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理论会议论文回复及应对指南
stoc-author-response
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
268
本指南详细介绍了顶级理论计算机会议(如STOC)的作者投稿策略。它涵盖了如何进行预先的质疑准备、如何在论文中结构化地应对潜在的批评,如何回复主席介导的技术疑问,以及如何撰写后续的重投备忘录,确保学术成果的说服力和完整性。
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理论计算论文证据呈现指南
stoc-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
437
本指南旨在明确理论计算科学论文中计算证据的恰当使用范围。它区分了哪些计算证据是合法的(如证明步骤、发现构造物或辅助说明),以及哪些不应作为核心论证的性能基准测试。帮助研究人员将工作结构化,使其符合基于定理的研究范式,确保计算元素能够增强核心理论贡献。
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理论论文证明可复现性标准
stoc-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
337
本指南提供了确保学术论文证明可复现性的严格标准,尤其针对证明内容分散到多个文档(如摘要和完整版)的场景。核心在于使用单源构建方法,防止定理表述漂移,确保所有数学声明具备最高的独立可验证性,是理论计算机科学研究的必备流程。
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STOC学术论文评审流程模型
stoc-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
87
本模型详细描绘了顶级理论计算会议STOC的论文评审流程。内容涵盖了程序委员会(PC)结构、外部审稿人的作用、核心评估维度(正确性、重要性、广度、新颖性)以及完整的投稿时间轴。它为作者提供了关于了解评审机制和最大化文章影响力的专业指导。
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学术论文附录结构撰写指南
stoc-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
336
本指南提供了一套撰写高难度学术论文附录的专业方法论。它指导作者如何结构化补充材料,确保论文的附加部分(如证明、扩展结果)即使在篇幅限制下,也能让审稿人轻松定位、理解和验证核心贡献。核心在于优化目录、严格管理引用指针和区分主文与附录的作用。
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理论论文投稿场所选择指南
stoc-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
366
本指南为研究人员提供了一个框架,帮助评估其理论计算机科学论文的广度与普遍意义。它介绍了“广度测试”(走廊、血统、技巧)和详细的投稿路线图,指导作者判断论文最适合投递到如STOC等顶级广谱会议,还是更适合投递到特定领域的专业会议(如SODA、ITCS等),从而提升学术发表的成功率。
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STOC学术论文投稿流程管理
stoc-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
227
本指南提供顶级理论计算机科学会议(如STOC/FOCS)的论文投稿全流程规划。它是一个详细的倒推式时间表,涵盖了从初步研究结果形成到论文撰写、内部验证、投稿、审稿管理以及最终展示汇报的所有关键里程碑和步骤。
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理论计算论文写作指南
stoc-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
190
本指南详细阐述了提交顶级理论计算会议(如STOC)论文的结构和风格要求。它指导作者如何构建从定理陈述到技术综述的完整流程,涵盖了如何保持符号经济性、合理分配篇幅,以确保论文在有限页数内达到最高的学术严谨度和跨领域可读性。
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科学学研究投稿定位指南
studies-in-science-of-science
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
291
本指南旨在帮助作者系统性地为《科学学研究》期刊优化稿件。它详细阐述了目标期刊在科学计量、知识网络和科技政策等领域的理论和方法论要求,指导用户如何提升文章的理论贡献度,避免常见的误投和拒稿风险,是学术论文的定位和重构工具。
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成果物提交与评估指南
tacas-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
352
本指南详细介绍了学术会议(TACAS/ETAPS)的成果物(Artifact)提交和评估流程。它阐述了包含工具演示和研究案例的强制性两轮评估机制。作者必须确保成果物具备高度的可复现性,并按照标准打包,以获取“可用”、“功能”、“可重用”等徽章,确保在清洁虚拟机环境下的兼容性。
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形式化验证实验评估指南
tacas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了形式化验证工具和算法实验评估的最佳实践。它强调使用共享的社区基准,确保与最强的基线进行公平比较,详细报告所有指标,验证结果的可靠性,并保证所有实验结果在干净环境中可复现,以指导撰写高质量的工具论文。
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可验证系统相关工作撰写指南
tacas-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
154
本指南专门指导作者如何撰写形式化验证领域(如TACAS)的“相关工作”部分。它强调不能简单地罗列文献,而是必须采用“增量(Delta-first)”视角,要求作者明确指出自己的工具或算法与最近的现有工作在哪些理论或实现上实现了突破,并覆盖整个形式化验证的知识图谱。
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