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ICDE论文投稿准备与审核指南
icde-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
224
本指南是为提交顶级会议(如ICDE)数据工程系统论文的作者设计的综合审核清单。它详细涵盖了IEEE格式要求、投稿轮次选择策略、CMT冲突声明以及补充材料的必备性,帮助作者系统性地发现并消除稿件中的投稿风险点。
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ICDM会议论文投稿指南
icdm-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
254
本指南详细介绍了投稿至ICDM会议论文的严格要求和流程。重点涵盖了研究与应用两个不同赛道(Research/Applied)的规则差异,并特别强调了研究赛道的“三重匿名”制度。核心要求包括:严格遵守10页的IEEE格式(必须包含参考文献和附录),全程保护作者身份,避免任何形式的身份泄露。掌握这些规则,确保论文能在投稿阶段顺利通过审核。
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ICDM论文写作风格指南
icdm-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
52
本指南用于协助作者修改投递至ICDM等顶级数据挖掘会议的论文。它指导作者将写作重点从模型描述转向数据域(data regime)描述,强调使用可测量的证据、机制化的叙述,并遵守学术出版的严格约束和格式要求。
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ICDT理论论文结构指南
icdt-experiments
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274
本指南为提交至国际数据库理论会议(ICDT)的理论论文提供严谨的结构化指导。它强调证明和形式化证据是核心贡献,而非基准测试。文章指导作者如何根据其特定的理论主张(如复杂度、可表达性)匹配合适的学术证据,确保任何实验补充都必须是成比例、诚实且不取代核心理论证明。
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ICDT会议论文投稿审核指南
icdt-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
435
这是一份为作者准备国际数据库理论会议(ICDT)论文的全面审核指南。内容涵盖选择正确的投稿周期、遵守摘要和论文的两步截止日期、符合LIPIcs格式规范(不含参考文献的页数限制),以及确保提供完整、可验证的证明和严格的匿名化要求。建议在上传至Microsoft CMT前使用本指南进行自查。
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学术论文定稿发表流程
icml-camera-ready
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247
本指南详细介绍了学术论文从接受到定稿(Camera-Ready)的完整发表流程。内容涵盖了去匿名化处理、整合审稿人意见、撰写通俗摘要、进行格式检查,以及管理评审意见和利益冲突披露等所有关键环节,旨在确保论文符合顶级学术会议的发布标准。
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IEEE 可视化会议投稿策略
ieee-visualization-conference
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99
本指南为目标投稿至IEEE可视化会议(IEEE VIS)的作者提供全面的战略指导。它帮助用户评估论文是否适合该顶级会议,并指导如何将研究成果(如信息可视化、科学可视化)进行重构和定位,以满足会议对任务、视觉编码和评估的严格要求。
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计算实验与结果可复现性指南
ijoc-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
226
本指南为撰写学术论文提供了完整的计算实验流程和报告规范。它指导作者如何提高研究结果的可靠性和可信度,包括设计实验、处理随机性、规避调参伪影等问题。核心内容涵盖了高级统计分析(如性能曲线、非参数检验)以及构建完整的代码和数据可复现性仓库。
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计算实验与方法设计规范
ijoc-methods
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405
这是一份关于计算科学研究的综合实验设计指南。它指导用户如何构建符合高标准学术期刊要求的实验协议,涵盖了实例选择、基线方法、公平调参、硬件资源报告及统计验证等关键环节。旨在帮助研究人员确保实验结果的科学性、严谨性和可复现性,避免学术争议。
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学术计算成果展示与呈现
ijoc-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
457
详细指导作者如何将复杂的计算结果(如性能曲线、缩放关系、随机分布)转化为符合顶级学术期刊要求的、高度可读的展示图表和表格。内容涵盖性能分析、对数轴使用、统计分布展示等专业方法,旨在确保计算结论的呈现专业、有力,并具备高度的可复现性。
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科学成果物复现与发布指南
imc-artifact-evaluation
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386
本指南为研究人员提供了系统化的成果物(数据、代码、平台)发布和存档流程。它详细说明了如何确保研究成果具有高度可复现性、追踪数据溯源(Provenance),并满足顶级学术会议的评审和社区贡献奖励标准。
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IMF经济评论审稿人策略指南
imfer-referee-strategy
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263
本指南专为投稿IMF经济评论(IMFER)的学者设计。它帮助作者预判国际宏观经济和政策审稿人可能提出的最严苛的质疑点,例如跨国偏误、政策过度解读和识别假设漏洞。通过事先优化稿件结构,提高论文在专业评审中的说服力和可接受性。
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