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并行性能论文可复现性指南

ppopp-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档详细阐述了如何确保并行计算性能论文具有科学的可复现性。由于并行结果极度依赖于硬件架构、拓扑结构和运行时环境，因此必须全面记录所有细节，包括CPU/GPU规格、互连技术、线程亲和性策略、随机种子和编译器标志。核心在于证明性能的‘增长趋势’是稳健的，而非依赖于特定机器的绝对数据。

SenSys成果物评估与复现指南

sensys-artifact-evaluation

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本指南详细介绍了如何在SenSys等学术会议上获得成果物评估徽章（可用、功能、复现）。它强调构建“硬件可选路径”，确保评审人员即使无法获取原始测试平台，也能通过分级重放、详细记录数据溯源（如能耗、传感器数据）和烟雾测试来验证论文结果的可行性和准确性。

系统研究可复现性指南

sigmod-reproducibility

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本指南为数据系统和相关领域的研究人员提供了实现学术论文可复现性的方法论。它强调必须对每一个实验结果的来源进行严格追溯，要求记录代码版本、配置参数、数据集、工作负载和硬件环境等五个关键维度。指导作者报告分布统计量和维护“可复现性负债表”，以应对严格的同行评审。

系统实验可复现性指南

sosp-reproducibility

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这是一份针对操作系统和复杂系统研究的严谨方法论指导。它详细介绍了如何固定实验环境（包括操作系统、固件和硬件），自动化数据采集，并确保所有图表均通过脚本生成。其目的是确保实验结果具备高度可审计性和完全可复现性，应对学术评审中的挑战。

学术成果物打包与评估指南

uist-artifact-evaluation

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本指南详细指导作者如何为学术会议（如UIST）打包和展示研究成果物，包括代码、硬件设计和数据集。它涵盖了从初次评审的证据展示到长期公开重用的最佳实践，旨在确保研究成果的高度可复现性和可重用性。

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