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微架构设计评估最佳实践

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本指南提供了一个严谨的计算机体系结构设计评估框架。内容涵盖了从选择合适的仿真工具（如周期级模拟到硅片测量），构建可靠的基线模型，执行消融和敏感性分析，以及报告完整的性能指标（如几何平均值和开销分析），确保评估结果的科学性和可信度。

计算机架构研究流程规划

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本文档规划了计算机架构领域顶级会议的多年论文投稿全流程。它详细描述了从初稿到最终展示的整个研究生命周期，不仅关注时间节点，更强调评估周期（如仿真和计算队列）是整个项目中最核心的难点和时间瓶颈，适用于科研人员进行长期项目排期和风险管理。

计算材料科学投稿指南

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本指南专为计算材料学研究提供投稿指导，帮助作者了解该期刊的投稿标准。它强调研究必须采用DFT、分子动力学或机器学习等严谨的计算方法，并得出具有普遍意义的材料洞察或预测能力。核心要求包括方法学严谨性、可复现性和遵循FAIR数据原则，指导作者提升论文的学术深度。

并行系统实验设计指南

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本指南详细介绍了设计顶级并行系统和算法评估实验的严格方法论。它强调贡献必须同时满足“双重标准”：既要证明并发正确性（如线性可观察性），也要证明可量化的可扩展性（如强/弱扩展）。内容涵盖了建立强基线、测量规范（如方差、线程固定）以及应对高性能计算领域审稿人质疑的详细操作流程。

并行性能论文可复现性指南

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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。

并行计算论文投稿指南

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本指南帮助研究人员确定其并行和并发计算工作最合适的学术投稿平台。它通过核心问题“是并行性是重点，还是只是背景设定？”来界定PPoPP等顶级会议的适用范围。使用此框架区分专注于并行算法、编译器优化、并发理论还是硬件微架构的贡献，确保论文能够投到最匹配的会议。

机器人研究可复现性指南

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本指南旨在确保机器人学研究论文的科学可复现性。它将证据结构化为不同“可复现性层次”（如可重运行、可审计），明确区分了计算部分（代码、种子）和物理部分（机器人、环境、人为流程）。指南要求提供平台日志和原始试验记录，将学术论文中的信任声明转化为可验证、可审计的证据链。

SenSys投稿指南与定位

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本指南旨在为投稿者提供详细的投稿定位标准。它强调SenSys的核心要求是提交一个基于嵌入式约束（如能耗、存储、计算）的、经过实际硬件测量的感知或系统构建体。文章需证明贡献价值体现在物理资源限制下的系统实现，而非纯算法或网络机制。

图形论文相关工作撰写指南

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本指南详细指导如何在顶级计算机图形学会议（如SIGGRAPH）撰写“相关工作”部分。核心原则是：不按时间线，而是通过“能力增量”（Capability Delta）来定位创新点，覆盖渲染、几何、AI等多个技术领域，并掌握复杂的学术归属和对比论证技巧。

云计算系统工件评估指南

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本文档指导作者如何为学术会议（如SoCC）准备高质量、可评估的系统工件。它详细介绍了遵循ACM工件评审和徽章制度的最佳实践，强调必须提供可复现的测试环境、完整的文档和明确的溯源信息，特别是需要复现长尾延迟和成本结果。

SoCC论文评审流程模型

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本指南详细介绍了ACM云计算研讨会（SoCC）论文的严格学术评审流程模型。它涵盖了双盲、两轮评审的结构，强调了论文必须同时满足系统机制和数据测量（如尾延迟、成本）的严谨性。帮助作者了解如何根据顶级云计算会议的要求进行论文修改和优化。

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