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USENIX安全会议论文提交指南
usenixsec-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
313
本指南详细介绍了USENIX安全会议学术论文的严谨投稿流程。内容涵盖从格式规范(13页正文、伦理考量和开放科学附录)到双盲匿名化检查、复杂的提交时间线管理,以及如何规避早期拒稿风险的全部关键步骤。
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USENIX安全论文写作指南
usenixsec-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
146
本指南为撰写USENIX安全会议的高标准技术论文提供框架。它要求作者必须以威胁模型为核心结构,用量化数据支撑所有安全声明,避免夸大其词。同时,指南详细指导如何将负责任的披露叙事和学术格式要求融入论文正文。
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可视化研究可复现性评估
vis-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
155
本指南详细介绍了可视化研究领域(如IEEE VIS)的科学可复现性标准。它指导作者如何为作品构建完整的可复现性包,以通过独立志愿者在干净环境下的测试。核心内容包括GRSI要求、使用Docker容器封装代码、提供数据溯源、以及建立图表与脚本的明确映射关系,确保研究结果的真实性和可追溯性。
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可视化实验评估与设计指南
vis-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
413
本指南为撰写高水平学术论文(如IEEE VIS)提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型(感知、系统、算法等),设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查,确保研究结论的科学权威性。
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实现可视化分析的可重现性标准
vis-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
366
本指南提供了一套在可视化分析论文中实现高标准可重现性的最佳实践方法。它强调了开放材料、可验证的代码和严格的文档记录,包括将图表映射到数据源、预注册研究、记录数据来源(provenance)以及明确报告可重现性等级(如开箱即用、脚本化)。
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可视分析论文评审指南
vis-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
97
详细介绍了IEEE VIS论文的投稿和评审流程。核心在于其期刊式的两阶段评估机制,强调“有条件接受”并非终点,而是进入严格的修改和重新审阅(R&R)周期。本指南帮助作者理解顶级学术会议的评审逻辑,优化初稿以应对科学和证据上的可修复缺陷。
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任务驱动可视化论文撰写
vis-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
268
本指南提供顶会级别可视化研究论文的修改框架,旨在将论文从“漂亮的图集”提升为“任务驱动的学术贡献”。核心要求是:所有视觉编码和交互设计必须基于分析任务进行论证;评估方法必须与技术贡献类型严格匹配;文章结构必须围绕数据和用户完成的分析任务展开,避免空泛的美学描述。
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学术研究可复现性评估指南
vldb-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
307
本指南详细介绍了为学术会议(如VLDB)准备可复现性研究成果的方法论。它指导作者系统地构建包含原型代码、输入数据、工作负载和分析脚本的完整技术包。目的在于确保外部评估者能够独立、准确地重现并验证研究中的所有核心结果,从而提高论文的学术可信度和可复现性。
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学术论文审稿回复与修改指南
vldb-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
341
本指南提供了一套应对顶级学术会议(如VLDB)“修改”(revise)判决的系统流程。它指导作者将审稿意见视为正式合同,规划修改时间线,构建实验,并撰写结构化的回复文档,确保每一个修改点都得到清晰、可追溯的解释和证据支持。
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VLDB论文定稿提交指南
vldb-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
167
本指南详细介绍了作者在VLDB会议论文定稿和提交过程中的所有环节。内容涵盖了严格的技术要求,包括使用正确的卷册模板、确保PDF/A标准合规(并嵌入所有字体)、遵循图表可读性规范,以及提供研究成果的永久存档链接(DOI)。同时,也提醒了相关的学术会议展示义务。
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系统性能评估与实验设计指南
vldb-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
400
本指南为数据库或系统论文提供一套严谨的实验设计框架。它指导作者如何从多个维度(如工作负载真实性、基线公平性、扩展性曲线、性能损耗点)构建实验,以应对学术界高度质疑的审稿人。
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系统论文可复现性标准
vldb-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
206
本指南为系统性实验论文提供高标准的复现性指导。它要求作者详细披露硬件、软件、数据、工作负载和测量细节,确保所有性能声明可追溯到原始数据。特别强调了消除系统非确定性、记录竞争对手配置和构建完整的追踪链,以满足顶级学术会议的严格要求。
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