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搜索 可复现性 ，共找到 425 条记录
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机器人科学可复现性标准指南

icra-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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ICSE论文成果物评估指南

icse-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
152
详细介绍了学术会议（如ICSE）投稿后成果物（Artifact）的评估流程。指导作者如何做好成果物的打包、归档（DOI）、确保可复现性、开放许可，从而获得权威的ACM徽章认证。这对于提升研究工作的可信度和专业度至关重要。
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软件工程实验设计规范

icse-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
54
本指南为软件工程（SE）领域提供了顶级学术会议（如ICSE）级别的实验设计和报告标准。它指导作者如何确保研究的严谨性，包括证据与主张的匹配、非参数统计方法的应用、AI模型的消融研究，以及通过威胁驱动式设计来增强论文的科学性和可复现性。
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ICSE研究可复现性与可验证性

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169
详细介绍了在顶级学术会议（ICSE）投稿中，如何构建研究的“可复现性”和“可验证性”证据链。指导作者遵循开放科学政策，撰写准确的数据可用性声明，并记录所有实验的完整来源（Provenance），确保研究结果经得起独立审查。
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学术研究可复现性与证据链指南

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376
本指南为学术研究人员提供了一套系统性的方法论，用于确保论文的成果具备高水平的可复现性和可验证的证据链。它详细指导如何管理数据可用性声明、固定研究证据的来源（Provenance Pinning），并实现研究结论与原始证据的精确映射，以满足顶级学术会议的严苛要求。
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顶会安全实验审计指南

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328
本指南提供了针对顶级学术会议（如IEEE S&P）的安全研究设计、验证和报告的严格标准。内容涵盖自适应对抗模型、测量有效性（抽样、伦理）、统计报告、建立强基线和消融实验，确保研究证据具备高度鲁棒性和可复现性。
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安全研究结果可复现性指南

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399
本指南为安全和机器学习研究的作者提供了严谨的方法论，旨在确保实验结果的长期可复现性。它要求作者“固化测量环境”，记录硬件、软件和网络状态；同时指导如何报告概率性攻击的详细试验次数和种子，确保论文证据链的完整性和严谨性。
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经济实证论文复制包与附件构建指南

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372
本指南详细介绍了提交至国际经济评论（IER）等期刊时，构建完整复制包和证明附录的严格要求。它涵盖了数据存款必须包含的内容（数据集、程序、README）以及如何构建一个独立、完整的证明附录，确保研究达到最高的科学严谨性和可复现性标准。
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学术成果可复现性物证打包指南

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486
本指南提供了在顶级AI会议（如IJCAI）投稿时，打包研究物证（包括代码、数据、证明、模型）的最佳实践。它指导研究人员创建令人信服、匿名且可复现的证据，以支持其研究成果，尤其是在缺乏正式物证评估机制的情况下。
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顶级AI会议实验审计指南

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97
本指南为撰写顶级AI会议论文（如IJCAI）提供了全面的实验审计标准。它指导用户如何构建严谨的实验设计，要求报告完整的基线对比、消融实验、超参数细节、计算环境和伦理风险，确保研究结果具备高度的可复现性和学术说服力。
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AI研究可复现性最佳实践

ijcai-reproducibility
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497
这是一份关于提升AI研究可复现性的最佳实践指南。文章详细介绍了在顶级AI会议上，如何为不同的贡献类型（如算法、理论、多智能体系统和数据集）提供足够详实的证据链。它指导研究者收集如伪代码、随机数种子、完整证明和公开数据集等关键信息，从而将研究的可靠性等级提升至“令人信服”的水平。
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AI学术论文补充材料撰写指南

ijcai-supplementary
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223
本指南详细介绍了顶级AI学术会议的论文补充材料撰写规范。它指导用户如何区分主文、技术附录、代码数据和重新提交材料，强调文件分离、匿名化处理，确保核心论文的自洽性、可复现性和高质量提交。
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