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CCS论文成果物评估指南
ccs-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
190
本指南详细介绍了如何在ACM CCS等顶级学术会议上打包和评估论文支持的成果物。它概述了获得不同ACM徽章(如功能性、可重用性、结果可复现性)的标准,确保漏洞利用代码、防御系统和实验数据等支持证据是完整的、可复现的,并为评审委员会提供了详细的文档和操作指南。
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化学工程期刊投稿指南
chemical-engineering-journal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
55
本指南为目标投递高影响力的化学工程期刊的作者提供帮助。它指导作者将研究工作从单纯的材料合成,转化为具有清晰机制洞察力的实际应用过程。核心要求包括催化、分离、功能材料和在真实工艺条件下的性能指标评估。
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复合材料工程期刊投稿指南
composites-part-b-engineering
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
407
本指南旨在帮助作者评估投稿论文是否符合《复合材料B:工程》期刊的学术标准与研究深度。内容涵盖了复合材料力学、先进制造工艺、多尺度建模和功能性复合材料等前沿领域。核心要求是研究必须展示出清晰、机制驱动的“材料到结构”的科学进步,并需要严格的定量实验数据支撑。
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学术论文可复现性评估
conext-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
390
该指南描述了将接受的学术论文转化为可选ACM可复现性徽章的流程。它指导作者完成严格的评估周期,从提交前的参与确认到提供详细的工件描述。核心目的是证明研究成果在可用性、功能性、可重用性和可复现性方面都是可靠和透明的。
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CoNEXT网络实验评估标准
conext-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
390
本指南为网络研究人员提供了一套严谨的实验评估框架,确保研究结论具备最高的可靠性和可复现性。它指导作者如何超越简单的仿真测试,要求使用真实的硬件或测试平台,详细记录数据来源和配置流程,并提供完整的统计学不确定性分析。
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网络论文相关工作撰写指南
conext-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
245
本指南为撰写顶级网络会议论文(如CoNEXT)的“相关工作”部分提供指导。核心在于构建“增量论证”(delta argument),而非简单罗列文献。它指导作者如何将工作定位到主流网络领域(如SIGCOMM, NSDI),涵盖关键领域(如IMC/SIGMETRICS),并严格遵守匿名评审和引用规范,确保创新点清晰可测。
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网络论文可复现性标准指南
conext-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
308
本指南为网络研究论文作者提供可复现性最佳实践。详细指导如何记录和锁定实验的痕迹、配置、环境和数据处理流程,确保论文的实验结果可被验证。特别强调了在投稿前进行准备,以最大化学会在学术界的影响力。
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CoNEXT论文评审流程指南
conext-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
437
本文详细介绍了CoNEXT会议的论文投稿和评审流程。它涵盖了双盲评审、两轮TPC讨论,并强调了“一次性大修”的性质,使其流程类似于期刊的修改与重投。旨在为作者提供系统性的指导,帮助其理解从提交到最终发表的学术全过程。
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CoNEXT投稿审核指南
conext-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
461
本指南是CoNEXT投稿的全面审核手册。它系统性地指导研究人员完成论文准备的各个关键流程,内容涵盖选择正确的投稿周期、遵守ACM格式和页数限制、管理注册与提交流程、确保双匿名评审合规性,以及如何防止工件和元数据中的身份泄露,帮助提高论文的投稿成功率。
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CoNEXT论文写作风格指南
conext-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
205
本指南详细介绍了适用于投稿CoNEXT等顶级网络系统会议的论文结构和写作要求。核心在于强调从真实部署背景切入,将每一个技术主张与实际测量证据严格挂钩,并主动讨论论文的局限性,确保文章具备最高的学术严谨性。
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机器人学习论文“相关工作”撰写指南
corl-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
177
本指南详细指导作者如何在高度交叉的机器人学习领域构建论文的“相关工作”部分。内容涵盖了如何覆盖多种前沿文献流(如机器学习、经典机器人学、机器人学谱系、VLA模型),并强调了遵循严谨的学术引用规范和定位技巧。
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EDA论文成果包构建指南
dac-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
411
本指南为在DAC等学术会议提交研究论文时,构建可信、可复用且可验证的电子设计自动化(EDA)成果包提供详细指导。核心理念是建立社区信任和确保科学可复现性,而非追求会议证书。指导作者必须包含固定的工具链版本、标准基准、清晰的运行路径,并在DOI档案库进行归档。
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