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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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EDA研究的严谨评估指南

dac-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
437
本指南为电子设计自动化（EDA）领域的顶级会议提供了严谨的论文评估标准和检查清单。内容涵盖了从使用标准基准测试集（如ISPD、EPFL）到报告完整PPA指标、运行时长，再到对机器学习模型进行防止数据泄露和确保泛化能力的具体要求，旨在确保所有研究评估的公平性和科学性。
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EDA论文相关工作撰写指南

dac-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
180
本指南详细介绍了如何在顶级设计自动化（EDA）会议（如DAC）撰写“相关工作”部分。它指导作者不能停留在简单的文献综述，而是必须构建一个“增量声明”（delta statement）：明确指出现有技术的局限性，并量化描述本文相对于前沿技术的独特提升点和性能增益。
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EDA研究可复现性指南

dac-reproducibility
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438
本指南提供了一套完整的电子设计自动化（EDA）研究可复现性标准。它指导用户如何固定基准测试集、披露工具链和工艺流程（PDK）版本，并管理随机性数据和机器学习模型的输入数据集，确保学界对半导体设计结果的验证性和可信度。
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DAC研究论文评审流程

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285
本指南详细描绘了DAC（设计自动化会议）研究论文的评审流程模型。它阐述了评审过程的“双盲、TPC驱动、单次决策”特点，强调了论文必须在“新颖性”和“可量化性能提升（QoR）”之间取得平衡。文章指出了学术界对证据公平性、基准可信度和消融实验的高标准要求，并将其与其它会议的评审机制进行了对比。
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EDA与芯片项目投稿决策指南

dac-topic-selection
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210
本指南旨在帮助研究人员和从业者，确定其EDA或芯片设计项目最合适的投稿会议和轨道。它详细区分了DAC的“研究稿件”和“工程实践”两个主会，并指导用户判断其贡献是否是算法创新、测量性能提升（QoR），还是实际工业流程经验。同时，也指引了与其他顶级EDA或架构会议的投稿选择。
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硬件级科学可复现性标准

fast-reproducibility
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211
本指南详细介绍了科学研究的严格可复现性标准，特别适用于涉及存储系统和硬件依赖的领域。它要求作者记录的不仅是代码，还必须包括具体的设备型号、固件版本、设备使用状态（如老化和写入量）以及完整的测量流程，确保研究结果可被同行验证。
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硬件架构评估方法论审计

hpca-experiments
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141
本指南提供了一套全面的框架，用于审核和提升硬件架构论文的科学严谨性。核心要求包括明确“保真合同”（工具、范围、配置），确保所有性能宣称都必须由可信的测量工具支持，同时强调捕获真实的机器运行状态，并要求报告结果应以工作负载分布形式呈现，而非单一平均值。
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科学结果可复现性指南

hpca-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
286
本指南旨在提供一套严谨的方法论，确保包含硬件架构和模拟的计算研究结果能够完全复现。核心要求是固定整个结果链条，包括模拟器提交、配置文件、工作负载、采样区域及统计脚本，并为每个图表建立详细的“清单”（manifest）。此外，指南还强调记录硅片运行时的机器状态和对环境的容器化管理，以防止时间推移带来的数据漂移。
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信号处理实验设计与审计指南

icassp-experiments
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78
本指南旨在为信号处理、音频和语音领域的科研人员提供实验设计的最佳实践。内容涵盖了如何根据任务特性（如语音识别、增强）选择标准评估指标、如何建立当前最先进的基线模型，以及如何系统性地跨多个操作条件（如信噪比、混响时间）进行测试，确保实验结果的学术严谨性和可靠性。
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机器人实验方法论与报告规范

icra-experiments
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442
本指南详细指导机器人研究人员如何设计和报告科学严谨的实验结果。内容涵盖了从仿真到真实世界的证据级别提升、统计分析的最佳实践、基线公平性设置，以及量化仿真到现实环境的性能差异，是投稿顶会必备的实验方法论规范。
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机器人科学可复现性标准指南

icra-reproducibility
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416
本文为机器人学研究论文提供了达到高标准科学可复现性的指南，尤其强调了硬件实验的验证过程。它提出了一种分层验证体系，将结果分为“可重跑”（代码和仿真）和“可审计”（硬件日志和协议）。指南指导研究人员建立完整的硬件规格清单，记录原始传感器数据包，并诚实地报告系统中的确定性与随机性，确保研究成果的透明度和可验证性。
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