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CoNLL会议投稿定位指南

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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。

国际宏观数据重现性工具包

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本工具包旨在确保国际宏观经济学研究的完全可重现性。它适用于使用复杂、多源且通常具有限制性数据的项目（如IMF或央行数据）。核心功能是记录完整的数据来源谱系、锁定运行环境，并提供详细的访问说明，从而让任何有权力的研究人员能够从零开始重建全部的分析结果。

知识捕获会议投稿指南

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本工具是为投稿知识捕获国际会议（K-CAP）的作者设计的综合指南。它帮助作者确定论文的会议适用性、重构研究框架，并严格校验证据标准。核心要求是贡献必须聚焦于知识的获取、工程化和系统构建，而非单纯的应用。

行为数据图表展示指南

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本指南提供了撰写学术论文（尤其是在行为经济学领域）高影响力图表和表格（即展示图）的最佳实践。它强调核心行为证据（如处理组对比、多轮动态变化、分布差异）必须在不阅读任何文字前就能被读者看到。关键要求包括使用置信区间而非星号，确保灰度可读性，并提供自洽的图注。

《金融杂志》投稿表图规范

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本指南概述了向《金融杂志》投稿时，关于表格和图表的严格展示标准。核心要求是确保每个图表都是自包含、可理解的，让跨学科的读者仅凭标题和注释就能理解结果。关键规范包括使用经济单位（如基点、市场份额百分比），遵循罗马数字和阿拉伯数字的编号系统，并将非核心的详尽数据移至互联网附录。

JFQA金融期刊润色指南

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本技能用于将学术草稿调整为符合《金融与定量分析杂志》（JFQA）严格的家规写作风格。它专注于提升量化金融的专业性、精确性，并强制执行如抽象摘要字数限制、标准字体格式、匿名化处理等投稿要求，确保稿件达到顶级学术期刊的发表标准。

问卷测量规范与信效度检验

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本指南是学术问卷研究的测量规范手册，详细指导如何进行严谨的信度、效度检验及共同方法偏差（CMV）诊断。它覆盖了从量表本土化、预测试到高级统计报告的所有流程，确保研究成果符合高标准学术期刊的要求。

研究论文结构化导入与知识库构建

volcengine/OpenViking

这是一个用于将原始研究论文（PDF或URL）自动化导入OpenViking知识库的专业工具。它执行完整的结构化流程：深度内容读取、生成ARA风格的知识图谱目录、进行严格验证，最后使用`ov add-resource`命令将结构化的资源提交到知识库中。适用于需要系统化、结构化管理学术研究成果的场景。

系统溯源与结果可复现性

sensys-reproducibility

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本指南提供了确保复杂物理或科学测量结果可复现性的关键策略。它强调在实验部署时必须捕获详尽的系统溯源数据，包括能量测量方法、硬件配置、固件工具链、环境条件和参考协议，从而将原始数据转化为可验证、可共享的科学成果。

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。

ICD-10编码辅助建议系统

maziyarpanahi/openmed

该系统为医疗编码人员提供决策支持，负责将OpenMed提取的诊断和手术过程实体，映射到标准的ICD-10-CM和ICD-10-PCS编码。它能提供候选代码和详细的临床推理，帮助编码人员缩小搜索范围，预填病历，但最终的编码确认必须由专业人工审核。

临床笔记电子质量指标计算

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maziyarpanahi/openmed

该技能用于计算电子临床质量指标（eCQMs），通过CQL（临床质量语言）和QDM模型，将自由文本临床笔记中的关键信息（如咨询记录、症状或排除原因）提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中，从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力，不能替代专业的认证测量引擎。

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