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电化学电源期刊投稿定位指南
journal-of-power-sources
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
401
这是一个用于评估电化学电源器件(如电池、燃料电池)论文是否适合投稿《Journal of Power Sources》的专业指南。它指导作者将材料发现重新构建为以器件性能、电化学机制和严格测试标准为核心的科学叙事,确保研究的深度和广度达到期刊要求。
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科学成果可复现性打包指南
micro-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
62
本指南详细介绍了如何为学术论文(尤其是微架构领域)准备复杂的、可验证的研究成果物。它指导作者如何打包模拟器、配置和数据,以确保成果达到“可复现”的学术标准。核心在于解决时间预算问题,通过分层级的测试入口(烟雾、关键、完整)和规范的目录结构,确保评估者能够高效、可靠地重现论文结果。
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微架构设计评估最佳实践
micro-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
403
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。
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微架构论文相关工作撰写指南
micro-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
94
本指南详细介绍了如何在顶级的微架构会议(如MICRO)撰写“相关工作”部分。它强调相关工作应是一个“机制分类法”(mechanism taxonomy),而非简单的文献综述。作者需学会从结构和成本角度深入对比现有工作,纳入学术界和工业界的披露信息,并使用dblp等工具验证所有引用源的准确性。
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微架构可复现性最佳实践
micro-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
本指南为微架构研究人员提供一套系统性的可复现性流程。它要求记录所有关键的实验输入和配置(如模拟器版本、工作负载、功耗模型等),生成完整的运行清单(manifest),确保任何实验结果都能被第三方准确地重新验证和复现。
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顶级会议论文评审流程指南
micro-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
449
本指南详细描绘了微架构类学术论文的完整评审流程模型,以顶会(如MICRO)的周期为蓝本。它覆盖了从论文提交、双盲评审到反驳/修改窗口的全过程时间线和标准。内容深入解析了评审专家关注的重点,包括机制新颖性、方法论可信度和成本分析,为作者提供了完善工作、提升论文质量的实战策略。
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微架构会议投稿指南
micro-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
140
本指南旨在帮助研究人员准确判断其微架构工作最适合投递到哪个顶级会议(如MICRO, ISCA, ASPLOS等)。它提供了详细的评估标准,包括机制的物理驻留性、硬件成本分析和系统范围界限,确保研究定位精准。
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计算机架构研究流程规划
micro-workflow
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126
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。
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微机架构论文写作指南
micro-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
375
本指南详细阐述了顶级微机架构会议(如MICRO)论文的写作标准和结构要求。它指导作者如何构建严谨的“四重论证”:从实际工作负载的特征分析,到机制的详细设计,再到全面的成本效益评估,确保文章具备严谨的工程论证色彩。
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ML系统性能可复现性与基准测试规范
mlsys-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
199
本指南提供了ML系统性能基准测试的严格可复现性标准。它详细介绍了如何系统性地控制非确定性来源(例如热漂移、随机种子),并固定从硬件、驱动到框架和推理策略的完整技术栈,确保性能结果具有科学的、可被外部验证的可靠性。
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MLSys会议审稿流程解析
mlsys-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
75
本指南详细解析了MLSys学术会议的论文评审流程,涵盖了从提交到决策的完整周期。它着重讨论了混合式的(ML与系统)审稿人池带来的挑战,并提供了针对工作负载代表性、基线强度和证据范围匹配等关键技术问题的应对策略,帮助作者优化论文的接受率。
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MLSys会议投稿全流程规划
mlsys-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
441
这是一个用于管理机器学习系统会议(MLSys)投稿全生命周期的项目指南。它涵盖了完整的科研项目周期,从选题、论文撰写,到处理审稿意见、提交实验成果,直至最终的会议发表。内容强调了时间节点的倒推规划、关键资源(如GPU时间)的管理,以及如何预先应对各种项目失败模式和决策分支。
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