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KDD论文成果物提交指南

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本指南详细介绍了为顶级机器学习会议（如KDD）构建和提交研究成果物的最佳实践。它重点指导作者如何创建匿名、可复现的仓库，处理规模化声明，并为不同的研究轨道提供稳健的证据包，确保审稿人在任何阶段都能完整验证研究结果。
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机器学习实验设计与审计指南

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这是一份关于撰写高水平机器学习论文实验部分的全面指南。文章详细介绍了“四轴证据计划”（质量、规模、效率和机制），并强调了数据卫生和实验设计的严谨性。它指导用户如何避免时间泄漏、使用矩阵化方式记录消融实验，从而确保研究成果在学术上具备高度的可信度和可复现性。
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KDD论文结果可复现性指南

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本指南为数据挖掘和机器学习领域的学术研究提供了确保结果可复现性的最佳实践。它详细介绍了三层诚实模型（可重跑、可重建、可证明），并提供了从数据采集、预处理到模型配置的全流程披露清单，旨在极大地提升科研报告的严谨度和可信度。
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学术会议论文审稿流程模型

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本指南用于模拟顶级数据挖掘学术会议（如KDD）的复杂多周期审稿决策流程。它详细阐述了论文如何根据审稿人评分、作者反驳、领域主席综合以及可复现性、伦理等关键标准进行评估，帮助作者理解论文被接受、修改还是拒绝的科学依据。
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KDD投稿准备与审核指南

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这是一份用于审核顶会数据挖掘（如KDD）投稿的综合指南。内容涵盖赛道选择、所有作者的OpenReview信息完整性、严格的篇幅限制、双盲评审的匿名化处理，以及关键的上线后性能数据量化。帮助投稿达到顶级会议的标准，提高录用机会。
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KDD论文投稿与主题选择指南

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这是一份针对数据科学研究人员的投稿预备指南。它帮助用户在撰写论文前，确定项目最合适的投稿会议和赛道。指南的核心在于强调“数据机制”的重要性（如规模、漂移、异构性），并指导用户根据“最可靠的证据”（如实际部署的A/B测试结果）来选择研究、应用、数据集等不同赛道，避免投稿失误。
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KDD学术会议投稿全流程规划

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本指南为KDD学术会议的项目管理蓝图，专门应对其独特的年度双周期结构。它详细规划了从周期选择、里程碑跟踪、处理“再提交”循环，到抽象到最终定稿的证据准备时间线。适用于复杂、多阶段的数据科学研究课题。
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KDD学术论文写作风格指南

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本指南旨在帮助用户将研究论文修订至符合KDD学术会议的专业标准。它详细阐述了在论文首页必须包含的数据格局、命名机制和可量化证据（如数据规模、性能增益）。同时，它还提供了关于研究与应用数据科学（ADS）叙事差异的指导，以及如何在篇幅受限的格式中优化内容，确保论文的学术严谨性和说服力。
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肾脏病学国际期刊投稿指南

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本指南为目标投递《肾脏病学国际》的作者提供帮助。它用于评估肾脏病学、高血压或肾脏转化研究是否符合该期刊的全球视角和国际标准。内容涵盖期刊的适用范围、严格的方法论要求（如报告指南和预设终点）以及结构要求，是重要的投稿准备和定位工具。
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临床图表展示规范指南

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本指南详细介绍了顶级医学期刊（如《柳叶刀》）对临床研究图表展示的严格要求。内容覆盖了基线特征表（Table 1）、Kaplan-Meier生存曲线、森林图、研究流程图和多国地图等关键部分。核心要求包括必须展示置信区间、风险人数和正确的统计模型，旨在帮助作者确保研究数据的科学严谨性和可信度。
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临床统计报告撰写指南

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本指南旨在规范临床试验的统计学报告，强调报告的科学严谨性。它要求报告必须包含置信区间、绝对及相对效应量，明确主分析人群（如ITT），并指导如何处理多重比较、缺失数据和子组分析，帮助科研人员撰写符合高水平期刊要求的论文。
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临床研究设计与注册指南

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本指南提供了一份全面的临床和观察性研究设计检查表。它指导用户确保研究的科学严谨性，涵盖了强制性前瞻性注册（如ClinicalTrials.gov）、预设方案（SAP）以及随机化、盲法和样本量计算等核心要素，适用于医学论文撰写与修订。
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