基线和平台感知评估），帮助定位研究的贡献点。
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ACM多媒体会议投稿审核指南

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本指南提供了一份全面的学术论文投稿审核清单，用于准备提交给ACM多媒体会议（ACM MM）的论文。它涵盖了主题领域选择、格式限制（6-8页）、执行双盲匿名化处理、OpenReview机制管理以及识别常见的拒稿风险点。是准备顶级会议技术论文的作者必备工具。
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AI/统计学术证据包构建指南

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330
本指南为AI、统计学和机器学习领域的学术论文提供证据包构建方法。指导作者如何系统化地打包所有补充材料，包括证明、模拟脚本、基准数据和随机种子，确保研究过程的高度可复现性和可检查性，以满足顶级学术会议的要求。
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AISTATS审稿流程指南

aistats-review-process
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本指南详细介绍了AISTATS的学术论文同行评审流程，涵盖了从OpenReview提交工作流到作者-审稿人互动、决策标准（正确性、意义、实证支持）等全方位知识点。它旨在帮助研究人员制定优化的投稿和回复策略，提升在统计学和机器学习领域的投稿成功率。
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学术研究设计论证

amanthro-research-design
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282
这是一份关于强化和论证学术论文方法论严谨性的指南。它指导用户如何跨越定性、定量、考古、生物等不同人类学领域，系统地论证抽样逻辑、诠释跳跃、伦理考量，并预先应对潜在的反对观点和证据反驳，确保研究论证具有高度的学术说服力。
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政治科学数据分析与报告规范

apsr-data-analysis
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162
本指南为撰写顶尖学术期刊（如APSR）的定量研究提供了严格的分析和报告标准。它涵盖了确保研究可复现性、评估结果稳健性、诚实报告不确定性（如置信区间）以及正确应用高级统计推断（如聚类和随机化推断）的最佳实践。适用于政治学、经济学等社会科学领域的实证研究人员。
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