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图形可复现性认证与评估指南
siggraph-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
281
本指南详细介绍了SIGGRAPH领域图形成果的可复现性认证流程(GRSI/CRCG)。该认证由社区志愿者执行,旨在验证论文代码是否可运行,并能否成功重现论文中的关键结果(如渲染图像、处理的网格)。它涵盖了从代码打包、资产管理、确保计算确定性到最终归档的全过程。
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SIGGRAPH论文最终版本准备指南
siggraph-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
451
本指南为作者准备SIGGRAPH论文最终版本(发表于ACM Transactions on Graphics, TOG)提供流程指导。它涵盖了超越简单修改的严格要求,包括期刊元数据(DOI、ACM版权、CCS概念)、正确的排版格式、代码/数据永久存档以及最终补充媒体的准备,确保论文达到专业出版级别。
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图形学研究证据报告规范
siggraph-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
332
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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图形论文相关工作撰写指南
siggraph-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
357
本指南详细指导如何在顶级计算机图形学会议(如SIGGRAPH)撰写“相关工作”部分。核心原则是:不按时间线,而是通过“能力增量”(Capability Delta)来定位创新点,覆盖渲染、几何、AI等多个技术领域,并掌握复杂的学术归属和对比论证技巧。
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计算机图形学可复现性指南
siggraph-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
399
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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图形学研究投稿路线图
siggraph-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
253
本技能帮助研究人员为计算机图形学和可视化项目提供战略定位。它评估贡献是否具有“图形学形态”(即必须展示视觉结果,并推进图形学主要轴线的进步),并根据作品的本质和成熟度,推荐最合适的投稿会议(如SIGGRAPH、CVPR、CHI等)和投稿赛道(双轨或仅期刊),指导论文投稿流程,是决定投稿的关键决策工具。
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学术会议论文投稿工作流
siggraph-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
414
本指南详细介绍了顶级计算机图形学会议(如SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia)的论文投稿全周期流程。内容涵盖从确定投稿周期、倒推关键里程碑(如结果视频制作、基线对比),到应对审稿意见、提交修改稿,直至最终定稿和现场展示的全部步骤,帮助研究人员高效规划和管理学术项目。
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计算机图形学论文撰写指南
siggraph-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
435
本指南详细介绍了顶级计算机图形学会议(如SIGGRAPH)技术论文的最佳结构和撰写规范。它指导作者如何构建引人入胜的“第一页叙事弧线”,利用核心展示图(teaser figure)来即时展示结果,同时强调学术上的诚实性,包括清晰地阐述论文的局限性,并遵守严格的篇幅限制。
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学术审稿回复与论文修改指南
sigir-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
313
本技能指南提供了一套完整的学术论文审稿回复框架。内容涵盖了在审稿窗口期进行精细化反驳、缺乏窗口时的预防性修改,以及论文被拒后的后续规划。它提供了从技术层面(如处理基线和显著性检验)到写作风格(如保持专业和克制)的实战策略,帮助作者提升论文的接受概率。
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信息检索实验设计与评估规范
sigir-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
335
本指南详细介绍了信息检索(IR)领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验(如配对t检验)的最佳实践,确保基线公平性,以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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SIGMETRICS成果可复现性评估
sigmetrics-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
451
这是用于学术会议(如SIGMETRICS)的论文成果封装和可复现性指南。它指导作者如何通过提供完整的、可运行的代码和数据,使其成果达到ACM的“功能性”、“可重用性”和“结果可复现”等徽章标准,确保研究结果的高度可信度和可验证性。
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SIGMETRICS一次性修改回复指南
sigmetrics-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
165
本指南详细介绍了SIGMETRICS会议论文“一次性修改”决策中的关键回复信撰写方法。核心是构建一个系统性的“变更台账”,确保作者能针对审稿人提出的每一个修改要求,在修订后的论文或附件中做出明确的回复、证明或解决。这是学术投稿和提高论文可接受度的必备技能。
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