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英文学术期刊投稿流程规划

en-journal-workflow

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这是一个高阶的学术指导流程，用于帮助用户选择最适合其研究成果的英文学术期刊。它不替代任何单篇期刊指南，而是要求用户首先从贡献类型、研究方法、学科领域和投稿目标四个维度进行全面分类，从而实现稿件的最佳定位和重构，指导论文的投稿路径。

Gitmoji 提交信息生成器

github/awesome-copilot

本技能根据 Gitmoji 规范生成结构化、富含表情符号的 Git 提交信息。它能够分析代码差异、暂存文件或用户描述，自动判断本次修改的核心意图，并选择最匹配的表情符号来分类提交，生成清晰、易读的提交消息，仅提供文本供用户复制，不会执行任何 Git 命令。

科学结果可复现性指南

hpca-reproducibility

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本指南旨在提供一套严谨的方法论，确保包含硬件架构和模拟的计算研究结果能够完全复现。核心要求是固定整个结果链条，包括模拟器提交、配置文件、工作负载、采样区域及统计脚本，并为每个图表建立详细的“清单”（manifest）。此外，指南还强调记录硅片运行时的机器状态和对环境的容器化管理，以防止时间推移带来的数据漂移。

ICDM学术论文可复现性指南

icdm-reproducibility

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本指南旨在帮助研究人员为顶级数据挖掘会议（如ICDM）撰写论文时，确保研究结果具有极高的可复现性。它详细阐述了在三盲评审和严格页面限制下，如何管理和报告关键工件，包括配置文件、随机种子列表和匿名化的代码包，确保科学发现的严谨性。

安全会议成果物提交与评估指南

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本指南详细介绍了如何在论文被接受后，为顶级安全会议（如IEEE S&P）准备和提交安全研究成果物。内容涵盖了三种评估认证（可用性、功能性、结果重现性），包括了对漏洞利用代码和恶意软件的敏感处理约束，并提供了优化提交结构（如README、Docker文件）的最佳实践，确保外部评估者能够可靠地重现研究结果。

计算实验与结果可复现性指南

ijoc-data-analysis

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本指南为撰写学术论文提供了完整的计算实验流程和报告规范。它指导作者如何提高研究结果的可靠性和可信度，包括设计实验、处理随机性、规避调参伪影等问题。核心内容涵盖了高级统计分析（如性能曲线、非参数检验）以及构建完整的代码和数据可复现性仓库。

国际宏观数据重现性工具包

imfer-replication-package

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本工具包旨在确保国际宏观经济学研究的完全可重现性。它适用于使用复杂、多源且通常具有限制性数据的项目（如IMF或央行数据）。核心功能是记录完整的数据来源谱系、锁定运行环境，并提供详细的访问说明，从而让任何有权力的研究人员能够从零开始重建全部的分析结果。

INTERSPEECH投稿作者回复信撰写指南

interspeech-author-response

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本指南为作者提供在INTERSPEECH会议撰写审稿回复信的全面策略。它指导作者如何根据不同类型的专家（如语音工程师、科学家等）调整答复口吻，如何在有限的篇幅内高效回应，并遵循匿名原则，从而在元审稿人面前最大化论文的说服力，是学术投稿流程的关键技能。

科研成果可复现性指南

ipsn-reproducibility

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这是一份关于复杂传感器系统成果可复现性的综合指南。它涵盖了固件源代码、详细的硬件物料清单（BOM）、原始传感器轨迹、地面真值数据和校准测量等关键要素。本指南旨在确保科学主张具备可验证性，明确指出对物理设备、硬件和软件工具链的全部依赖关系。

机器人研究证据包评估指南

iros-artifact-evaluation

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提供一套结构化的指南，帮助研究人员为机器人学论文（如IROS）准备完整的证据和数据包。涵盖了硬件清单、运行日志、配置参数、代码和数据集等多个层面，确保研究成果的科学性、可复现性和可审计性，以应对审稿人的严格质疑。

计算机架构评估方法论指南

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本指南为计算架构论文提供了一套严格的实验设计和结果验证流程。它详细指导作者如何构建完整的评估方法论，包括定义仿真工具链版本、选择代表性工作负载、进行结果可复现性验证，并进行消融和敏感性分析，确保结果的科学性和严谨性。

期刊稿件预提交检查清单

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本清单是一份全面的投稿前检查指南，帮助作者在将科学手稿提交至顶级期刊（如JACS）之前，系统性地核对所有必需环节。它确保补充信息、晶体结构数据、复杂格式和伦理声明等所有细节均已准备就绪，有效避免因程序性错误导致的退稿或修改要求。

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