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ICDT会议论文投稿审核指南

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这是一份为作者准备国际数据库理论会议（ICDT）论文的全面审核指南。内容涵盖选择正确的投稿周期、遵守摘要和论文的两步截止日期、符合LIPIcs格式规范（不含参考文献的页数限制），以及确保提供完整、可验证的证明和严格的匿名化要求。建议在上传至Microsoft CMT前使用本指南进行自查。
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学术会议论文结构指南

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本文档详细指导了如何根据顶级学术会议（如ICDT）的严格要求撰写技术论文。核心原则是：主文必须具备独立性和自洽性，即使审稿人未阅读附录，也能判断研究结果的正确性与重要性。附录仅用于提供完整的证明，且必须内嵌在提交的PDF内部，禁止使用任何外部链接或在线补充材料。
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学术论文可复现成果物准备

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本文档指导作者如何为学术会议（如ICLR）准备可复现、可审阅的研究成果物。核心要求包括提供最小的重现路径、维护数据溯源、严格匿名化所有元数据，以确保学术成果的永久记录和可信度，从而满足同行评审的要求。
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学术评审回复撰写指南

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本指南提供撰写高质量、有策略的学术论文评审回复（Rebuttal）的方法。涵盖公开与限制性评论的区分、回复结构搭建、解决评审顾虑（如新颖性、可复现性）以及在学术讨论周期内维护专业记录的注意事项。
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ICLR论文定稿提交指南

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本指南详细介绍了ICLR论文被接受后，准备最终定稿版本（Camera-Ready）的全流程。它指导作者完成去匿名化、整合审稿讨论期承诺的修改点、完善OpenReview元数据，并准备海报、演示文稿和视频等所有提交材料，确保达到会议的发表标准。
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人工智能论文实证实验审计指南

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本指南旨在帮助研究人员为顶级机器学习会议设计和审计实验。它涵盖了进行机制分离的消融实验、鲁棒性测试（如数据漂移、随机种子）、公平基线和详细的计算资源报告等最佳实践，确保论文的实验结论是科学且可信的，以应对审稿人的质疑。
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学术论文创新点防御指南

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本指南为科研人员提供一套系统的方法论，用于撰写和强化论文中的“相关工作”部分。它指导作者如何准确界定自身工作的创新点，区分组件相似性与科学问题重合性，从而在顶级人工智能会议的公开评审中构建具有高度说服力的学术论证。
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机器学习研究可复现性标准

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本指南为学术作者提供一套详细的方案，确保机器学习研究论文具备高度的可复现性。内容涵盖了如何将论文中的每一个核心结论都映射到可验证的证据链上，包括记录随机种子、方差、计算资源消耗（训练和推理）、数据预处理流程和伦理声明。撰写可复现性声明，确保研究成果对学术界公开透明。
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学术会议论文评审策略

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本指南提供了一个全面的框架，帮助用户规划大型学术会议（如ICLR）的评审流程策略。内容涵盖了双盲评审周期、作者回应技巧、公开与私密讨论的管理，以及理解永久可见性如何影响最终决策。适用于准备高风险学术投稿的作者和审稿人。
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ICLR会议论文投稿审核指南

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本指南为大型人工智能/机器学习会议（如ICLR）的论文投稿提供全面的审核清单。它涵盖了双盲匿名性维护、页面限制、LLM使用披露和规避拒稿风险等关键环节。在使用前对照检查，确保论文符合所有学术规范，并准备好在OpenReview上发表。
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政治学研究选题适用性评估

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本技能旨在帮助政治学研究人员评估其研究选题是否符合《美国政治科学评论》(APSR)的发表标准。它强调论证研究的“总体学科重要性”，而非仅仅局限于本子领域的新颖性。内容涵盖了研究框架搭建、贡献类型确定和文章类型的选择，是学术写作的必备工具。
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经济学综述文章撰写指南

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本指南旨在指导作者撰写高质量的学术综述文章。它强调文章必须具备权威性、高度可读性和前瞻性，确保文章结构严谨，能吸引非本领域专家阅读，并最终提出具体的未来研究议程。
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