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可视化实验评估与设计指南

vis-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
413
本指南为撰写高水平学术论文（如IEEE VIS）提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型（感知、系统、算法等），设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查，确保研究结论的科学权威性。
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学术论文审稿回复与修改指南

vldb-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
341
本指南提供了一套应对顶级学术会议（如VLDB）“修改”（revise）判决的系统流程。它指导作者将审稿意见视为正式合同，规划修改时间线，构建实验，并撰写结构化的回复文档，确保每一个修改点都得到清晰、可追溯的解释和证据支持。
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系统性能评估与实验设计指南

vldb-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
400
本指南为数据库或系统论文提供一套严谨的实验设计框架。它指导作者如何从多个维度（如工作负载真实性、基线公平性、扩展性曲线、性能损耗点）构建实验，以应对学术界高度质疑的审稿人。
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系统论文可复现性标准

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206
本指南为系统性实验论文提供高标准的复现性指导。它要求作者详细披露硬件、软件、数据、工作负载和测量细节，确保所有性能声明可追溯到原始数据。特别强调了消除系统非确定性、记录竞争对手配置和构建完整的追踪链，以满足顶级学术会议的严格要求。
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WACV实验设计与审核指南

wacv-experiments
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217
本指南为研究人员提供了设计和审核计算机视觉（CV）实验的结构化方法论。它详细阐述了WACV等会议上应用和算法两个赛道的关键区别，重点强调了在实际部署约束条件（如能耗、延迟）下报告性能，并确保与基线模型进行公平、严谨的比较。适用于修改提交稿件以达到高评审标准。
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《水资源研究》投稿指南

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334
本指南为水科学和水工程领域的作者提供全面的投稿指导。它详细阐述了《水资源研究》期刊对稿件的严谨要求和高标准，涵盖了文章主题范围、机械机制的深度研究、严格的实验设计（如质量平衡和对照）以及标准的学术结构，帮助作者确保文章具有显著的理论或方法学突破。
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Web会议实验设计与评估指南

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194
本指南为撰写Web会议（WWW）论文的作者提供实验设计和证据评估的详细标准。它指导作者如何确保实验证据的规模、时效性和真实性与研究主张严格匹配，涵盖了数据溯源、避免数据泄露（如时间或流行度泄露）、建立严格基线模型以及进行稳健的统计分析，以达到最高的学术严谨性。
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WACV投稿论文定位与策略

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357
本指南帮助作者评估计算机视觉论文是否适合投稿至WACV。它指导如何重构论文叙事，确保研究重点突出实际应用、系统实现和扎实的实验验证，从而提升论文在顶级视觉会议的命中率和接受度。
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机器学习实验评估设计指南

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本指南提供了一套全面的框架，用于设计和撰写顶级学术会议（如WSDM）要求的、严谨且有说服力的机器学习和信息检索实验评估部分。内容涵盖了四大证据维度：有效性、有效性验证、计算效率和鲁棒性。详细指导了时间分割、基线选择、消融实验、性能报告等关键协议，确保您的论文实验部分经得起最严格的同行评审。
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文档结构化检验报告提取

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maziyarpanahi/openmed
284
本技能能够自动检测并从扫描图像、照片、CSV/TSV等多种来源提取结构化的实验室表格面板。它将复杂的视觉报告数据转化为干净的结构化行记录，包含检验项名称、数值、单位、参考范围和异常标记。该功能是准备医疗数据进行LOINC/UCUM编码和映射至FHIR资源的关键前置步骤。
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将观察值名称映射至LOINC代码

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本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称，映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型（成分、属性、时间、系统、量表、方法），来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务，支持US Core实验室结果和UCUM单位，确保代码的准确性和标准化。
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实验室数值解析与异常标记

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maziyarpanahi/openmed
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本技能用于解析临床文本中的实验室数值。它能够解析参考范围（如“135-145”或“<5”），并为给定数值推导出结构化的异常标记（低、正常、高、临界）。该功能天生支持单位无关性，并能尊重源自实验室本身的显式标记，是结构化临床数据提取和解读流程的关键工具。
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