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AI学术论文投稿与选题指南

prai-topic-selection
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本技能旨在为作者提供投稿《模式识别与人工智能》的选题和定位指南。它详细阐述了期刊在模式识别、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等核心AI领域的学科边界，帮助研究者判断选题的原创性增量、稿件类型（研究论文/综述）以及是否更适合改投其他兄弟刊，从而避免初审退稿。
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心理学荟萃分析方法论

psychbull-meta-analysis-methods
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本指南提供了严谨的统计学方法，用于学术界进行荟萃分析。它涵盖了标准化效应量（如Hedges' g、对数几率比）的计算、选择合适的模型（默认使用随机效应或多层次模型），并准确量化研究间的异质性（Q, I², τ², 和预测区间）。确保分析达到顶级心理学期刊的最新标准。
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经济学研究数据与代码复现政策

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本指南规定了学术期刊提交计算和实证论文的严格政策。它要求作者提供充足的数据、源代码和详细文档（包括运行顺序、随机种子和操作系统信息），以确保研究结果能够被他人完全复现，符合如Elsevier Option C等国际学术标准。
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罗博杯会议投稿策略指南

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这份指南为作者提供了判断机器人学论文是否适合罗博杯（RoboCup）会议的专业指导。它侧重于竞赛级的机器人领域，如足球、救援和服务机器人，帮助作者掌握正确的论文定位和叙事框架。指南强调，优秀的论文必须基于可复现的竞赛证据和严格的基准测试，指导作者将研究成果重构为符合顶级AI会议要求的竞赛视角。
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图形学研究证据报告规范

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这是一份针对计算机图形学和可视化领域（如SIGGRAPH）的学术论文撰写指南。它指导研究人员如何将技术声明（如“更高质量”、“更快速”）与可验证的证据相匹配。核心原则包括：与当前最佳方法（SOTA）进行正面比较、提供详细的定量指标（如PSNR、SSIM）、报告与硬件绑定的性能数据，以及进行科学的用户/感知研究，确保论文具有最高的学术严谨性，有效应对领域专家的质疑。
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计算机图形学可复现性指南

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本指南为计算机图形学研究提供了一套完整的可复现性框架。它指导用户如何记录和锁定所有依赖项（如资产、随机种子、硬件配置），处理浮点数和随机过程中的非确定性，最终确保任何读者都能从代码和数据中重新生成论文中的所有图表和性能数据。
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理论边界条件：界定理论适用范围

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本指南用于指导用户为社会学理论（ST）明确界定其范围、领域和固有局限。它强调将理论限制提升为强有力的理论主张，而非简单的免责声明。用户需从三个维度（实质范围、分析层面和历史背景）系统性地界定理论的适用条件，从而有效防止理论过度泛化，使理论论证更加严谨和深刻。
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高水平论文文献综述撰写指南

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本指南针对撰写高水平学术论文（如SSI）的“相关工作与文献综述”章节。核心要求是突出本文的创新高度和与现有工作的差异（delta）。指导用户按技术脉络组织综述，实现国内外文献的均衡覆盖，并区分普通论文与评述栏目的写作要求。
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研究设计与因果识别方法

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本指南是一份全面的学术研究设计方法论工具箱，旨在帮助用户构建具备高可信度因果识别性的研究。它详细介绍了一系列高级计量经济学模型，包括双重差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和实验设计，核心目的是解决变量间的内生性问题，从而准确推断因果关系。
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目标《柳叶刀糖尿病与内分泌学》

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本技能为作者提供了评估代谢、内分泌或糖尿病研究是否适合投递《柳叶刀糖尿病与内分泌学》的指南。它详细阐述了期刊的投稿偏好，强调大型随机对照试验、前瞻性队列研究和具有国际临床或政策意义的流行病学分析。内容涵盖了方法标准、报告指南（如CONSORT、STROBE）和官方投稿检查清单。请注意，本工具仅用于评估期刊匹配度，并非临床或监管建议。
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《柳叶刀呼吸医学》投稿指南

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本指南为投稿至《柳叶刀呼吸医学》的学者提供全面的撰稿指导。它详细阐述了期刊对呼吸和重症护理领域的高标准要求，尤其侧重于具有临床改变意义的随机对照试验和大型队列研究。该工具帮助作者检查文章是否满足严格的证据门槛、报告规范（如CONSORT、STROBE）以及专业的结构要求。
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可视化研究定位与撰写指南

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本指南指导作者撰写顶级可视化会议和期刊的“相关工作”章节。核心要求是采用“差异化”（delta-first）的撰写方式，不能简单罗列文献，而必须将新工作与多个交叉领域的现有研究进行对比，从而清晰、有力地证明研究的创新性和学术定位。
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