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网络安全研究可复现性指南

ndss-reproducibility
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399
本指南为网络安全研究人员提供一套系统性的可复现性流程。它指导用户固定实验环境、处理敏感的网络数据轨迹、维护详细的实验声明账本，确保研究结果具备高度的科学可审计性和可验证性。
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机器学习实验严谨性审计

neurips-experiments
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429
本指南旨在帮助研究人员在提交顶尖机器学习会议论文前，系统性地对实验证据进行压力测试和审计。涵盖了基线模型、消融实验、鲁棒性验证、数据泄露检查等多个环节，确保研究成果具有高度的科学性和可复现性。
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传感系统实证评估设计指南

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248
本指南为传感器系统（如活动识别）提供了严谨的实证评估设计和审计框架。它强调了采用跨受试者测试、使用真实人类受试者数据、报告事件级指标（如Macro-F1）来确保结果的可靠性。内容覆盖了从避免数据泄露到构建公平基线，旨在帮助研究人员建立经得起学术质疑、具有高度可信度的实验证据链。
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强化计算理论证据证明

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230
本指南阐述了在高度理论化的计算领域（如分布式系统）提交论文所需的严谨证据标准。它强调核心在于提供数学证明，而非经验测试。用户需要学习如何建立匹配的上下界、审计模型假设的鲁棒性，确保算法的正确性和最优性。
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推荐系统实验设计与审计指南

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本指南为推荐系统（RecSys）研究提供了完整的实验设计和审计框架。它指导用户如何确保实验的严谨性，涵盖了时间分割处理、消除评估偏差（如曝光和热门度偏差）的最佳实践，并强调了如何利用高级离线评估指标（如IPS、A/B测试）建立离线结果与实际在线行为之间的可信桥梁，适用于学术论文撰写。
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研究综述证据图表设计指南

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本指南详细介绍了系统综述、元分析和批判性综述中必备的“证据展示图表”，包括PRISMA流程图、森林图、证据矩阵等。这些图表不只是装饰，而是构成研究证据链的关键部分，帮助读者快速审计研究过程，掌握核心综合结论，确保方法论的严谨性。
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传感系统实验评估规范

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本指南提供了一套全面的传感器系统（SenSys）实验评估审计清单。它要求在五个核心轴线上执行严谨的真实世界测量，包括能耗、设备端延迟、真实地基真值、部署环境拟真度以及嵌入式AI足迹。旨在确保研究成果基于实际硬件测量，而非模拟或理想化基线。
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云系统评估严格指南

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本指南提供了设计和审计云系统评估的全面最佳实践。它要求所有的系统性能主张必须基于真实或高度逼真的部署证据，而非单纯的模拟。核心关注点包括报告尾部延迟（p99）、准确的成本模型，以及在大规模和多租户环境下的可验证行为。
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离散算法可验证性审计

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159
本指南提供了一个系统性的框架，用于确保高级算法论文的数学论证具有高度的可验证性。它要求作者建立完整的证据链，详细记录定理声明、计算模型假设、常量状态，并提供机器可复现的证明步骤，确保论文论证的严谨性和可靠性。
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系统实验可复现性指南

sosp-reproducibility
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214
这是一份针对操作系统和复杂系统研究的严谨方法论指导。它详细介绍了如何固定实验环境（包括操作系统、固件和硬件），自动化数据采集，并确保所有图表均通过脚本生成。其目的是确保实验结果具备高度可审计性和完全可复现性，应对学术评审中的挑战。
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科学期刊投稿全流程审计清单

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本审计清单是为投稿至《中国科学：信息科学》等高水平学术期刊作者设计的全流程检查工具。它系统性地覆盖了文章的各个关键环节，包括LaTeX格式要求、中英文双语摘要撰写、国际学术规范（如参考文献标准）和学术伦理要求。作者应在最终投稿前，使用此清单进行彻底的质量把关，确保稿件达到发表标准。
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安全实验评估与严谨性审计

usenixsec-experiments
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本指南是一份全面的安全实验审计清单，旨在帮助用户根据顶级学术会议（如USENIX Security）的标准，系统性地设计和评估安全实验。它覆盖了从构建适应性攻击模型、计算真实基率下的误报率，到确保随机结果的统计严谨性及现场系统的伦理合规性等多个关键维度。
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