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高性能计算论文写作指南
hpca-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
490
本指南为顶级计算机架构(HPCA)学术论文提供了严格的结构和写作规范。核心要求是围绕单一的“机制到行为”主张构建论点,必须通过测量成本量化问题动机,确保提出的机制具备可复现性,并且所有的性能数据都必须明确指出其测量工具和环境。它详细指导了论文的“首页弧线”结构。
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HRI产物评估与可重现性指南
hri-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
395
本技能指南用于指导用户如何科学、透明地打包人类-机器人交互(HRI)研究的产物。由于HRI研究的产物复杂,涉及人类受试者、机器人行为和大量研究材料,本指南提供了从伦理到技术层面的指导。它强调了如何组织脱敏数据、分析代码和行为规范,确保产物的可信度、可重现性和可引用性。
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学术会议论文回复指南
hri-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
495
详细介绍了撰写顶会(如HRI)论文回复(Rebuttal)的策略和方法。指导用户如何系统性地对审稿意见进行分类(误读、可修正、固有局限),重点解决研究设计、统计学质疑等关键问题,确保回复内容具有高度可信度和操作性。
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人机交互实验研究方法
hri-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
52
本指南为人在机交互(HRI)领域提供全面的实验方法论指导。内容涵盖了从实验设计选择(被试间/被试内)到统计学严谨性、样本量计算和伦理规范(如WoZ披露)的整个研究周期。旨在确保研究具备高度的学术严谨性和可信度。
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HRI相关工作撰写指南
hri-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
114
本指南专为撰写跨学科的HRI论文相关工作部分设计。它指导作者如何同时覆盖机器人学、人机交互、心理学和设计等多个知识领域,强调采用“新颖性优先”(delta-first)的论证结构,并确保引用符合双盲评审要求,提升论文的专业度和深度。
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人机交互可复现性与开放科学
hri-reproducibility
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299
本指南指导研究人员如何为具身智能人机交互(HRI)论文构建可复现性报告。由于HRI涉及人类参与者和物理环境,可复现性重点在于透明化研究流程、机器人行为规范、分析代码和去标识化数据。旨在帮助作者系统性地构建完整的复现包,增强学术论文的信度和说服力。
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HRI论文提交审核指南
hri-submission
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70
本指南是提交HRI会议全篇论文的全面审核清单。它指导作者完成关键的提交流程,包括遵守两阶段截止日期(摘要和论文)、选择正确的技术方向、处理严格的格式要求(8页限制)、确保PDF、视频和数据等所有材料的最高等级匿名化(双盲审核),以及满足参与者伦理审批要求。
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人机交互论文补充材料规划指南
hri-supplementary
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446
本指南用于规划人机交互(HRI)学术论文的投稿结构。它指导作者区分论文核心的决策性内容(必须留在正文内)和补充材料(如扩展表格、问卷、代码集)。重点强调视频素材的处理,要求视频简洁、可读,并必须进行彻底的去标识化处理,以符合双盲评审要求。
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人机交互论文投稿指南
hri-topic-selection
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193
本文为撰写人机交互(HRI)论文提供了全面的投稿决策流程。它指导作者通过“具身性”和“人机互动”双重测试,判断论文的核心贡献点,从而决定是否适合HRI,还是应投稿给CHI或ICRA/IROS等其他专业会议。同时,文章详细介绍了HRI内部的五个技术轨道,帮助作者选择最匹配的投稿方向。
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人机交互会议投稿流程规划
hri-workflow
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488
本指南提供了一份完整的HRI会议论文投稿逆向规划流程。它强调了研究人员必须将重点放在实验阶段(如伦理审批、参与者招募和数据收集),因为这些过程耗时最长,远超论文撰写时间。内容涵盖了从摘要到终稿的整个学术周期,并包括了alt.HRI等并行投稿路径。
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人机交互论文写作指南
hri-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
342
本指南用于撰写高水平、跨学科的人机交互(HRI)学术论文。它指导作者如何从人与机器的交互问题入手,清晰界定研究空白、实验设计和假设,确保所有的论述和结论与实验证据成比例,并严格控制论文篇幅和结构。
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人力资源研究数据分析方法论
hrm-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
276
本指南为人力资源管理领域的研究人员提供了一套严谨的数据分析框架。它详细指导如何使用多层次模型(HLM)、结构方程模型(SEM)、中介和调节效应等,确保分析的统计学严谨性和可信度。内容涵盖从数据结构到结果报告的完整实证流程,旨在大幅提升学术论文的实证研究质量。
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